【图像重建】基于matlab Zernike矩图像重建【含Matlab源码 8034期】

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⛄一、Zernike矩图像重建

Zernike矩是一种用于描述光学系统像差的数学工具，在图像重建中主要用于光学波前测量和校正。其基本原理如下：

1 波前采样：首先对目标物体或光源的光波前进行采样，通常使用 Shack-Hartmann 算法或者 Shack-Hartmann 相位传感器测量各个位置上的相位信息。

2 Zernike多项式表达：每个采样的点对应于一个Zernike多项式的系数，因为Zernike函数构成了一组完备的光学像差基础，它们代表了从理想像到实际像的各种不同类型像差。

3 计算Zernike矩：通过对采样数据的处理，计算出各个Zernike系数，即Zernike矩，这些系数代表了图像的不同特征，如球面、柱面、彗星形像差等。

4 图像重构：基于计算得到的Zernike系数，使用逆运算构建出理想的无像差图像。这个过程可以是直接的，如果所有系数都是已知的，也可以是迭代的，例如通过最小化图像质量误差来进行反演。

5 补偿和校正：对于存在像差的图像，可以通过调整透镜或其他光学元件来纠正这些Zernike项，使得重构出的理想图像更接近原始场景。

⛄二、部分源代码和运行步骤

2.1 部分代码

2.2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果