给上面这段代码加上注释

当然，我会为您添加注释以解释代码的不同部分的功能。

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

# 读取源图像
source = imageio.imread("einstein.bmp", as_gray=True)

# 填充图像以模拟过采样
pad_len = len(source)
padded = np.pad(source, ((pad_len, pad_len),(pad_len, pad_len)), 'constant', 
                constant_values=((0,0),(0,0)))

# 进行傅里叶变换
ft = fft.fft2(padded)

# 模拟衍射图样
diffract = np.abs(ft)

l = len(padded)

# 记录图像与填充之间的位置关系
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)))

# 使用随机相位信息初始化重建图像的猜测
guess = diffract * np.exp(1j * np.random.rand(l,l) * 2 * pi)

# 迭代次数
r = 801

# 步长参数
beta = 0.8

# 保存先前结果
prev = None

# 迭代优化过程
for s in range(0,r):
    # 应用傅里叶域约束条件
    update = diffract * np.exp(1j * np.angle(guess)) 
    
    # 反傅里叶变换得到重建图像
    inv = fft.ifft2(update)
    inv = np.real(inv)
    
    if prev is None:
        prev = inv
        
    # 应用实空间约束条件
    temp = inv
    for i in range(0,l):
        for j in range(0,l):
            # 图像区域必须为正值
            if inv[i,j] < 0 and mask[i,j] == 1:
                inv[i,j] = prev[i,j] - beta*inv[i,j]
            # 将支持区域的强度推向零
            if mask[i,j] == 0:
                inv[i,j] = prev[i,j] - beta*inv[i,j]
    
    prev = temp
    
    guess = fft.fft2(inv)
        
    # 保存优化过程中的图像并打印迭代次数
    if s % 10 == 0:
        imageio.imsave("C:/Users/Administrator/Desktop/仿真结果/结果" + str(s) +
                    ".bmp", prev)
        print(s)

这段代码主要包括以下几个部分：

1. 导入必要的库。
2. 读取源图像并进行填充。
3. 进行傅里叶变换以获取衍射图样。
4. 初始化重建图像的猜测，使用随机相位信息。
5. 设置迭代次数和步长参数。
6. 开始迭代优化过程。在每次迭代中，首先根据傅里叶域的约束条件更新重建图像，然后根据实空间的约束条件调整图像。最后，保存优化过程中的图像并打印迭代次数。

此代码使用的是计算机辅助衍射成像的算法，通过迭代优化过程来重建图像。