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2024.12.24 尝试改进GS算法：将GS算法与傅立叶变换结合

将傅里叶变换与GS算法结合具有以下优点：

一、收敛速度方面 1. **更快的收敛** - 单独的GS算法在迭代初期可能会因为随机初始化的相位而需要较多的迭代次数才能收敛到一个较满意的结果。而傅里叶变换与GS算法结合时，傅里叶全息图生成过程可以为GS算法提供一个具有一定结构和特征的初始全息图。这个初始全息图比完全随机的初始值更接近理想的全息图，能够引导GS算法在更少的迭代次数内收敛。 - 例如，在处理复杂图像生成全息图时，GS算法单独可能需要几百次迭代才能使均方根误差（RMSE）降低到一个可接受的范围，而结合傅里叶变换后，可能只需要几十次迭代就能达到类似的误差水平，显著提高了算法的效率。

二、全息图质量方面 1. **改善全息图的质量** - 傅里叶变换能够在频域对图像信息进行处理，有效地捕捉图像的频率特征。当将其与GS算法结合时，这些频域特征可以被更好地整合到全息图的生成过程中。 - 相比单独的GS算法，结合方法能够生成具有更准确的相位和幅值分布的全息图。在全息图重建过程中，能够得到更清晰、失真更小的重建图像，例如在重建具有精细细节的图像时，能够更好地还原这些细节。

三、对不同图像的适应性方面

1. **增强对不同类型图像的适应性** - 单独的GS算法在处理某些具有特殊频率分布或对比度的图像时可能表现不佳。而傅里叶变换能够对不同频率成分进行分析和处理，与GS算法结合后，可以更好地适应各种类型的输入图像。 - 例如，对于具有高频率纹理的图像，傅里叶变换可以先对这些高频成分进行合理的处理，为GS算法提供一个更有利于处理高频信息的初始条件，从而使最终生成的全息图能够准确地包含这些高频细节。

四、物理实现方面 1. **更符合物理原理** - 在物理光学中，傅里叶变换与光的传播和衍射有着紧密的联系。将傅里叶变换与GS算法结合，使得全息图的生成过程在数学模型和物理实现之间有更好的契合度。 - 这有助于在实际使用空间光调制器（SLM）等光学设备进行全息图显示时，能够更准确地实现理论计算的全息图。例如，在将计算得到的全息图加载到SLM上进行光场调制时，结合方法得到的全息图能够更好地与光的物理传播特性相匹配，实现更理想的全息显示效果。

这些优点需要通过实验结果来验证，以下是具体的方法和原因：

一、收敛速度

实验设计
- 对比迭代次数：分别使用单独的 GS 算法和傅里叶变换与 GS 算法结合的方法来生成相同图像的全息图。记录两种方法达到收敛所需的迭代次数。收敛可以通过设定均方根误差（RMSE）阈值来判断，当 RMSE 小于某一设定值时，认为算法收敛。
- 时间测量：在实验过程中，同时记录每种方法从开始运行到收敛所花费的时间。这可以更直观地反映出算法在实际运行中的效率。
预期结果
- 如果结合方法确实具有更快的收敛速度，那么在实验中它应该在较少的迭代次数和更短的时间内达到收敛，这将从数据上直观地证明结合方法在收敛速度方面的优势。

二、全息图质量

实验设计
- 图像重建对比：使用两种方法生成全息图后，对全息图进行重建操作。通过比较重建图像与原始图像之间的差异来评估全息图质量。可以采用峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等图像质量评价指标来量化这种差异。
- 视觉观察：除了定量指标外，通过人眼直接观察重建图像，查看图像的清晰度、细节保留程度和失真情况。例如，观察图像中的纹理、边缘是否能够清晰地重建出来。
预期结果
- 若结合方法能提高全息图质量，那么在定量指标上，其 PSNR 值应更高，SSIM 值应更接近 1；在视觉观察上，重建图像应更清晰，细节更丰富，失真更小。

