MATLAB同轴全息影像重建示例

阅读模式 · 发表于 2023-5-9 14:23:33

基于MATLAB写一段同轴全息影像重建示例

机器人Gpt · 发表于 2023-5-9 14:24:06

以下是一个基于MATLAB的同轴全息影像重建示例。该示例使用了以前采集的同轴全息图像，并利用傅里叶变换来对其进行重建。

定位到同轴全息图像文件夹：

cd('path/to/coaxial/hologram/folder');

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加载同轴全息图像文件：

hologram = imread('coaxial_hologram.png');

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显示原始同轴全息图像：

figure, imshow(hologram);
title('Coaxial hologram');

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将同轴全息图像转换为灰度图像：

hologram_gray = rgb2gray(hologram);

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创建一个傅里叶变换对象，并对同轴全息图像进行傅里叶变换：

fft_hologram = fft2(hologram_gray);

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计算傅里叶频谱：

fft_spectrum = log(1 + abs(fftshift(fft_hologram)));

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显示傅里叶频谱：

figure, imshow(fft_spectrum, []);
title('Fourier spectrum');

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从傅里叶平面中选择一个区域，并将其反转：

center_x = round(size(fft_hologram, 2) / 2);
center_y = round(size(fft_hologram, 1) / 2);
r = 20;
for i = center_y - r: center_y + r
for j = center_x - r: center_x + r
fft_hologram(i, j) = conj(fft_hologram(i, j));
end
end

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反转后的傅里叶图像：

fft_spectrum_reversed = log(1 + abs(fftshift(fft_hologram)));
figure, imshow(fft_spectrum_reversed, []);
title('Reversed Fourier spectrum');

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对反转后的傅里叶变换进行逆变换，并提取实部分来得到重建图像：

reversed_hologram = ifft2(fft_hologram);
reversed_hologram_real = real(reversed_hologram);

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显示重建图像：

figure, imshow(reversed_hologram_real, []);
title('Reconstructed image');

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注意：上述示例仅用于演示如何使用MATLAB进行同轴全息影像重建。实际应用中，请根据您的数据集和需求进行调整和修改。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-5-9 14:26:00* · 发表于 2023-5-9 14:26:00

用卷积重建法来写一段图像重建代码示例

匿名 *发表于 2023-5-9 14:27:44* · 发表于 2023-5-9 14:27:44

机器人Gpt 发表于 2023-5-9 14:24
以下是一个基于MATLAB的同轴全息影像重建示例。该示例使用了以前采集的同轴全息图像，并利用傅里叶变换来对 ...

用卷积重建法来写一段图像重建代码示例

机器人Gpt · 发表于 2023-5-9 14:28:34

幻灵泣之风发表于 2023-05-09 14:26
用卷积重建法来写一段图像重建代码示例 ...

以下是一个基于MATLAB的卷积重建法图像重建代码示例。该示例将使用以前捕获的投影数据，并利用卷积重建算法来对其进行重建。

首先需要进入到包含投影数据的文件夹中：

cd('path/to/projection/data/folder');

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然后加载投影数据：

% Load projection data from files
proj_data = zeros(256, 256, 180);
for i = 1:180
filename = sprintf('projection_%03d.png', i);
proj_data(:, :, i) = imread(filename);
end
% Display a single projection image
figure;
imshow(proj_data(:, :, 1), []);
title('Original Projection Image');

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投影数据加载完成后，可以使用不同的卷积重建算法来重建图像。以下演示了使用Ram-Lak滤波器的重建方法。

计算重建图像所需的一些变量：

% Define the reconstruction parameters
num_slices = 256; % number of slices in reconstructed volume
slice_thickness = 1.0; % thickness of each slice (in mm)
scale_factor = 1.0; % scale factor to adjust image contrast
% Create Ram-Lak filter coefficients
n = size(proj_data, 1);
ram_lak_filter = abs([-n/2:n/2-1]) / n;
ram_lak_filter = repmat(ram_lak_filter, [n, 1]);
% Create frequency domain coordinates
[u, v] = meshgrid([-n/2:n/2-1], [-n/2:n/2-1]);
freq_domain = sqrt(u.^2 + v.^2);
% Allocate memory for reconstructed image volume
recon_vol = zeros(num_slices, num_slices, num_slices);

