matlab代码实现全息图GS算法

资 源 简 介

matlab代码实现全息图GS算法

详 情 说 明

全息图GS算法（Gerchberg-Saxton算法）是一种经典的相位恢复算法，广泛应用于光学计算和全息成像领域。该算法通过迭代方式在已知振幅约束和相位约束之间来回变换，最终得到目标全息图的相位分布。

### 算法核心思路 初始化相位：通常从一个随机相位开始，作为初始猜测。 振幅约束：在空间域（图像平面）施加已知的振幅分布（如目标图像的振幅）。 傅里叶变换：将当前结果转换到频域（全息图平面），保持相位不变，替换振幅为全息图的振幅约束（通常是均匀分布）。 反傅里叶变换：转换回空间域，再次施加原始目标振幅约束，更新相位。 迭代优化：重复上述步骤，直到满足收敛条件（如相位变化足够小或达到最大迭代次数）。

### Matlab实现的关键点 使用`fft2`和`ifft2`实现快速傅里叶变换及逆变换。 在迭代过程中，仅更新相位，保持振幅不变。 可通过调整迭代次数和收敛阈值平衡计算速度与结果精度。

### 应用扩展 GS算法不仅能用于全息图生成，还可应用于光学波前整形、图像加密等领域。改进版（如加权GS或混合输入输出算法）可进一步提升收敛速度和稳定性。