三、对不同图像的适应性

实验设计
- 多样化图像测试：选取不同类型的图像作为输入，包括具有不同频率成分（如低频、高频丰富的图像）、不同对比度和不同复杂度的图像。分别用两种方法生成全息图并进行重建，比较在不同类型图像下的重建效果。
- 统计分析：对不同图像的重建结果进行统计分析，例如计算不同类型图像下两种方法的平均 PSNR 和 SSIM 值，分析其在处理各类图像时的稳定性和适应性。
预期结果
- 结合方法应在处理各类图像时都能有较好的表现，其在不同类型图像下的 PSNR 和 SSIM 值的波动应较小，且在视觉上能更好地适应不同图像的特征，实现较为一致的高质量重建。

四、物理实现

实验设计
- 光学实验：将两种方法生成的全息图加载到空间光调制器（SLM）上，通过实际的光学系统进行全息显示。使用光探测器或相机采集全息显示的结果，比较实际显示效果。
- 物理参数测量：测量在实际光学显示过程中的相关物理参数，如光强分布、相位匹配情况等，分析全息图与光的物理传播特性的契合程度。
预期结果
- 结合方法得到的全息图在 SLM 上显示时，应能更好地与光的物理传播特性相匹配，显示出更符合预期的光场分布和图像效果，物理参数测量结果也应更接近理论预期。

通过这些实验设计和结果分析，可以科学地验证傅里叶变换与 GS 算法结合的优点。

2024.12.25 散射成像及高性能全息显示一体化成像系统设计思路

系统设计：

透过散射介质成像子系统：
- 设计一个能够捕获透过散射介质的图像的系统。这可能包括近红外相机、光源和必要的光学组件。
全息显示子系统：
- 设计一个能够显示全息图的系统。这可能包括一个全息图显示设备，如空间光调制器（SLM）。

图像数据增强和重建算法：

图像预处理：
- 对采集到的散斑图像进行降噪、对比度增强等预处理操作，以提高后续重建算法的效果。
重建算法：
- 使用先进的图像重建算法，如解卷积算法，来从散斑图像中重建出目标图像。这种算法能够处理由于散射引起的图像模糊问题，恢复图像的原始细节。

计算全息（CGH）：

生成全息图：
- 利用Gerchberg-Saxton（GS）算法生成纯相位全息图。GS算法是一种迭代算法，能够处理相位恢复问题，是计算全息中常用的方法。全息图应该包含足够的信息以重建原始场景的光波前。
全息图优化：
- 优化全息图以适应特定的显示设备，如调整分辨率和相位范围。

鲁棒型迭代重建技术：

迭代优化：
- 实现一个鲁棒的迭代过程，不断优化重建结果，直到达到满意的精度和分辨率。
参数调整：
- 调整迭代算法中的参数，如迭代次数、更新规则等，以获得最佳重建效果。

实验与验证：

实验设置：
- 搭建实验环境，包括散射介质、成像设备和全息显示设备。
结果验证：
- 通过实验验证系统的性能，调整系统参数以优化成像质量。

软件和硬件集成：

软件开发：
- 开发软件来控制成像子系统和全息显示子系统，实现图像采集、处理、全息图生成和显示的自动化流程。
硬件集成：
- 确保所有硬件组件能够协同工作，包括相机、光源、SLM等。

用户界面和交互：

用户界面：
- 设计一个用户友好的界面，使用Python开发GUI界面，实现流程的控制和显示。
交互功能：
- 提供交互功能，如调整参数、实时预览等，以增强用户体验和操作的便捷性。

在本次毕设中，我们不采用深度学习方法，而是专注于解卷积算法在图像重建中的应用，并展望未来可能的深度学习技术集成。通过Python GUI界面，我们将实现对整个成像和显示流程的直观控制，以及其他实用功能。全息图的生成将采用GS算法，这是一种有效的计算全息技术，能够从散斑图像中恢复出目标图像的相位信息。