在传统GS算法的基础上,根据角谱传播理论并引入一简单的梯度,提出一种快速、高精度相位恢复迭代算法--加速角谱迭代法。该算法使用三个面(即一个输入面和两个输出面)的强度信息恢复输入面光场的相位分布。数值模拟结果表明,该算法能在二维情况下快速准确地恢复各种输入面光场的相位分布,并且大幅度地提高了复杂光场的相位恢复精度。在模拟实验中多次选取随机初始迭代值,该算法的收敛结果唯一,表明算法有良好的收敛性能。
2021-12-06 23:31:22
1.72MB
1
在Gerchberg-Saxton (GS)算法的基础上，引入光强传播方程法（TIE）和加速角谱迭代算法，提出了基于TIE的加速角谱迭代算法，实现了更加精准快速的相位恢复。该算法通过3个面的光强（一个输入面，两个输出面）进行相位恢复，首先通过光强传播方程得到初始的相位，进而使用加速角谱迭代算法进行进一步的迭代恢复相位。通过数值仿真得出，该算法在二维图像相位恢复过程中更加精准快速，抗噪性更强。在可恢复相位的控制范围内，迭代40次即可趋于稳定，均方根(RMS)误差可控制在10-6数量级。
2021-09-22 20:33:17
2.4MB
1