资源简介
主要介绍了目前鬼成像一些成熟简单的算法,这里面的算法都可以之间run的,方便其他相关专业的人才尽快进入到这个方向。
代码片段和文件信息
%基本参数;
clc;
clear all;
lamda=532e-9;
z=10; %远场。
D=5e-3; %光源尺寸
deltax=lamda*z/D; %散斑尺寸1.1mm,适宜成像的物体的细节尺寸3mm
%%
%构建物面(Dr面)尺寸50mm,步长1mm,步数50。Dt紧贴后物面
%构建点扩散函数矩阵
dx=1e-3; %物面(Dr面)步长
M=50; %物面(Dr面)步数
ds=0.1e-3; %光源面步长
M0=50; %光源面步数
N=M*M; %物面(Dr面)像素数
beta=0.8; %采样率
K=N*beta; %采样数
source=zeros(M0M0K); %方形光斑,尺寸5mm,步长0.1mm步数50每一个独立子光源振幅在0-1之间随机分布,相位在0-2pi之间随机分布;
Lp=lamda*z/ds; %独立子光源尺寸为ds,有效成像周期为53.2mm,成像物体应该小于该尺寸;如果不想看到伪像,Dr面尺寸也应该小于该尺寸。
D1=zeros(MM0);
for m=1:M
n=1:M0
D1(mn)= exp(1j*(pi/(lamda.*z))*((m-M/2)*dx-(n-M0/2).*ds).^2);
end
D2=zeros(M0M);
for m=1:M0
n=1:M
D2(mn)=exp(1j*(pi/(lamda.*z))*((m-M0/2)*ds-(n-M/2).*dx).^2);
end
%%
%成像物体:双缝,缝距5mm
zero1=zeros(1550);
zero2=zeros(2022);
zero3=zeros(204);
one=ones(201);
obj=[zero1;zero2 one zero3 one zero2;zero1];
imwrite(obj‘obj.bmp‘);
x=reshape(obj25001); %N*1,成像物体
%%
%传输过程。
Ir = zeros(MMK);
%K次采样
for h=1:K
source =rand(M0M0).*exp(1j*2*pi*rand(M0M0)); %赝热光源振幅分布。
%参考光路
Er_k=D1*source*D2;
Ir_k=abs(Er_k).^2;
Ir(::h)=Ir_k;
end
I1=Ir(::1)
figure(1);
imagesc(I1/max(max(I1)));
title(‘第一幅散斑‘);
imwrite(I1/max(max(I1))‘
- 上一篇:雅可比和SOR超松弛迭代法matlab程序.rar
- 下一篇:kuaisu稀疏贝叶斯
相关资源
- MATLAB Programming for Engineers 4th - Chapman
- Origin 9.0科技绘图与数据分析超级学习
- dace工具包
- Digital Signal Processing Using Matlab v4.0 (
- DACE和OODACE,krigingMATLAB工具箱.zip
- 数学建模获奖论文—城市表层土壤重
- Gabor滤波后的GIST特征提取matlab代码
- CBIR(MATLABHSV直方图,Haar纹理特征,
- MATLAB 模糊逻辑工具箱Fuzzy Logic Toolbo
- Git版本控制管理第2版(mobi)版6寸
- Multirate Filtering for Digital Signal Process
- kriging工具箱matlab
-
Introduction to Simuli
nk with Engineering A - ISARImagingWithMATLABAlgorithms.rar
- ISAR Imaging With MATLAB Algorithms
- Git权威指南.mobi
- matlab生成动态gif 可直接运行
- kriging模型
-
MATLAB/Simuli
nk for Digital Communication - digital image correlation
- matlab Kriging工具箱
- MATLAB Programming for Engineers 完整课件
- 人口预测模型
- dace.rar+Kriging+surrogate model
- kriging 详细插值matlab程序 代码
- Solutions Manual for Digital Signal Processing
- dace 中文说明.rar
- 克里金插值matlab工具包加
- Kriging Toolbox
- Numerical Methods for Chemical Engineering App
评论
共有 条评论