数字全息图像matlab程序

N=512; A=zeros(N,N); B=zeros(N,N); for I=1:1:256 J=1:1:256 ImageNum=double(Image(I,J,1)); A(I,J)=ImageNum/255; B(I,J)=0; end end figure; imshow(A); pi=3.1415926; for I=1:1:N for J=1:1:N R=rand(1,1);%生成一个元素在0,1之间均匀分布的随机矩阵R B(I,J)=A(I,J)*sin(R*2*pi);%平滑函数的傅里叶变换谱 A(I,J)=A(I,J)*cos(R*2*pi); F(I,J)=A(I,J)+j*B(I,J); end End%限制振幅的动态范围,提高编码的精度 F=fft2(F);%作二维快速傅里叶变换FFT Max=max(max(abs(F))); F=F/Max; A=real(F); B=imag(F); aIpha=0.5;%定义载波参数aIpha for I=1:1:N for J=1:1:N Xcos=(J-1)/127; A1(I,J)=cos(2*pi*aIpha*Xcos); B1(I,J)=sin(2*pi*aIpha*Xcos); end end%全息图数据区 for I=1:1:N for J=1:1:N HoIodata(I,J)=0.5+0.5*(A(I,J)*A1(I,J)+B(I,J)*B1(I,J)); end End M=512;N=512;%定义全息图的大小 Hologram=zeros(M,M); S=M/N;%定义每个抽样单元大小 for I=1:1:N for J=1:1:N Xa=(J-1)*S+1; Xb=J*S; Ya=(I-1)*S+1; Yb=I*S; for Ix=Xa:1:Xb for Iy=Ya:1:Yb HoIogram(Iy,Ix)=HoIodata(I,J); end end end end Max=max(max(HoIogram)); HoIogram=HoIogram/Max; figure; imshow(HoIogram); %以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模,并对各点的模归一化 object=fft2(HoIogram); object=fftshift(object);%用matlab中的移谱函数fftshift( )将频谱的低频成分移到中心,以避免再现时像分散在边缘 object=abs(object); object=1000*object/max(max(object)); figure; imshow(object);

Image=imread（‘L.jpg‘）;%用imread（）函数读入函数抽样数据并保存到矩阵A中
N=512;
A=zeros（NN）;
B=zeros（NN）;
for I=1:1:256
     J=1:1:256
       ImageNum=double（Image（IJ1））;
       A（IJ）=ImageNum/255;
       B（IJ）=0;
     end
end
figure;
imshow（A）;
pi=3.1415926;
for I=1:1:N
      for J=1:1:N
         R=rand（11）;%生成一个元素在01之间均匀分布的随机矩阵R
         B（IJ）=A（IJ）*sin（R*2*pi）;%平滑函数的傅里叶变换谱
         A（IJ）=A（IJ）*cos（R*2*pi）;
    F（IJ）=A（IJ）+j*B（IJ）;
     end
End%限制振幅的动态范围提高编码的精度
F=fft2（F）;%作二维快速傅里叶变换FFT
Max=max（max（abs（F）））;
F=F/Max;
A=real（F）;
B=imag（F）;
aIpha=0.5;%定义载波参数aIpha
for I=1:1:N
   for J=1:1:N
     Xcos=（J-1）/127;
    A1（IJ）=cos（2*pi*aIpha*Xcos）;
    B1（IJ）=sin（2*pi*aIpha*Xcos）;
     end
end%全息图数据区
for I=1:1:N
      for J=1:1:N
HoIodata（IJ）=0.5+0.5*（A（IJ）*A1（IJ）+B（IJ）*B1（IJ））;
      end
End
M=512;N=512;%定义全息图的大小
Hologram=zeros（MM）;
S=M/N;%定义每个抽样单元大小
for I=1:1:N
   for J=1:1:N
Xa=（J-1）*S+1;
Xb=J*S;
Ya=（I-1）*S+1;
Yb=I*S;
for Ix=Xa:1:Xb
    for Iy=Ya:1:Yb
    HoIogram（IyIx）=HoIodata（IJ）;
               end
          end
     end
end
Max=max（max（HoIogram））;
HoIogram=HoIogram/Max;
figure; 
imshow（HoIogram）;
%以下是用matlab分别计算函数各抽样点的傅里叶变换谱的幅角与模并对各点的模归一化
object=fft2（HoIogram）;
object=fftshift（object）;%用matlab中的移谱函数fftshift（ ）将频谱的低频成分移到中心以避免再现时像分散在边缘
object=abs（object）;
object=1000*object/max（max（object））;
figure;
imshow（object）;

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       1576  2018-05-11 21:13  附件-matlab程序.m

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