GS算法用于全息相位的计算用

资 源 简 介

GS算法用于全息相位的计算用

详 情 说 明

GS算法（Gerchberg-Saxton算法）是一种经典的迭代优化算法，广泛应用于全息相位计算领域，特别适用于生成特定光场分布（如环形光斑）的相位图。其核心思想是通过在空间域和频域之间反复迭代，逐步逼近目标光强分布。以下是其实现思路的简要分析：

初始化相位：算法通常从一个随机相位分布开始，作为初始猜测。这个相位可以是均匀分布的随机值，也可以是其他启发式初始值。

傅里叶变换与约束：将初始相位与目标振幅（如环形光斑的振幅分布）结合，进行傅里叶变换到频域。在频域中，保留计算得到的相位信息，但用目标光强的振幅替换计算得到的振幅。

逆变换与迭代：将修正后的频域数据逆变换回空间域，此时的空间域相位会被更新。重复这一过程，每次迭代都强制满足空间域和频域的约束条件（如振幅匹配目标光斑形状）。

收敛判断：通过多次迭代，算法逐渐收敛，最终生成的相位图能够在光学系统中重建出目标光场（如清晰的环形光斑）。收敛标准可以是相位变化的阈值或迭代次数上限。

GS算法的优势在于无需复杂数学建模即可实现光学相位调控，但可能陷入局部最优。实际应用中常结合随机初始化或混合优化策略提升效果。该算法在激光整形、全息显示等领域具有重要价值。