彩色数字全息常见波面重建算法的实现与比较

为了研究彩色数字全息检测应用中波面重建方法对重建场质量与计算速度的影响,及不同波长记录的重建场的准确融合,采用理论分析及实验验证的方法,给出了不同色光物光重建场准确重叠的方法及彩色数字全息波面实时再现的详细过程,并分析比较了几种波面重建算法的特点及计算速率。结果表明,使用球面波为重建光的可变放大率波面重建算法能适应各种大小的物体,且可获得较高分辨率的像,并占用较少的计算时间,能较好适用于彩色数字全息检测应用。     

数字全息波前准确重建的实验研究

为了得到数字全息图波前的准确重建场,采用常见的波前重建算法进行实验研究和理论分析,得到了物光波通过非单一介质传播时的等效距离,并利用该等效距离修改常用波面重建公式中的相关参量,与柯林斯公式对数字全息图进行重建的结果进行比较分析,发现当物光波通过非单一介质时,采用等效距离修正的重建公式或者柯林斯公式均能得到准确的数字全息再现像。结果表明,采用等效距离对数字全息图进行波前重建的结果与采用柯林斯公式重建的结果一致,此方法能够简化光波通过非单一介质时对数字全息图的波前准确重建。该研究结果可为显微数字全息及数字全息检测应用提供有益的参考。     

预放大相移无透镜傅里叶变换显微数字全息术的研究

利用菲涅耳衍射和全息理论 ,对预放大相移无透镜傅里叶变换显微数字全息术的记录和再现进行详细的理论分析和实验研究。其结果表明 :相移技术可以有效地解决数字全息再现像分离问题 ;预放大方法用透镜可以方便进行显微物体的放大 ;无透镜傅里叶变换全息术不仅可以降低数字全息采样条件的要求 ,而且在相同条件下可以记录物体更多的高频信息 ,上述三种技术的结合将是在目前CCD性能限制的条件下 ,提高显微数字全息再现像分辨率的有效途径。同时 ,也为高质量显微数字全息再现像的获得提供重要参考     

数字全息显微再现像横纵向尺寸与放大倍数的关系

数字全息显微再现像是物体经过显微物镜之后放 大像的再现,因此,再现像和放大像 的纵向尺寸易被混淆,认为再现像与放大像的纵向尺寸相等。为了辨识再现像的纵向尺寸, 本文分析了数字全息显微再现像的横纵向尺寸与放大倍数的关系。首先根据光学衍射理论, 对再现像的横向尺寸与放大倍数的关系和纵向尺寸与放大倍数的关系进行了理论分析,得到 了数字全息显微再现像的横向尺寸与放大像相同,都被放大Mβ倍,而再现 像的纵向尺寸未 被放大。其次,以测量石英玻璃上刻蚀的圆孔为样本,调整样本与显微物镜的距离,以M β1= 20.29 ,Mβ2= 17.51 和Mβ3= 15.3 三种横向放大倍数进行了数字全息显微实验。 实验结果表明,三个再现像的纵向尺寸近似为570nm, 与被测物纵向尺寸相等,未受放大倍数的影 响。并且相应再现像和放大像的横向尺寸近似相等,最大差值约为0.58 μm。因此,本文从 理论和实验两方面证明了再现像的横向尺寸被放大了Mβ,而再现像的纵向 尺寸等于被测物 的纵向尺寸,不受放大倍数的影响,且可由被测物引入的光程差计算得到。本文的分析对比 为准确计算数字全息显微再现像的横纵向尺寸提供技术 支撑。     

数字全息中再现照明光对重建像的影响

在数字全息三维形貌测量中,相位信息的正确重建对测量的准确性有着重要的意义。非原参考光的再现光重建数字全息将引入相位畸变问题,本文对此进行了详细的理论分析,指出此时重建像的相位分布将产生二次或线性畸变,并给出了相应的相位畸变表达式。计算机模拟证明了分析的正确。     

