光场重构理论基础算法——GS入门

资 源 简 介

光场重构理论基础算法——GS入门

详 情 说 明

GS算法（Gerchberg-Saxton Algorithm）是光场重构领域中基于衍射原理的经典相位恢复方法。该算法巧妙利用光的传播特性，通过迭代计算实现仅从强度信息中还原相位分布。

算法核心思想建立在光波前传播的数学模型上，其中振幅A与相位φ的关系可以表示为A=BT。由于直接测量相位存在技术困难，而强度信息（振幅平方）相对容易获取，GS算法通过以下关键步骤解决这一逆问题：

初始化阶段：从测量的强度分布出发，随机生成初始相位估计 傅里叶域转换：通过二维傅里叶变换在空间频域和空间域之间交替投影 约束应用：在每次迭代中分别施加已知的强度约束和相位约束 收敛判断：当重构误差小于阈值或达到最大迭代次数时停止

该算法的有效性源于光的衍射传播特性，其中傅里叶变换建立了波前在不同平面的传播关系。尽管是最基础的相位恢复算法之一，GS算法在光学显微成像、全息显示、X射线晶体学等领域都有重要应用。实际实现时需要注意图像预处理（如imread读取的格式转换）和参数调整对收敛速度的影响。

现代GS算法的变种通常会结合松弛因子、多分辨率策略等改进手段，但原始算法展现的核心思想仍然是理解相位恢复问题的入门钥匙。附件中的原理示意图能帮助直观理解光场在迭代过程中的演变规律。