基于全变差重构算法的数字全息研究

为了消除传统算法对数字全息重构过程中会出现0级像、共轭像干扰的问题,将压缩感知理论与数字全息图再现相结合,提出了基于全变差的两步迭代收缩阈值重构算法（TwIST）,并应用于数字全息图压缩感知全息图重建。 TwIST算法根据重构成分的特点增加正则约束,对相应的形态进行调整,在满足全变差最小的特性的基础上进行重构,提高了重构全息图的质量。结果表明,TwIST算法可以对数字全息图稀疏重建,利用35%的部分全息图数据进行图像重构,重构图像峰值信噪比为36.46dB,且没有0级像和共轭像等干扰。该研究结果对实现计算全息的实时性具有重要的意义。     

基于压缩传感的相移同轴傅里叶变换数字全息

对于同轴傅里叶数字全息,传统重构算法应用快速傅里叶逆变换算法进行重构,但采样过程需要满足香农采样定理,导致海量采样数据,大大增加了存储和传输的代价。提出了一种基于压缩传感的相移同轴傅里叶数字全息重构方法,利用马赫-曾德尔干涉光路采集同轴全息图,对采集数据进行部分采样、测量;然后利用最小全变分法对采集的数据进行数值再现。数值仿真结果表明,基于压缩传感的傅里叶全息重构算法优于基于快速傅里叶逆变换的传统算法,它将全息数据的采集和压缩合为一步进行,不仅采样数据明显少于传统采样数据,而且利用约8%的数据仍然能精确地重构出原图像。     

基于计算全息的全视差合成全息研究

文中进行了一种新型三维全息图的制作方法研究,该方法基于计算全息原理,与合成全息相结合,实现激光三维全息图的直写打印制作。首先进行了菲涅耳计算全息图的实验,表明计算全息与合成全息结合的可行性与合理性。然后根据合成全息原理与计算全息原理对三维模型进行采样和图像变换处理,再计算出相应的菲涅耳计算全息图,借助数字全息激光打印系统完成三维全息图的拍摄,在激光下进行光学再现,最后对再现结果进行了分析与讨论。     

计算全息的采样研究

基于Whittaker-Shannon抽样定理,对计算全息的采样进行了研究,获取适合计算全息图的采样间隔,并研究了菲涅尔全息图采样间隔与全息图尺寸、物点坐标及物点到全息面距离的关系以及傅里叶变换全息中全息面记录点数与物点采样间隔的关系.实验模拟表明此方法采样后的全息图再现像效果较好,且有利于减少全息图的信息存储量和提高全息图的计算速度.     

基于压缩感知的数字全息成像技术

提出一种基于压缩感知理论和数字全息术的数字全息压缩成像技术。通过传统相移数字全息技术获取干涉图样,将干涉同样投影到测量矩阵上,通过计算內积直接获取全息压缩数据。这些数据经过传统通信信道传输后,利用压缩感知重构算法获得原始全息数据,然后经过菲涅尔逆变换得到原始图像。实验仿真结果证明了这种压缩全息成像方法的可行性。     

一种基于集成成像生成计算全息图的方法

提出了一种基于集成成像生成三维(3D)物体计算全息图的方法。利用微透镜阵列获取微图像阵列,通过像素提取获得正交投影子图像阵列,根据3D中心切片理论,将各正交投影子图像的二维(2D)傅里叶频谱放入相对应的3D傅里叶空间中,提取其相交的部分并叠加,可以获得3D物体在透镜后焦面的频谱信息分布。计算出在一定传播距离处的菲涅耳衍射分布,用全息编码方法生成菲涅耳计算全息图。进行模拟再现,给出在不同再现距离上获得的再现像,验证了该方法的可行性。该方法能够在非相干光照明的情况下采用3D傅里叶频谱制作真实3D物体的全息图,它减小了系统的复杂程度,在算法实现上更加简单。     

计算机与光学方法相结合的彩色彩虹全息术

提出了计算机制全息与光学全息相结合制作彩色全息图的彩色彩虹伞息术.通过计算机对彩色图像进行自动分色,制作红、绿、蓝3幅丰计算全息图H1,以H1的再现像为对象,用激光制作彩色彩虹全息图H2,用白光再现获得彩色再现像.该方法把汁算机制全息与传统的光学全息相结合,发挥了计算全息与光学全息的优势.在全息图的计算中采用了快速傅里叶变换,加快了计算速度.给出了理论分析和实验结果.     

