em算法matlab代码-My-graduation-design：毕业设计之光学斑点图案重建图像研究
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本文档包含了我在毕业设计中实现的em算法的MATLAB代码，研究内容主要围绕从光学散斑图案进行图像重建。在这一过程中，我采用了迭代相位检索算法和端到端映射的深度学习方法。
简介
在许多应用场景中，如深部组织光学成像，散射复杂介质成像是一个普遍遇到的问题。当光通过散射介质传播时，会受到扰乱，导致无法直接获取目标图像，只能得到看似随机的斑点图案。为了解决这一问题，计算成像方法中，使用透射矩阵（TM）方法对散斑图案进行解扰，以实现对散射介质的“透视”。近年来，深度学习技术在这一领域得到了广泛应用。
研究内容
本研究主要关注通过仅对斑点图案进行强度测量，来重建目标图像。具体步骤如下：
- 获取包含目标图像和相应斑点图案的图像数据集。为此，我们进行了光学实验，使用仅相位空间光调制器（SLM）显示MNIST手写数字图像，以操纵入射到漫射器上的激光，并通过照相机测量产生的斑点图案。
- 除MNIST数据集外，还下载了包含散射介质的经验TM的公共数据集。
- 基于下载的数据集，采用TM测量算子的相位检索算法成功检索SLM模式。
- 利用采用密集块的改进U-net模型，从记录的斑点强度模式中有效地重建显示在SLM上的图像。
代码说明
本文档提供的MATLAB代码包含了以下部分：
- em算法实现：用于从散斑图案中重建目标图像。
- 迭代相位检索算法：用于优化重建过程。
- 深度学习方法：采用U-net模型进行端到端映射。
通过阅读和使用这些代码，您将能够更好地理解光学斑点图案重建图像的原理和方法。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
