画幅式多光谱成像技术能够同时获取多波段光谱图像数据，在材料分析及环境监控等领域有广泛应用。采用一种基于光场成像的画幅式多光谱成像方法，利用二次成像的方法将由光场成像系统获取的多光谱图像转接成像到探测器光敏面，不需微透镜阵列与探测器光敏面直接接触，避免了对探测器的损坏，同时降低了系统安装调节的难度。此外，研究了不同通道光谱信息混叠的影响因素，采用像素灰度匹配的方法获取各通道像点的矢量坐标，实现光谱通道信息的提取。在不同光强条件下对灰度进行平场校正，获取各光谱通道的归一化通光率，用以校正通道灰度误差。搭建了实验装置，对室内目标进行多光谱瞬时探测，获取了较为清晰的多光谱图像。

中值过滤代码matlab 光场深度估计 该工具包含一些光场深度估计方法。 如何使用 运行main.m （此软件已在带有Windows 10 64位环境的Matlab 2016a上进行了测试） 参数data_type选择数据集。 data_type = 1新的基准数据集 Honauer, Katrin, Ole Johannsen, Daniel Kondermann and Bastian Goldluecke. A Dataset and Evaluation Methodology for Depth Estimation on 4D Light Fields[C]// Asian Conference on Computer Vision. Springer, Cham, 2016: 19-34. data_type = 2旧基准数据集 Wanner, Sven, Stephan Meister and Bastian Goldluecke. Datasets and Benchmarks for Dens-ely Sampled 4D Light Fields [C] // P

Matlab如何指定gpu运行代码用于光场重构的高维密集残差卷积神经网络 该项目是Tensorflow的实现 “用于光场重构的高维密集残差卷积神经网络”， IEEE模式分析和机器智能交易，南梦，海登·科赫。 所以，孙星，林德霖，2019年。 “用于光场超分辨率的高阶残差网络” ，第34届AAAI人工智能会议，孟楠，吴晓飞，刘建壮，林德伦，2020年。 要求 的Python2 == 2.7 Python3> = 3.5 Tensorflow r1。*> = r1.8 tqmd OpenCV Unrar 安装 下载专案 git clone https://github.com/monaen/LightFieldReconstruction.git --branch master --single-branch 训练 用于空间或角度或超分辨率任务的训练模型 训练模型以获得空间超分辨率（例如Sx4）。 您需要为不同的空间SR任务指定gamma_S 。 python train_SpatialSR.py --datadir data/train/Spatial/5x5 --gamma_S 4 -

matlab棕色颜色代码视点一致的4D光场深度估计 1，2，1 1布朗， 2 KAIST BMVC 2020 | | | 引文 如果您在工作中使用此代码，请引用以下作品： @article{khan2020vclfd, title={View-consistent {4D} Lightfield Depth Estimation}, author={Numair Khan, Min H. Kim, James Tompkin}, journal={British Machine Vision Conference}, year={2020}, } @techreport(khan2020falfd, title={Fast and Accurate {4D} Light Field Depth Estimation}, author={Numair Khan, Min H. Kim, James Tompkin}, year={2020}, institution={Brown University}, number={CS-20-01}, } 提供技术报告“快速，准确的4D光场深度估

低维磁性耦合体系的新物性及电/光场调控进展

提出了一种基于旋转相位调制手段恢复复杂光场相位的方法，通过数值模拟验证其有效性和可行性。采用结构简单的相位板横向旋转到一个或更多新的位置来产生多个夫琅禾费衍射图样，通过修正的混合输入输出算法(HIO)对光场进行复原。模拟实验表明，该算法能在二维情况下快速准确地恢复复杂光场，并且大幅度地提高了复杂光场的恢复精度。多次选取随机初始迭代值，没有出现迭代停滞现象和收敛结果不确定的问题，且具有良好的抗噪性能。

摘要光场相机成像模型与参数标定方法是拓展光场应用的理论基础和关键环节已成为计算光场领域的研究热点不同于传统相机的成像原理光场相机通过新颖的光学系统将场景中的光线

光场相机重聚焦MATLAB代码开放存取SPC 用于创建和使用具有已知几何形状的全光相机的 SPC 模型的代码。 当前的实现可以在 MATLAB 和 GNU Octave 上运行。 它将为 Python 重写，希望很快。 如果您想参考任何已发表的论文： SPC模型的一般概念参考[ACIVS12]和[MIUN13]， 适用于普通视场的空间分辨率提取器参考[SPIE13]和[IC3D12]， 适用于全视场的空间分辨率提取器参考[ICASSP14]和[ICIP14]， 有关角度和深度分辨率提取器，请参阅 [ICIP15]。 生成 SPC 模型 为相机系统生成 SPC 模型的功能在以下文件中实现： * Generate_LCm.m * Generate_LCm_decoupled.m * Generate_Aperture.m * Aperture_m.m * Generate_Lens.m * Lens_m.m 每个文件都包含一个与文件同名的函数。 第一个函数Generate_LCm.m为图像传感器像素生成初始光锥集。 生成的光锥的角跨度是相对于传感器像素的给定光接收角定义的，作为图像传感器像

comsol DFB 激光器光场模拟，光波场分布与耦合效率

针对目前实现光场传输的两种算法无法同时满足运算速度和精细度的问题，提出了矩阵相乘算法，阐明了其实现思想，推导了其实现过程。结合激光相干合束实例进行了仿真分析，结果表明，对于六路高斯光束的相干合束，快速傅里叶变换算法耗时短，但无法得到精确的计算结果；积分算法和矩阵相乘算法均可获得远场准确的光强分布，但积分算法需耗时15.7 h，而矩阵相乘算法仅需2 s，提高了运算效率。证明了矩阵相乘算法具有快速、准确的优点。