基于计算全息图的双重加密算法研究

为了确保现代网络信息传输的安全性问题,提出了一种基于压缩感知理论和分块Arnold变换置乱的计算全息图双重加密算法。该方法制作出原始图像的纯相位全息图,利用压缩感知的随机测量矩阵作为密钥对全息图进行初次加密,将加密后的图像通过分块Arnold变换置乱再次加密。使用密钥对经过两次加密的图像解密可重现原始图像。该全息加密方法相较于传统光学加密设计灵活、光路简单,且两次加密均具有随机性,从而大大提高了信息传输的安全性。结果表明,解密恢复的图像质量理想、安全性高、稳健性强。通过搭建基于硅基液晶空间光调制器的全息显示系统对提出的加密方法进行了实验验证。     

基于多视差立体显示的数字合成全息技术研究

合成全息图利用多视差图像实现立体显示,并可通过分区曝光实现大面积制作。介绍了数字合成全息的原理及其实验系统,针对其制作过程中的两种图像采样方式,研究了图像的分割和重组原则。通过对单元全息图合成拍摄中图像重叠投影的分析,基于非成像光学理论设计制作了能实现这一功能的透镜,并借助光学软件对其进行了仿真。最后利用所设计的透镜进行了合成全息实验,结果表明,利用所设计的重叠投影透镜和适当的图像处理方法,能合成出轮廓清晰、立体感强的全息立体图。     

部分遮挡三维彩色物体的压缩全息

压缩全息将压缩感知理论与全息显示技术结合在一起,利用压缩感知理论,可以由少量的测量数目精确地从2D全息图中恢复3D对象.本文将压缩全息理论从单波长情形拓展到彩色物体的压缩全息,同时研究每层图像在轴向上有较多遮挡的3D对象的3DTV压缩重建,最后通过数值实验验证了本文方法的有效性,并探究复杂物体的填充比例对重建质量的影响,以及不同层之间的遮挡位置和噪声对重建质量的影响.     

基于空间光调制器的全息透镜记录波前像差优化方法

提出了一种基于空间光调制器(SLM)的全息透镜(HL)记录波前像差的优化方法。从波像差理论出发,经过理论分析得出透射式全息透镜的像差表达式与像差特性,绘制了全息透镜的一维像差曲线,提出了基于空间光调制器的全息透镜波前像差优化方法。使用空间光调制器加载全息图,通过单次曝光记录全息透镜减小像差的方法进行了理论分析,并针对空间光调制器的零级串扰以及视场孔径光阑对全息图和像差的影响进行了讨论。使用优化后的全息图函数计算出包含非球面信息的全息图,设计了基于空间光调制器的全息透镜记录与成像实验,实验结果与理论分析相符合。     

参考光为平面波和球面波时焦距检测对比研究

为了研究参考光波面形状对于测量透镜焦距值的影响,采用数字全息的方法进行了理论分析和实验验证。通过在两种色光下进行实验,分别测量出参考光为平面波和球面波时的焦距值,并与标称值和理论计算值进行了比较。结果表明,当参考光为平面波时,测量到的透镜焦距值与标称值和理论计算值相对误差在5%以上; 而当参考光为球面波时,与两者的相对误差均在2%以下,因此当参考光为球面波时所测量的焦距值精度更高; 通过计算得出这两种参考光所测量的焦距值都在理论焦深范围内,故利用测量焦距值对全息图进行重构时所获得的再现像与用标称值和理论计算值所得到的再现像质量相当。这一结果对测量透镜焦距值和数字全息图重建方面有一定的帮助。     

基于FPGA技术的计算全息研究

为了提高计算全息图的运算速率,根据现场可编程门阵列技术的并行处理特性,提出了一种基于现场可编程门阵列技术的计算全息实现方法.利用该方法分别制作了点光源和2维图像的菲涅耳计算全息图,并由所生成的全息图再现出原始图像.结果表明,用现场可编程门阵列技术实现分辨率为50×50的全息图的运算速度是传统MATLAB实现的165倍.该研究结果对实现计算全息的实时性具有重要的意义.     