基于像面数字全息术的中药饮片细胞定量成像技术研究

细胞三维定量成像为中药饮片显微鉴别提供了新方法。为了提高数字全息显微成像质量,采用理论分析与实验验证相结合的方法,对球面参考光像面数字全息显微术的记录和再现过程进行了研究,提出了利用标准分辨率测试板对系统放大倍数、物距等参数进行标定的方法;并利用实验结果对两种常见的相位解包裹方法进行了对比。结果表明:球面参考光像面数字全息图不仅具有较高的信息容量,而且再现过程非常简单,还可以在记录过程中实时观察被记录样品的情况,并选择恰当的被记录区域。利用美国空军分辨率测试板的强度再现像就可以对全息成像系统的放大倍数等参数进行精确标定;利用基于横向剪切的最小二乘解包裹方法可以得到具有较大纵深细胞的准确相位;采取边缘识别技术,可以提高细胞再现像显示效果。     

离轴菲涅尔全息图的数字再现

分析了离轴菲涅尔全息网的数字再现过程中照明光的角度参数对再现像质量的影响,提出了通过分析全息图的空间频谱结构自动提取最佳照明光方向参数的方法,进而应用MATLAB实现了数字离轴菲涅尔全息图的自动再现,其中参考光的角度参数是通过分析全息图的空间频谱结构自动提取的,数字再现像面的精确定位则可以通过自动聚焦算法来实现,并利用数字全息记录和再现过程中得到的物距参数准确标定了图像传感器的像素尺寸,给出了有关理论分析及实验结果。     

数字全息显微中常见重建算法比较

基于理论分析和实验验证相结合的方法,对数字全息显微术中常见的三种重建算法即菲涅耳变换算法、角谱算法和卷积算法做了比较研究。结果表明:利用菲涅耳变换算法对离轴无透镜傅里叶变换数字全息进行重建时,无重建距离的限制;采用卷积重建法只能在最佳再现距离附近一个非常小的范围内才能获得高分辨率再现像;而采用角谱重建法在略小于最佳再现距离及大于最佳再现距离较大范围内重建,均能获得高分辨率的再现像。角谱重建法总体上优于卷积重建法。菲涅耳变换重建法简单、快捷,是优化的重建算法。     

数字全息重建像质量影响因素的模型仿真与分析

重建像质量的优劣是衡量数字全息成像最主要的标准.针对影响重建像质量的三个主要因素:参物角、CCD像素间距和再现距离,采用离轴全息记录与菲涅尔衍射近似重建算法对数字全息记录与再现过程进行了模型仿真,系统地探讨了各个因素对重建像质量的影响.通过仿真和分析获得了CCD像素间距和再现距离的参数范围以及参物角最大允许值,为具体实验验证提供了理论依据和操作指导.仿真实验结果表明,只有当参物角在最大允许值以内,选取合适的CCD像素间距和再现距离参数才能再现出清晰的重建物像.     

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。     

基于最佳线性估计的快速压缩感知图像重建算法

针对目前存在的压缩感知(CS)重建算法计算复杂度过高的问题,该文提出一种基于最佳线性估计的快速CS图像重建算法。该算法在编码端进行分块自适应CS随机测量,在解码端根据图像块不同的统计特性,估计出统计自相关函数矩阵,进而构造出最佳线性算子用于重建出各个图像块。由于该算法用线性投影的方式替代了传统CS重建算法的非线性迭代过程,使得其大大缩短了图像重建时间。仿真实验结果表明,对于纹理细节不复杂的图像,所提出的算法并没有因为其计算复杂度的减少而影响到重建质量,仍优于目前流行的CS重建算法。     

压缩感知相移数字全息术

相移数字全息图用传统数字再现可以消除零级像与共轭像,但数字全息术记录的全息图及数字再现像的分辨率被CCD的分辨率所限制.将新兴的压缩感知算法用于数字全息图的稀疏重建,以实现由部分全息图数据得到高分辨率再现像.分析了压缩感知用于重建数字相移全息图的原理,并利用该算法对计算机模拟的相移全息图进行了重建.结果表明,压缩感知算法能够对数字全息图稀疏重建,利用50％的部分全息图数据重建出了较高质量的再现像,并消除了零级像和共轭像.当选用合适的观测器如数字微反射镜器件或随机位相片实现随机观测矩阵时,可以实现单像素成像,从而突破记录全息图CCD分辨率的限制.     

