区域波前重建的matlab代码

以下是一个简单的区域波前重建的MATLAB代码示例：

% 声明参数
N = 256; % 采样数
L = 1; % 感应器间距
lambda = 0.01; % 波长
k = 2 * pi / lambda; % 波数
z = 10; % 重建平面距离
x = linspace(-L*N/2, L*N/2, N); % 坐标系
[X,Y] = meshgrid(x);
r = sqrt(X.^2 + Y.^2 + z^2); % 距离
theta = atan(r / z); % 角度

% 产生波场
P = zeros(N,N);
P(N/2,N/2) = 1; % 中心点源
U = fftshift(fft2(fftshift(P))) / N^2;

% 生成传输函数
H = exp(1i * k * r) ./ r;

% 传输函数乘以波场
F = U .* H;

% 区域波前重建
U_r = ifftshift(ifft2(ifftshift(F))) * N^2;

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1);
imagesc(abs(U)); title('原始波场');
subplot(1,2,2);
imagesc(abs(U_r)); title('重建波场');

请注意，这只是一个简单的示例，并不完整或优化，如果你想更深入地了解区域波前重建，建议参考相关文献或课程。

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区域波前重建matlab代码

区域波前重建是一种通过光传播模型将物体的波前进行重建的方法。这种方法可以用于光学系统的成像、光学遥感等领域。下面是一个简单的MATLAB代码实现区域波前重建，但需要注意的是，实际应用中需要更精细的算法和更高效的计算方法。

%% 区域波前重建

% 定义初始参数
N=64;                         % 采样点数
lambda=0.6328e-6;             % 波长
k=2*pi/lambda;                % 波数
z=0.05;                       % 波前传播距离
L=0.1;                        % 采样区间长度
dx=L/N;                       % 采样间距
x=-L/2:dx:L/2-dx;             % 采样区间
[X,Y]=meshgrid(x,x);          % 采样点坐标
r=sqrt(X.^2+Y.^2+z^2);        % 点到中心的距离

% 定义物体波前
obj=zeros(N);
obj(N/3:2*N/3,N/3:2*N/3)=1;   % 物体为矩形

% 计算物体的傅里叶变换
Obj=fftshift(fft2(obj));

% 定义传播函数
H=exp(1i*k*z)./r.*exp(-1i*k*r);

% 计算物体的波前
wavefront=ifft2(ifftshift(Obj.*H));

% 显示结果
figure(1)
imagesc(x,x,abs(obj))
title('物体')
axis square
colormap(gray)

figure(2)
imagesc(x,x,abs(wavefront))
title('波前')
axis square
colormap(gray)

这段代码实现了一个简单的区域波前重建，在物体为矩形的情况下进行了模拟。需要注意的是，这个模拟只考虑了一个物体，并且没有考虑传播过程中的衍射效应和噪声等问题。在实际应用中，需要更加细致和精确的算法和模型来进行波前重建。

主动立体视觉三维重建matlab代码

主动立体视觉三维重建是一种通过双目立体视觉技术，将两个平面或曲面对象的立体三维结构重建的方法。为了实现主动立体视觉三维重建，需要进行视差计算、深度分配和三维重建等步骤。而实现这些步骤的关键是编写相应的matlab代码。

首先，需要完成图像的读取和预处理工作。利用matlab的图像处理工具箱可以进行平滑、锐化、滤波、Gamma校正、灰度化等一系列图像处理操作。接下来进行匹配点的提取和深度图的计算。常用的匹配点提取算法有SIFT、SURF、ORB等。深度图的计算可以采用比较基础的遮挡区域法或区域分割法，也可以使用更加复杂的立体匹配算法，如双向动态编程算法、全局三角剖分算法等。在进行深度分配时，可以利用双向误差分配或者各向同性扩散等方法。

最后，需要进行三维重建和可视化的处理。通过matlab的三维矩阵操作和三维可视化工具箱，可以实现三维重建的计算和可视化。三维重建主要通过三角化计算实现。三角化计算可以采用最小二乘法或离散点集法。三维重建的结果可以以三维坐标点云或三维模型的形式保存和显示。

总之，实现主动立体视觉三维重建需要编写一系列matlab代码，包括图像预处理、匹配点提取、深度图计算、深度分配、三维重建和可视化等步骤。这些步骤需要根据应用场景和具体任务来选择合适的算法和方法进行实现。