说明:本算法基于光的衍射原理,由于A=BT,通过强度还原相位其实并不容易。通过循环与迭代,二维的傅里叶变换可以求出一个图形的相位,并将这个图像近似还原。参数可改,图片读入在之前改就行(imread)。这是GS最简单的算法之一,却很有效,有广泛的应用。压缩包中有实例和原理图片。在光场重构中有很大作用。
说明:改源码能实现模板匹配,速度也可以 总的来说,模板匹配和直方图反向投影的效率都不高。在我的机器上,在1136*852大小的输入图像上匹配104*132的大小的模板图像(都是单通道灰度图像),大约需要700毫秒;而直方图反向投影大约需要75000毫秒(1.25分钟)。看来还需要继续学习,寻找更好...
说明:该代码用于计算线性方程组,只需要需要增广矩阵即可。列主元Gauss消去法有效地解决了由于相对较小引起的误差放大现象,具有较高的精度。通过编写通用的列主元消去法子程序大大提高了解题效率,调用时只要根据要求解的方程组输入相应的增广矩阵即可