数字合成X线体层成像中轴向强度衰减的校正

作为新型医学成像技术,数字合成X线体层成像(DTS)技术有助于分辨重叠的成像组织并精确定位组织病变。DTS技术采用重建速度快、图像质量高的滤波反投影算法重建出冠断面的断层图像。但由于DTS投影数据集的不完整性,因此利用滤波反投影算法重建出的图像其强度在旋转轴方向上存在着类似帽状衰减现象。分析了X线源锥束角度对DTS图像中轴向强度衰减的影响,在此基础上引入了一种反余弦加权的强度衰减的校正方法。为验证校正方法对降低DTS图像中轴向强度衰减的效果,利用搭建的DTS系统在不同的X线源锥角下对乳房仿体进行了实验。结果表明,该校正方法能有效地降低DTS重建图像中的轴向强度衰减程度。     

合成孔径数字全息的记录、再现及实现

介绍了合成孔径数字全息记录和再现的基本原理，提出了相应的实现方法和技术方案。特别对合成孔径数字全息再现中的两类方法：用单参考光记录的子全息图数字再现光场复振幅叠加或强度叠加，以及用多参考光记录的子全息图数字再现光场复振幅叠加或强度叠加方法进行了详细理论分析和实验研究。结果表明，合成孔径技术是一种提高数字全息再现像的分辨率的有效方法。与传统的子全息图直接拼接的合成孔径数字全息再现方法相比，用子数字全息图再现光场复振幅叠加或强度叠加两种再现方法均可实现合成孔径数字全息的再现，并可显著提高再现像的分辨率，但强度叠加方法的记录和再现难度远小于前者。在实际中可以根据解决问题的要求和子数字全息图的记录情况选用。     

基于广义低秩矩阵分解的分离字典训练及其快速重建算法

针对传统压缩感知重建算法存在重建质量偏低、重建时间偏长等问题,本文提出了一种基于分离字典训练的快速重建算法.首先选取某类图像作为训练集,建立其广义低秩矩阵分解模型;其次采用交替方向乘子法求解该模型,训练出一组分离字典;最后将该分离字典用于图像重建中,通过简单的线性运算实现图像的快速重建.实验结果表明,本文算法相比于传统的重建算法,针对训练集同类图像,具有十分显著的重建性能,对于其他不同类型的图像,依然有不错的重建质量,极大地降低了重建时间.     

基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建

针对卷积稀疏编码算法中特征映射的准确性的问题,为了进一步提高图像超分辨率重建的的质量,文中提出一种基于卷积稀疏自编码的图像超分辨率重建算法。该算法首先在预训练阶段利用稀疏自编码器对输入高低分辨率图像分别进行训练,得到对应的图像稀疏特征表示;然后再由卷积神经网络根据得到的稀疏系数共同训练相应的滤波器及特征映射函数并更新到最优解;最后由高分辨率滤波器和对应的稀疏表示系数卷积求和,得到高分辨率重建图像估计。实验结果显示,改进算法的峰值信噪比（PSNR）结果较卷积稀疏编码算法提高了近0.1 dB,有效提高了重建图像的质量。     

基于先验信息的二值血管锥束迭代重建

基于旋转DSA(Digital Subtraction Angiography)的血管三维重建是当前医学图像处理领域的一个新的研究热点,具有广阔的应用前景.本文在SART(Simultaneous Algebraic Reconstruction Technique)算法的基础上,根据穿过每个体素的锥束射线误差的加权平均值,构造了二值体素状态转移的概率函数,实现了一种适用于二值三维图像的迭代重建算法.针对二值三维血管的特点,本文采用最大均匀性准则作为重建目标的先验信息对迭代过程进行约束,使得迭代过程具有很好的体积聚类功能,大大提高了三维图像的重建质量.以Defrise模型和冠状动脉模型作为研究对象,试验结果表明,本文的重建算法在抑制噪声保持目标结构信息等方面优于经典的Feldkamp算法.