import numpy as np import numpy.fft as fft import scipy.ndimage as nd import imageio import scipy.misc as misc from math import pi #Read in source image #source = nd.imread("einstein.bmp", flatten=True) source = imageio.imread("einstein.bmp", as_gray=True) #Pad image to simulate oversampling pad_len = len(source) padded = np.pad(source, ((pad_len, pad_len),(pad_len, pad_len)), 'constant', constant_values=((0,0),(0,0))) ft = fft.fft2(padded) #simulate diffraction pattern diffract = np.abs(ft) l = len(padded) #keep track of where the image is vs the padding mask = np.ones((pad_len+2,pad_len+2)) mask = np.pad(mask, ((pad_len-1, pad_len-1),(pad_len-1, pad_len-1)), 'constant', constant_values=((0,0),(0,0))) #Initial guess using random phase info guess = diffract * np.exp(1j * np.random.rand(l,l) * 2 * pi) #number of iterations r = 801 #step size parameter beta = 0.8 #previous result prev = None for s in range(0,r): #apply fourier domain constraints update = diffract * np.exp(1j * np.angle(guess)) inv = fft.ifft2(update) inv = np.real(inv) if prev is None: prev = inv #apply real-space constraints temp = inv for i in range(0,l): for j in range(0,l): #image region must be positive if inv[i,j] < 0 and mask[i,j] == 1: inv[i,j] = prev[i,j] - beta*inv[i,j] #push support region intensity toward zero if mask[i,j] == 0: inv[i,j] = prev[i,j] - beta*inv[i,j] prev = temp guess = fft.fft2(inv) #save an image of the progress if s % 10 == 0: #imageio.imsave("/Users/chasegoddard/Stuff/CDI/code/save/progress" + str(s) + # ".bmp", prev) imageio.imsave("C:/Users/Administrator/Desktop/仿真结果/结果" + str(s) + ".bmp", prev) print(s)

这段代码是用于模拟计算机辅助衍射成像的过程。它使用了傅里叶变换和反傅里叶变换来处理图像。在代码中，首先读入源图像，然后对图像进行填充以模拟过采样。接下来，对填充后的图像进行傅里叶变换，得到衍射图样。然后，使用随机相位信息初始化重建图像的猜测，并使用一定的迭代次数和步长参数来逐步优化猜测。在每次迭代中，根据傅里叶域和实空间的约束条件，更新重建图像。最后，保存优化过程中的图像并打印迭代次数。

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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat

这段代码是导入了一些Python库，包括numpy、matplotlib和scipy.io中的loadmat函数。numpy是一个用于科学计算的Python库，matplotlib是一个用于数据可视化的Python库，scipy.io是SciPy库中专门用于输入输出的模块，loadmat函数用于读取MATLAB格式的文件。

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, models import imageio解释

这段代码是在Python中导入一些常用的机器学习和深度学习库，包括numpy、tensorflow和tensorflow.keras。其中，numpy是一个用于科学计算的Python库，提供了大量的数学函数和矩阵运算工具；tensorflow是一个由Google开发的开源深度学习框架，提供了丰富的API和工具，用于搭建、训练和测试神经网络模型；tensorflow.keras是tensorflow的高级API，提供了简单易用的接口和函数，方便用户快速构建深度学习模型。

在代码中，我们还导入了layers和models模块，这些模块包含了各种用于搭建深度学习模型的层和模块。最后，我们还导入了imageio库，这是一个用于读取和处理图像数据的Python库。