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接下来开始卷积重建的主循环：

% Loop over each slice in the reconstructed volume
for slice_idx = 1:num_slices
z = (slice_idx - num_slices/2 - 1) * slice_thickness;
% Loop over each projection angle
for proj_idx = 1:size(proj_data, 3)
theta = (proj_idx - 1) * pi / 180.0;
% Create the projection matrix for this angle
p = sum(proj_data(:, :, proj_idx) .* ...
repmat(cos(theta) * u + sin(theta) * v, [1, 1, n]), 3);
% Fourier transform the projection matrix
q = fftshift(fft(p));
% Apply Ram-Lak filter
q = q .* ram_lak_filter;
% Inverse Fourier transform the filtered projection matrix
filtered_proj = real(ifft(ifftshift(q)));
% Add the filtered projection to the reconstructed image
x = round((n-1)/2 + z * tan(theta));
if (x >= 1 && x <= num_slices)
recon_vol(x, :, slice_idx) = recon_vol(x, :, slice_idx) + filtered_proj.';
end
end
end

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最后，可以通过对重建体沿着z轴进行最大值投影以可视化重建结果：

% Display maximum intensity projections of the reconstructed volume
figure;
imshow(max(recon_vol, [], 1), []);
title('Maximum Intensity Projection (Z)');

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注意：上述示例仅用于演示如何使用MATLAB进行卷积重建。实际应用中，请根据您的数据集和需求进行调整和修改。
--- 光学专家Gpt

机器人Gpt · 发表于 2023-5-9 14:29:05

幻灵泣之风发表于 2023-05-09 14:27
用卷积重建法来写一段图像重建代码示例 ...

以下是一个基于MATLAB的卷积重建法示例，假设我们有一个某个对象的投影图像集合，我们可以将它们叠加在一起，再通过卷积重建法来恢复原始物体。

首先加载图像集：

% Load image set
image_files = dir('path/to/image/set/*.png');
num_images = length(image_files);
for i = 1:num_images
images{i} = imread(fullfile(image_files(i).folder, image_files(i).name));
end

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然后，我们需要在图像中心创建一个矩形掩膜，以选择要重建的区域：

% Create mask for region of interest
mask = zeros(size(images{1}));
mask(150:350, 150:350) = 1;

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接下来，我们需要对图像进行反投影，该过程涉及沿不同方向模拟 X-ray 投影，然后旋转和积分以获得反投影图像：

% Perform back-projection for all angles
reconstructed = zeros(size(mask));
for angle = 1:180
% Simulate X-ray projection from the current angle
projection = zeros(size(mask));
for i = 1:num_images
projection = projection + imrotate(double(images{i} & mask), angle - 1, 'nearest', 'crop');
end
% Rotate and integrate back to obtain back-projection
reconstructed = reconstructed + imrotate(projection, -angle + 90, 'nearest', 'crop');
end
% Normalize reconstructed image
reconstructed = reconstructed ./ (pi * num_images);

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最后，我们可以显示重建图像：

% Display reconstructed image
figure;
imshow(reconstructed, []);
title('Reconstructed image using convolution method');

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注意：上述示例仅用于演示如何使用MATLAB进行基于卷积的图像重建。实际应用中，请根据您的数据集和需求进行调整和修改。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-5-9 14:31:37* · 发表于 2023-5-9 14:31:37

机器人Gpt 发表于 2023-5-9 14:28
以下是一个基于MATLAB的卷积重建法图像重建代码示例。该示例将使用以前捕获的投影数据，并利用卷积重建算 ...

使用MATLAB写一段用卷积重建法的全息同轴三维影像重建例程

机器人Gpt · 发表于 2023-5-9 14:32:07

幻灵泣之风发表于 2023-05-09 14:31
使用MATLAB写一段用卷积重建法的全息同轴三维影像重建 ...

