DiffuserCam算法实现：MATLAB下的3D体积恢复

资源摘要信息:"点状matlab传播代码-DiffuserCam:DiffuserCam处理代码" ### 标题与描述知识点 #### 标题: "点状matlab传播代码-DiffuserCam:DiffuserCam处理代码" - **DiffuserCam算法**: DiffuserCam是一种基于无镜头成像技术的3D成像系统，它利用衍射光场的性质，通过特殊设计的漫射器（diffuser）来捕获物体的光场信息，并通过计算方法重建出三维图像。 - **点状传播代码**: 指代该代码用于模拟或处理与点扩散函数（Point Spread Function, PSF）相关的成像信息，它关注的是图像中由于光学衍射等因素导致的点光源信息扩散现象。 - **MATLAB实现**: 该处理代码基于MATLAB平台，需要用户在MATLAB环境下运行和进行后续的图像处理工作。 #### 描述: "点状matlab传播代码DiffuserCam算法..." - **乘数交替方向（ADMM）算法**: ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers）是一种用于解决分布式优化问题的算法，它将复杂的约束优化问题分解为更小、更易处理的子问题。在此应用中，ADMM被用于从2D原始数据中恢复3D体积。 - **求解器的运行**: 用户在MATLAB中通过运行特定命令来调用求解器，此求解器能够处理设置文件中定义的参数，执行3D成像的重建过程。 - **设置文件（DiffuserCam_settings.m）**: 用户可通过修改这个设置文件来控制算法中涉及的各种参数，例如PSF堆栈的路径、原始数据的图像文件等。 - **PSF堆栈**: 指的是在不同轴向距离上获取的点扩展函数堆栈，通常以`.mat`文件格式存储，它用于反映成像系统的响应特性。 - **原始数据**: 指从DiffuserCam捕获的未处理的原始图像数据，它将作为算法输入以供处理。 - **下采样**: 为了减少文件大小并提高代码处理速度，原始数据可能会进行下采样处理。下采样是降低图像分辨率的一种方法，通过减少图像中的像素数量来达到压缩的目的。 ### 标签与文件名称列表知识点 #### 标签: "系统开源" - **开源**: 表示该处理代码是开源的，用户可以自由获取和修改源代码，无需支付任何费用。开源提供了社区协作的可能性，鼓励共享和创新。 #### 压缩包子文件的文件名称列表: "DiffuserCam-master" - **DiffuserCam-master**: 这是一个典型的GitHub仓库命名方式，表明了代码是DiffuserCam项目的主要版本，并且可以在Git版本控制系统下进行跟踪和管理。"master"通常指的是主分支，代表了项目的稳定版或最新版。用户可以通过Git命令克隆或者下载整个代码库，以便进行本地开发和测试。 ### 综合信息 该资源提供了一个基于DiffuserCam算法的3D成像处理代码，用户可以在MATLAB环境下通过设置特定参数来运行代码，实现从2D数据中重建3D图像。代码支持ADMM算法，适用于处理成像系统的PSF堆栈和原始数据。此外，该资源还包含一个示例PSF堆栈和原始数据，以帮助用户在不拥有自己DiffuserCam系统的情况下进行算法测试。项目采取开源形式，便于社区协作与技术交流。