MATLAB实现的EM算法用于光学散斑图像重建研究

资源摘要信息:"本资源是关于使用EM算法和深度学习方法从光学散斑图案中重建图像的研究的Matlab代码。研究的背景是光学散射介质成像中遇到的问题，如深部组织成像，其中光散射造成目标图像的散斑图案，这些散斑图案在没有处理的情况下无法直接解读为图像。为了克服这一挑战，研究中采用了迭代相位检索算法和深度学习方法进行端到端映射。EM算法（Expectation-Maximization，期望最大化算法）是一种迭代算法，用于在存在隐变量的情况下，对概率模型中的参数进行极大似然估计或极大后验估计。深度学习方法，特别是改进的U-net模型，被用来处理图像数据，重建被散射介质扰乱的图像。研究中还使用了透射矩阵（TM）方法，它通过解扰散斑图案实现对散射介质的“透视”。研究涉及光学实验，其中包括使用SLM（空间光调制器）显示图像并通过相机测量生成的斑点图案。此外，研究者还使用了包含散射介质的TM的公共数据集。这些数据集为深度学习模型提供了训练样本，以实现从散斑图案到目标图像的重建。" 知识点详细说明: 1. 散斑图案与散射介质成像：在散射介质中，光波通过时会发生散射现象，造成目标图像信息在介质内部传播时受到干扰，形成看似随机的散斑图案。散斑图案的出现使得直接成像变得困难，需要采用特殊的图像重建技术。 2. 相位检索算法：这是计算成像中的一种技术，通过从散斑图案中检索出原始相位信息，以实现对散射介质内部结构的理解。迭代相位检索算法是一种常用的相位恢复方法，它通过算法迭代逐渐逼近真实的相位分布。 3. 透射矩阵（TM）方法：TM方法是一种基于物理模型的技术，它通过测量不同输入下的输出散斑图案来建立输入和输出之间的映射关系。这种方法可以用来解扰散斑图案，从而透视散射介质。 4. 深度学习在图像重建中的应用：深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）和U-net模型，在处理图像重建问题中表现出色。改进的U-net模型通过密集块（Dense Blocks）等结构优化，能有效处理图像重建任务中的特征提取和映射问题。 5. 深度学习模型训练：为了训练深度学习模型，需要大量的图像数据集。研究中利用了MNIST手写数字数据集和包含散射介质TM的公共数据集，这些数据集为模型提供了必要的训练样本。 6. EM算法在图像重建中的作用：EM算法是一种迭代优化算法，常用于处理含有隐变量的概率模型参数估计问题。在本研究中，EM算法可能用于优化相位检索算法的参数，以改进散斑图案到目标图像的重建效果。 7. 端到端映射：深度学习技术可以实现从输入到输出的端到端映射，这意味着模型可以从散斑图案直接重建出目标图像，而不需要中间的物理模型。这种方法为图像重建提供了更为直接和高效的技术途径。 8. Matlab代码的开源性：资源的标签中提到“系统开源”，意味着所使用的Matlab代码是开源的，研究者可以自由地使用、修改和分享代码，这有助于推动学术交流和技术发展。 以上这些知识点详细阐述了本研究的背景、理论基础、实验方法和应用技术，为理解从散斑图案重建图像这一复杂过程提供了全面的视角。