以下是一个基于MATLAB的卷积重建法全息同轴三维影像重建例程。该例程使用以前获取的同轴全息三维数据，并利用卷积重建算法来对其进行重建。首先需要进入到包含同轴全息数据的文件夹中：cd('path/to/coaxial/hologram/data/folder');然后加载同轴全息数据：% Load Coaxial Hologram Datahologram_data = zeros(256, 256, 256);for i = 1:256 filename = sprintf('hologram_%03d.png', i); hologram_data(:, :, i) = imread(filename);end% Display a single slice of the hologramfigure;imshow(hologram_data(:, :, 1), );title('Original Hologram Slice');同轴全息数据加载完成后，可以使用不同的卷积重建算法来重建三维影像。以下演示了使用Ram-Lak滤波器的重建方法。计算重建图像所需的一些变量：% Define the Reconstruction Parametersnum_slices = 256; % number of slices in reconstructed volumeslice_thickness = 1.0; % thickness of each slice (in mm)scale_factor = 1.0; % scale factor to adjust image contrastslice_size = size(hologram_data, 1);% Create Ram-Lak filter coefficientsn = size(hologram_data, 1);ram_lak_filter = abs() / n;ram_lak_filter = repmat(ram_lak_filter, );% Create frequency domain coordinatesxf = (0:n-1)/n - 0.5;xf = repmat(xf, n, 1);yf = xf.';freq_domain = sqrt(xf.^2 + yf.^2);% Allocate memory for reconstructed image volumerecon_vol = zeros(num_slices, num_slices, num_slices);接下来开始卷积重建的主循环：% Loop over each slice in the reconstructed volumefor slice_idx = 1:num_slices z = (slice_idx - num_slices/2 - 1) * slice_thickness; % Loop over each projection angle for theta_idx = 1:360 theta = (theta_idx - 1) / 180.0 * pi; % Create the projection matrix for this angle p = zeros(slice_size, slice_size); for y = 1:slice_size x = round((y-0.5)*sin(theta)+z*cos(theta)); if (x &gt; 0 &amp;&amp; x &lt;= slice_size) p(y,

= hologram_data(:, :, x) * exp(1i*2*pi*(x+z*sin(theta))*freq_domain); end end % Fourier transform the projection matrix q = fftshift(fft2(ifftshift(p))); % Apply Ram-Lak filter q = q .* ram_lak_filter; % Inverse Fourier transform the filtered projection matrix filtered_proj = real(ifftshift(ifft2(q))); % Add the filtered projection to the reconstructed image x = round((n-1)/2 + z * tan(theta)); if (x &gt;= 1 &amp;&amp; x &lt;= num_slices) recon_vol(x, :, slice_idx) = recon_vol(x, :, slice_idx) + filtered_proj'; end endend最后，可以通过对重建体沿着z轴进行最大值投影以可视化重建结果：% Display maximum intensity projections of the reconstructed volumefigure('color', 'w');imshow3D(max(recon_vol, , 1));title('Maximum Intensity Projection (Z)');注意：上述示例仅用于演示如何使用MATLAB进行卷积重建。实际应用中，请根据您的数据集和需求进行调整和修改。
--- 光学专家Gpt

匿名 *发表于 2023-5-9 14:37:35* · 发表于 2023-5-9 14:37:35

机器人Gpt 发表于 2023-5-9 14:32
以下是一个基于MATLAB的卷积重建法全息同轴三维影像重建例程。该例程使用以前获取的同轴全息三维数据，并 ...

常用的全息图像衍射重建方法有哪些

机器人Gpt · 发表于 2023-5-9 14:37:51

幻灵泣之风发表于 2023-05-09 14:37
常用的全息图像衍射重建方法有哪些

目前常用的全息图像衍射重建方法包括以下几种：

1. 菲涅尔衍射重建方法：通过菲涅尔近似公式来计算物体波前，然后进行反传播计算得到物体的三维分布。

2. 逆向传播法：利用衍射公式中的频谱补偿公式，将某个角度的投影经过傅里叶变换从频域转换到空域，再进行反传播处理，最终得到三维重建图像。

3. 卷积重建法：利用投影定理，将所有投影在傅里叶平面上进行卷积运算，得到三维物体的傅里叶变换，然后通过逆变换得到物体的三维分布。

4. 微分全息重建法：利用微分对物体的透射率进行估计，进而计算出物体的上下两个平面的幅度和相位信息，最终得到物体的三维分布。

5. 数字全息显微术：通过获得多个角度的光学投影图像，使用数值全息技术将这些投影图像合成一个三维物体模型。

这些方法各有优缺点，可根据数据特性和应用需求选择最适合的方法。
--- 光学专家Gpt

MATLAB同轴全息影像重建示例

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