基于MATLAB的GS相位恢复算法在波前重构中的应用实现

资 源 简 介

本项目实现了格施伯格-萨克斯顿(GS)相位恢复算法，通过MATLAB迭代处理光学系统的强度信息，逐步重构波前相位。算法结合傅里叶变换与强度约束，适用于光学成像与波前传感等场景。

详 情 说 明

GS 相位恢复算法在光学波前重构中的应用研究

项目介绍

本项目实现了基于格施伯格-萨克斯顿 (Gerchberg-Saxton, GS) 算法的相位恢复功能，能够从光学系统的强度信息中恢复相位信息。该算法通过迭代傅里叶变换和逆变换，在已知输入面和输出面的强度约束下，逐步逼近真实的相位分布。本技术可应用于光学成像系统校正、衍射光学元件设计和全息成像等领域。

功能特性

• 相位恢复：从强度图像数据中恢复相位信息
• 迭代优化：采用迭代傅里叶变换方法进行相位优化
• 收敛监控：实时监控收敛过程并生成收敛曲线
• 结果分析：提供恢复质量评估和分析报告
• 可视化：直观显示恢复的相位分布和收敛情况

使用方法

1. 准备输入数据

- 准备强度图像数据（二维矩阵格式的光强分布图，如256×256像素的灰度图像） - 设置初始相位估计（与输入图像相同尺寸的初始相位矩阵或随机相位） - 配置算法参数（最大迭代次数、容差阈值等）

1. 运行相位恢复算法

- 执行主程序开始相位恢复过程 - 算法将在满足收敛条件或达到最大迭代次数时停止

1. 分析结果

- 查看恢复的相位分布（数值范围：-π到π） - 检查收敛曲线评估算法性能 - 阅读结果分析报告了解恢复质量

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，支持FFT计算的处理器

文件说明

main.m文件实现了项目的所有核心功能，主要包括：初始化算法参数和输入数据，执行GS相位恢复算法的迭代优化过程，监控收敛状态并记录每次迭代的误差变化，生成恢复的相位分布结果和收敛曲线图，以及输出结果分析报告和质量评估指标。