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matlab代码影响使用U-net重建菲涅耳衍射图像 学习通过菲涅耳衍射构造图像 介绍 In光学中，菲涅耳衍射方程用于基尔霍夫-菲涅耳衍射的近场衍射近似，可应用于近场中波的传播。 当从相对较近的物体观看时，它用于计算由穿过Kong或物体周围的波产生的衍射图样。 In以表示对图像的菲涅耳衍射理论（光波），我没有通过MATLAB的仿真和建模。 如下图1所示，我们发现通过菲涅耳衍射得到的图像[图1（a）]出现了一个戴着帽子的女孩的内容发生了变化[图1（b）]，这是一个无法识别的现象。 菲涅耳衍射等理论的研究价值具有重要意义，因为其对图像的影响机理与大雾天气相似。 因此，我首先研究图像的菲涅耳衍射理论。 其余所有菲涅耳衍射图像均来自MATLAB仿真。 图1.图像（a）是原始图像，图像（b）通过菲涅耳衍射。 网络架构U-net I建立了一个具有18个隐藏层的U-net CNN，用于从菲涅耳衍射图像重建原始图像。 图2显示了U-net的详细信息。 这种几乎对称的网络架构包括用于捕获上下文的卷积编码前端下采样和用于局部化的带上采样的去卷积解码后端跳过连接复制在收缩路径中生成的特征层与在相同大小的扩展