积分重建相位梯度 matlab代码

时间: 2023-08-12 15:03:15 浏览: 61
以下是一份简单的 Matlab 代码实现积分重建相位梯度: ```matlab function [grad] = phase_gradient(phase_map, pixel_size) % 计算相位梯度 % Inputs: % phase_map: 相位图像 % pixel_size: 像素尺寸(单位:米) % Outputs: % grad: 相位梯度 % 计算相位梯度 [dx, dy] = gradient(phase_map, 2*pixel_size, 2*pixel_size); grad = sqrt(dx.^2 + dy.^2); end function [reconstructed_phase] = phase_reconstruction(gradient, step_size, max_iter, lambda) % 积分重建相位 % Inputs: % gradient: 相位梯度 % step_size: 步长 % max_iter: 最大迭代次数 % lambda: 正则化参数 % Outputs: % reconstructed_phase: 重建的相位 % 初始化相位 reconstructed_phase = zeros(size(gradient)); for i = 1:max_iter % 计算梯度 [dx, dy] = gradient(reconstructed_phase, 2*pixel_size, 2*pixel_size); % 计算更新量 update = step_size * (gradient .* dx + lambda * laplacian(reconstructed_phase)); % 更新相位 reconstructed_phase = reconstructed_phase + update; end end function [lap] = laplacian(img) % 计算图像拉普拉斯算子 % Inputs: % img: 输入图像 % Outputs: % lap: 拉普拉斯算子 % 定义拉普拉斯算子模板 laplacian_template = [0 1 0; 1 -4 1; 0 1 0]; % 对图像进行卷积操作 lap = conv2(img, laplacian_template, 'same'); end ``` 其中,`phase_gradient` 函数用来计算相位梯度,`phase_reconstruction` 函数用来进行积分重建相位,`laplacian` 函数用来计算图像的拉普拉斯算子。在实际使用中,需要提供相位图像、像素尺寸、步长、最大迭代次数和正则化参数等参数。

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