function res_angle = iterFourier(varargin) %IFTA Iterative Fourier Transform Algorithm 迭代傅里叶算法 % H = iterFourier(A) 对图像A进行30次FFT迭代运算，返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N) 对图像A进行N次FFT迭代运算，返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N, ERR) 对图像A进行N次FFF迭代运算，返回纯相位矩阵 % 当误差小于设定值ERR 则结束迭代 % % A - M×N的灰度图矩阵 % N - 是迭代次数 % ERR - 是误差阈值 % % H - 返回全息图相位 % if nargin > 0 [varargin{:}] = convertStringsToChars(varargin{:}); end [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin{:}); if (isempty(err)) err = 0; end data = double(data); [heigh_Pixel, width_Pixel] = size(data); I = data ./ max(max(data)); InitPhase = -pi + (pi + pi) * rand(heigh_Pixel, width_Pixel); I1 = I .* exp(1j * InitPhase); avg1=mean(mean(abs(I1))); handle = waitbar(0,'0 %','Name','Computing...'); for n = 1 : 1 : n_iter H = fft2(I1); I2 = ifft2(exp(1j .* angle(H))); avg2=mean(mean(abs(I2))); I2=(I2./avg2).avg1; rmse = (mean(mean((abs(I2)-abs(I)).^2)))^0.5; if (rmse <= err) break; end I1 = fftshift(I) . exp(1j .* angle(I2)); value = n/n_iter; waitbar(n/n_iter, handle, sprintf('%0.0f %%', value100)); end close(handle); res_angle = mod(angle(H), 2pi); end % Function parse_inputs function [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin) data = []; n_iter = 30; err = 0.0; if (nargin < 1 || nargin > 4) error('函数参数个数错误'); end if (size(varargin{1}, 3) > 1) error('输入不是灰度图像'); end if (nargin == 1) data = varargin{1}; end if (nargin == 2) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; end if (nargin == 3) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; err = varargin{3}; end end 怎么让最后的重构图与原始图对比一模一样

要让最后的重构图与原始图对比一模一样，需要保证在迭代过程中误差不断减小，直到达到设定的误差阈值。可以尝试以下几点来优化代码：

1. 修改迭代次数n_iter和误差阈值err的值，通过增加迭代次数和减小误差阈值来提高重构图像的精度。

2. 在计算重构图像时，可以将最终的全息图相位mod 2pi，保证相位在[0, 2pi]之间。

3. 在计算重构图像时，可以对每一次迭代得到的图像进行归一化处理，保证图像的幅值在[0, 1]之间。

4. 为了避免噪声的干扰，可以对原始图像进行平滑处理，例如高斯滤波。

相关问题

function res_angle = iterFourier(varargin) %IFTA Iterative Fourier Transform Algorithm 迭代傅里叶算法 % H = iterFourier(A) 对图像A进行30次FFT迭代运算，返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N) 对图像A进行N次FFT迭代运算，返回纯相位矩阵 % H = iterFourier(A, N, ERR) 对图像A进行N次FFF迭代运算，返回纯相位矩阵 % 当误差小于设定值ERR 则结束迭代 % % A - M×N的灰度图矩阵 % N - 是迭代次数 % ERR - 是误差阈值 % % H - 返回全息图相位 % if nargin > 0 [varargin{:}] = convertStringsToChars(varargin{:}); end [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin{:}); if (isempty(err)) err = 0; end data = double(data); [heigh_Pixel, width_Pixel] = size(data); I = data ./ max(max(data)); InitPhase = -pi + (pi + pi) * rand(heigh_Pixel, width_Pixel); I1 = I .* exp(1j * InitPhase); avg1=mean(mean(abs(I1))); handle = waitbar(0,'0 %','Name','Computing...'); for n = 1 : 1 : n_iter H = fft2(I1); I2 = ifft2(exp(1j .* angle(H))); avg2=mean(mean(abs(I2))); I2=(I2./avg2).*avg1; rmse = (mean(mean((abs(I2)-abs(I)).^2)))^0.5; if (rmse <= err) break; end I1 = fftshift(I) .* exp(1j .* angle(I2)); value = n/n_iter; waitbar(n/n_iter, handle, sprintf('%0.0f %%', value*100)); end close(handle); res_angle = mod(angle(H), 2*pi); end % Function parse_inputs function [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin) data = []; n_iter = 30; err = 0.0; if (nargin < 1 || nargin > 4) error('函数参数个数错误'); end if (size(varargin{1}, 3) > 1) error('输入不是灰度图像'); end if (nargin == 1) data = varargin{1}; end if (nargin == 2) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; end if (nargin == 3) data = varargin{1}; n_iter = varargin{2}; err = varargin{3}; end end 怎么让最后的重构图与原始图一致

