摘要：本研究基于改进Gerchberg–Saxton算法，加入Fresnel透镜相位调制以提升全息图相位恢复精度。实验结果表明，该方法有效提高了重建质量，为高精度光学成像与全息显示提供了新的技术手段。
项目信息
编号：MIP-2
大小：85M
作者：Bob(自研改进)
法律声明
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环境配置
开发工具：Matlab R2020b、R2024b
操作系统：Windows 11
算法概述
Gerchberg-Saxton算法是一种经典的相位恢复算法，最早由Gerchberg和Saxton于1972年提出。该算法用于从幅度信息恢复相位信息，尤其在光学成像、衍射成像和相位重建等领域中应用广泛。它是一种基于迭代优化的算法，通过频域与空间域的交替更新来估计图像的相位。
在实际成像中，通常只能通过传感器获取图像的幅度（即光强分布），而相位信息是不可直接获取的。Gerchberg-Saxton算法利用已知的幅度信息，通过迭代优化的方式恢复图像的相位，进而能够重建完整的图像。它在光学、显微成像、粒子干涉等领域都有重要应用。
系统设计
本系统采用改进的Gerchberg–Saxton算法结合Fresnel透镜相位调制，实现全息图的相位恢复与重建，以提升重建图像的精度与光学一致性。
图1 系统整体流程图
该系统硬件配置如下，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。
表1 电脑硬件配置
功能展示
图2 Gerchberg-Saxton算法改进与Fresnel透镜应用结果
此图展示了通过改进的Gerchberg-Saxton算法和Fresnel透镜相位调制生成的全息图及重建图像。通过引入透镜的相位调制，算法优化了全息图的生成过程，使得最终的图像更加精确。相关性图也表明，该改进方法能够有效地提升重建图像的质量。
文件清单
服务项目
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官方声明
（1）实验环境真实性与合规性声明：
本研究所使用的硬件与软件环境均为真实可复现的配置，未采用虚构实验平台或虚拟模拟环境。实验平台为作者自主购买的惠普（HP）暗影精灵 10 台式整机，具体硬件参数详见表。软件环境涵盖操作系统、开发工具、深度学习框架等，具体配置详见表，所有软件组件均来源于官方渠道或开源社区，并按照其许可协议合法安装与使用。
研究过程中严格遵循学术诚信和实验可复现性要求，确保所有实验数据、训练过程与结果均可在相同环境下被重复验证，符合科研规范与工程实践标准。
（2）版权声明：
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