基于任意相移量的4步相移数字全息新方法

为了研究相移数字全息中的相移量计算问题,从菲涅耳衍射和全息理论出发,对相移离轴无透镜傅里叶变换数字全息的记录和再现进行了分析,推导了基于任意相移量的4步相移数字全息图的光场表达式,提出了一种利用相位相减计算任意相移量的新方法,并进行了相应的实验验证,得到了预期效果。结果表明,该方法与传统的4步相移方法相比,不需要对相移器进行严格标定,也能有效地消除数字全息再现光场中的0级衍射和共轭像,提高再现像的信噪比,因此,这对降低测量系统的复杂性,促进4步相移数字全息的发展是有帮助的。     

基于任意相移量的4步相移数字全息新方法

为了研究相移数字全息中的相移量计算问题,从菲涅耳衍射和全息理论出发,对相移离轴无透镜傅里叶变换数字全息的记录和再现进行了分析,推导了基于任意相移量的4步相移数字全息图的光场表达式,提出了一种利用相位相减计算任意相移量的新方法,并进行了相应的实验验证,得到了预期效果.结果表明,该方法与传统的4步相移方法相比,不需要对相移器进行严格标定,也能有效地消除数字全息再现光场中的0级衍射和共轭像,提高再现像的信噪比,因此,这对降低测量系统的复杂性,促进4步相移数字全息的发展是有帮助的.     

全息图的小波域BP神经网络压缩实现

计算全息图的有效存储和快速传输对于实现真正意义上的动态三维全息显示有着十分重要的意义,然而计算全息图信息量庞大,不利于传输和存储,这就迫切需要对大数据量的全息图进行快速高效的压缩。基于此,提出一种基于小波域BP神经网络的全息图压缩技术,即先用小波变换对全息图进行预处理,通过将小波基与全息图的内积进行加权和来实现全息图的特征提取,然后将提取的特征向量代入神经网络以完成函数逼近、分类,实现全息图的压缩。该方法可获得124.52∶1的压缩比且仍能获得较清晰的再现像,实验结果很好地证明了该方法的可行性和有效性,且算法结构简单,运算速度快,能在较大压缩比下恢复出令人满意的再现像。     

基于压缩感知理论的波段重构方法

针对高光谱图像数据量大、信息冗余多、传输难度大等问题,从波段压缩采样入手,通过采样数据重构出原始波段,提出一种基于压缩感知理论的波段重构方法。压缩感知理论是一种在不遵循奈奎斯特采样定理的情况下,能够高精度重构出原始信号的新型压缩采样理论。由于高光谱图像谱间相关性高,具有很强的稀疏性,故可将压缩感知理论用于高光谱数据的波段重构,仅选择少量波段,便能够重构得到原始高光谱数据。实验结果表明,压缩感知理论能够对高光谱图像波段维进行压缩与重构,并可达到较高的重构比例,同时获得较高的重构效率,且重构数据光谱曲线与原始数据光谱曲线的波形一致度高。     

基于LC-SLM的CT图像全息三维重构与实时显示

提出了一种将计算全息技术与液晶空间光调制器相结合的CT图像三维重构与实时显示的方法。用计算全息技术对一系列CT图片进行三维信息融合,并根据CT图片数目的不同,制作了不同的计算全息图,基于CT图片本身是数字化二维图像的特点,采用了快速傅里叶变换算法。用液晶空间光调制器作为全息图显示载体,设计了CT图像三维实时显示系统,利用计算机控制实时输出不同的计算全息图到空间光调制器,通过光学再现获得不断变化的三维再现像,实现CT图像的三维实时显示。     

基于压缩感知的遥感图像融合方法

压缩感知理论,以远低于奈奎斯特采样定理要求的速率对图像进行采样,可利用图像的部分信息重构原始图像,有效地减轻图像处理的计算复杂度,降低对硬件的要求。文中提出了一种基于压缩感知的遥感图像融合方法。在压缩域对多光谱和全光谱遥感图像进行了融合实验,并与传统的融合方法进行了比较,实验结果表明,文中方法在遥感图像融合上有着良好的性能。     

基于内插与外推的数字全息分辨率增强方法

为了提高数字全息再现图像的分辨率,分析了增强图像分辨率的典型方法,提出了同时采用图像内插与外推的数字全息分辨率改进方法。对采集的全息图运用图像算法进行向内插值与向外填充,在全息面和物面之间采用角谱方法进行双向衍射迭代。通过该方法可以实现全息图的内插与外推,内插过程可以增加全息图空间采样频率而外推过程扩大了全息图数值孔径。同时,讨论了内插与外推的限制因素,并将新的改进方法与单独采用外推或内插进行了比较,模拟和实验结果证明,运用该方法可以明显改善再现图像分辨质量。