在迭代傅里叶变换算法中，重构图与原始图不一致可能是因为在进行傅里叶变换时没有正确处理图像的中心位置。可以尝试在代码中添加以下步骤，以确保重构图与原始图一致：

1. 在进行傅里叶变换之前，调用 `fftshift()` 函数将图像的中心移动到左上角。

2. 在进行傅里叶逆变换之前，调用 `ifftshift()` 函数将频域数据的中心移动回到频域的中心位置。

修改后的代码如下：

function res_angle = iterFourier(varargin)
%IFTA Iterative Fourier Transform Algorithm 迭代傅里叶算法
%   H = iterFourier(A) 对图像A进行30次FFT迭代运算，返回纯相位矩阵
%   H = iterFourier(A, N) 对图像A进行N次FFT迭代运算，返回纯相位矩阵
%   H = iterFourier(A, N, ERR) 对图像A进行N次FFF迭代运算，返回纯相位矩阵
%   当误差小于设定值ERR 则结束迭代
%
%   A - M×N的灰度图矩阵
%   N - 是迭代次数
%   ERR - 是误差阈值
%
%   H - 返回全息图相位

if nargin > 0
    [varargin{:}] = convertStringsToChars(varargin{:});
end

[data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin{:});

if (isempty(err))
    err = 0;
end

data = double(data);
[heigh_Pixel, width_Pixel] = size(data);
I = data ./ max(max(data));
InitPhase = -pi + (pi + pi) * rand(heigh_Pixel, width_Pixel);
I1 = I .* exp(1j * InitPhase);
avg1 = mean(mean(abs(I1)));

handle = waitbar(0,'0 %','Name','Computing...');

for n = 1 : 1 : n_iter
    H = fftshift(fft2(ifftshift(I1))); % 移动图像中心，进行傅里叶变换
    I2 = ifftshift(ifft2(exp(1j .* angle(H)))); % 移动频域数据中心，进行傅里叶逆变换
    avg2 = mean(mean(abs(I2)));
    I2 = (I2./avg2).*avg1;
    rmse = (mean(mean((abs(I2)-abs(I)).^2)))^0.5;
    if (rmse <= err)
        break;
    end
    I1 = I .* exp(1j .* angle(fftshift(H))); % 移动图像中心
    value = n/n_iter;
    waitbar(n/n_iter, handle, sprintf('%0.0f %%', value*100));
end

close(handle);
res_angle = mod(angle(H), 2*pi);

end

% Function parse_inputs
function [data, n_iter, err] = parse_inputs(varargin)

data = [];
n_iter = 30;
err = 0.0;

if (nargin < 1 || nargin > 4)
    error('函数参数个数错误');
end

if (size(varargin{1}, 3) > 1)
    error('输入不是灰度图像');
end

if (nargin == 1)
    data = varargin{1};
end

if (nargin == 2)
    data = varargin{1};
    n_iter = varargin{2};
end

if (nargin == 3)
    data = varargin{1};
    n_iter = varargin{2};
    err = varargin{3};
end

end

在修改后的代码中，`fftshift()` 函数和 `ifftshift()` 函数被用来移动图像和频域数据的中心位置。这样，在进行傅里叶变换和傅里叶逆变换时，就可以保证图像和频域数据的中心位置正确，从而得到一致的重构图和原始图。

function img_GUI_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject; % Update handles structure guidata(hObject, handles);

这是一个 MATLAB GUI 中的回调函数，名为 `img_GUI_OpeningFcn`，它是在 GUI 界面打开时自动调用的。下面是对这个函数中的每一行代码的解释：

function img_GUI_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)

这是函数的定义部分，其中 `hObject` 是指向 GUI 对象的句柄，`eventdata` 是 MATLAB 自动生成的事件数据，`handles` 是一个结构体，用于存储 GUI 中的对象和数据，`varargin` 是一个可选输入参数列表。

handles.output = hObject;

这一行将 `handles.output` 设置为 GUI 对象的句柄，以便其他函数可以访问它。

guidata(hObject, handles);

这一行将 `handles` 结构体保存在 GUI 对象的句柄中，以便在其他回调函数中可以访问它。