function output1 = HIO(CCDrecord,support1,beta,loop) [M,N] = size(CCDrecord); A = CCDrecord .* exp(1i*rand(M,N)) ; %初始物体猜测,傅里叶平面 a = ifft2(ifftshift(A)) ; %初始物体猜测,实物平面 figure(1) for i = 1:loop ; A = fftshift(fft2(a)) ; A(CCDrecord~=-1) = CCDrecord(CCDrecord~=-1) .* exp(1i*angle(A(CCDrecord~=-1))) ; a1 = ifft2(ifftshift(A)) ; support2 = ones(M,N)-support1; a = a1.*support1 + a.*support2 - beta * a1.*support2 ; ESE = abs(sum(sum((abs(fftshift(fft2(a))) - CCDrecord))))/sum(sum(CCDrecord)) ;%求每次迭代的误差 [i ESE] imagesc(abs(a)); V(i)=getframe;%捕获显示在屏幕上的当前坐标区作为影片帧。F 是一个包含图像数据的结构体。getframe 按照屏幕上显示的大小捕获这些坐标区。它并不捕获坐标区轮廓外部的刻度标签或其他内容。 end output1 = a; figure(2) imshow(mat2gray(abs(CCDrecord)));title('原图'); end中support1和support2的作用
时间: 2024-02-07 13:03:02 浏览: 27
在 HIO 函数中,support1 和 support2 是两个二值化的支持区域,用于控制重构图像的位置和形状。其中,support1 对应的是重构图像的有效区域,即重构图像中物体所在的区域,而 support2 对应的则是重构图像的无效区域,即重构图像中背景和噪声所在的区域。
在函数中,support1 和 support2 由外部传入,可以是一个矩阵或者是一个函数。在函数中,使用这两个支持区域对重构图像进行加权更新,即只对支持区域内的像素进行更新,而对不在支持区域内的像素保持不变。这样做的目的是为了防止算法收敛到错误的局部最优解。
具体来说,a1.*support1 表示支持区域内的像素更新为重构结果,a.*support2 表示不在支持区域内的像素保持不变,-beta * a1.*support2 表示对不在支持区域内的像素进行反投影去除。
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function output = shrinkHIO(data,maskparameter1,maskparameter2,loop1,loop2,loop3,loop4,beta) [M,N] = size(data) ; CCDrecord = data ; w_x=(-20:20); w_y=(-20:20); [X,Y]=meshgrid(w_x,w_y); sig=3; W=exp(-4*log(2)*(X.^2+Y.^2)./sig.^2); W = W/sum(sum(W)); autocor = fftshift(ifft2(ifftshift(CCDrecord .^2))) ; mask = abs(autocor) > maskparameter1*max(max(abs(autocor))) ; A = CCDrecord .* exp(1i*rand(M,N)) ; a = ifft2(ifftshift(A)) ; figure for j = 1:loop1 for i = 1:20 A = fftshift(fft2(a)) ; A(data~=-1) = CCDrecord(data~=-1) .* exp(1i*angle(A(data~=-1))) ; a1 = ifft2(ifftshift(A)) ; a = a1.*mask + a.*(mask==0) - beta * a1.*(mask==0) ; [j,i] end mask = conv2(abs(a),W,'same') ; mask = mask > maskparameter2*max(max(mask)) ; imagesc(abs(a)) ; title('recovered amplitude') ; V(j)=getframe; if sig >= 1.5 sig= sig* 0.99; else sig = 1.5 ; end W=exp(-4*log(2)*(X.^2+Y.^2)./sig.^2); W = W/sum(sum(W)); end for m = 1:loop4 for k = 1:loop2 A = fftshift(fft2(a)) ; A(data~=-1) = CCDrecord(data~=-1) .* exp(1i*angle(A(data~=-1))) ; a1 = ifft2(ifftshift(A)) ; a = a1.*mask + a.*(mask==0) - beta * a1.*(mask==0) ; %HIO ESE = abs(sum(sum((abs(fftshift(fft2(a))).^2 - CCDrecord.^2))))/sum(sum(CCDrecord.^2)); [k,m,ESE] end if m == loop4 figure ; imagesc(abs(a)) ; title('recovered amplitude') ; end for l = 1:loop3 A = fftshift(fft2(a)) ; A(data~=-1) = CCDrecord(data~=-1) .* exp(1i*angle(A(data~=-1))) ; a1 = ifft2(ifftshift(A)) ; a = a1.*mask ; %ER ESE = abs(sum(sum((abs(fftshift(fft2(a))).^2 - CCDrecord.^2))))/sum(sum(CCDrecord.^2)); [l,m,ESE] end end figure ; imagesc(abs(a)) ; title('recovered amplitude') ; output = a;每一步的具体意义
这段代码是一个基于HIO(Hybrid Input-Output algorithm)算法的图像重建算法。HIO算法是一种用于相位恢复或图像重建的迭代算法,它通过交替使用输入约束和输出约束来恢复图像。具体来说,这段代码中实现了以下几个步骤:
1. 根据输入数据计算出自相关函数,并据此生成一个二值掩膜,用于约束重建过程中的相位信息。
2. 初始化图像,将其与随机相位进行傅里叶变换,用于产生初始相位信息。
3. 迭代重建过程,其中包括:
a. 使用输入约束,根据已知的相位信息更新幅度信息。
b. 使用输出约束,根据已知的幅度信息更新相位信息。
c. 根据二值掩膜,将更新后的图像进行修正。
d. 计算误差,根据误差判断停止条件是否满足。
4. 输出重建结果。
总之,这段代码实现了一个基于HIO算法的图像重建过程,通过迭代优化幅度和相位信息,逐步恢复出原始图像。
hio算法怎么通过matlab实现
HIO算法(Holographic Iterative Reconstruction Algorithm)是一种重建相位的迭代算法,主要用于数字全息术中的相位重建。下面是一个简单的Matlab实现示例:
```matlab
function [phase] = HIO_algorithm(intensity, support, beta, num_iterations)
% intensity: 实部图像
% support: 反投影约束,即物体的形状信息
% beta: 松弛参数
% num_iterations: 迭代次数
% 初始化相位
phase = rand(size(intensity));
% 开始迭代
for i = 1:num_iterations
% 计算反傅里叶变换
f = fft2(intensity.*exp(1i*phase));
% 保留幅度信息,更新相位信息
phase = angle(f);
% 应用反投影约束
f = abs(f).*support;
% 计算傅里叶变换
g = ifft2(f);
% 应用松弛参数
intensity = beta.*intensity + (1-beta).*g;
% 将重建结果非负化
intensity = max(real(intensity), 0);
end
```
其中,`intensity`是实部图像,`support`是反投影约束,`beta`是松弛参数,`num_iterations`是迭代次数。具体实现中,我们采用了交替更新相位和幅度的策略,以及应用反投影约束和松弛参数来优化重建结果。