翻译后的英文文献.pdf

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1、利用小波变换提高数字全息信噪比摘要:光学和数字全息需要解决的基本问题是在图像重构过程中出现的散斑噪声,因为散斑降低了信噪比(SNR)。目前很多方法都可以减小散斑噪声,以提高数字全息信噪比。现利用小波滤波的方法来提高数字全息重构过程中的信噪比。提供了实验结果,实验结果证明该方法是可行的。关键词:数字全息;小波变换;信噪比的改善1引言数字计算机技术和CCD相机的发展,为运用数字技术记录和重构的全息理论奠定了物质基础[1],随之产生了数字光学以及数字全息。数字全息继承了传统光学的优点和缺点。数字全息可以同

2、时改变光场的相位和振幅,整个光场的信息可以被测量或者保存到电脑中。但是零阶衍射以及散斑噪声同样存在,降低了重构过程的信噪比。零阶衍射可以通过原始的全息矩阵减去所有像素平均振幅的全息矩阵消除。同样也可以通过高通滤波器消除[2-4]。散斑的出现导致不能准确地对图像解码。虽然前人提出很多方法来消除散斑,但是只有一部分是有效的[5-9]。最简单的是通过傅里叶滤波法,但是此方法由于一般物体的光场包含孔隙,缝隙,阴影而受到限制。这是因为傅里叶变换是将原函数扩展成无穷时间域中的正弦波和余弦波的正交函数。当用滤波后

3、的图像来计算相位的时候,在范围的测量上会出现误差。Symlet小波近似对称而使得图像的范围容易处理[10-17]。因为小波滤波是用于图像滤波的一个强大的工具,所以我们已经应用小波过滤来平滑或减少小波的斑点噪声。现介绍如何通过小波滤波在数字全息的重构阶段来降低散斑噪声并提高SNR。包括利用MatLab实现小波滤波技术的步骤细节以及实验结果。2数字全息的基本理论在数字全息中,全息图通过传统光学方式记录,并且存储在数字图像系统中。如果全息图的强度条纹可以通过某种算法表达,那么真实的图像就可以通过数字样本全

4、息图重构。全息图上的平面波衍射通过菲涅尔一基尔霍夫衍射公式得到:2exp(i)i11OX(,)YHX(,YRX)(,Y)(cos)dXdY(1)IIHHHHHH22222(XX)(YY)dIHIHO(XI,YI)表示像平面上衍射条纹的复振幅,H(XH,YH)表示光学记录的全息图的强度,ρ是全息平面一点P,与重构平面一点Q之间的距离,θ是nˆ和P点到Q点的矢量ρ之间的夹角,如图1所示。图一菲涅尔衍射积分的几何示意图式(1)成立的条件是全息面与重构面之间的距离d要比C

5、CD的最大尺寸大很多,222故d必须满足d3[(XX)(YY)],这样式(1)就变为IHIHmax4i222OX(,)Y(i)exp[i(XY]HX(,YRX)(,Y)IIIIHHHHdd(2)222exp[i(XY)]exp[i(XXYY))dXdY]H_HHIHIHHDd这个等式成为菲涅耳近似公式。?由于相位因子exp(-i)只影响最终的相位,因此可以忽略。它对于强度以及??数字全息的干涉相位没有任何影响。如果全息图的强度H(XH,YH)被抽养

6、成N*N个点的矩形光栅,那么函数O(XI,YI)就可以被数字化,CCD的水平和垂直像素间距分别是XH以及∆YH。依据抽样定理,全息图以及像面的取样间距的关系:ddXY,(3)IINXNYHH而物光和参考光在CCD上任何一点的夹角必须受到限制,这样干涉条纹之间的间距才能大于像素尺寸的2倍。根据式(3),式(2)变为:22NN11ippOpX(II,qY)exp[i(22)]RrsHrs(,)(,)ddN22XHHNXrs00(4)2222rpsqe

7、xp[i(rXsY)]exp[2(i)]HHdNN这就是离散傅里叶变换。m,n是X和Y方向上的像素个数,p=1,2,3,···,N-1,q=0,1,2,···,N-1,R(r,s)与H(r,s)的叠加一般通过快速傅里叶变换(FFT)得到。物面、全息面和像面在笛卡尔坐标系中的位置,如图2所示。图2全息记录和重建的几何示意图在无透镜的傅里叶全息系统中,球面相位因子对菲涅尔衍射条纹的影响可以通过使用相同曲率的球面参考波R(r,s)来消除。将式(6)代人式(5)得到数字全息的无透镜傅里叶变换

8、:二次相位因子的消除减少了傅里叶全息图数字重构的复杂性。上面的公式只涉及到一次简单的傅里叶变换,所以要比其他的一些方法要快,比如菲涅尔方法[4],卷积方法等[18,19]。重构的光场O(pAXI,qAYI)是一系列复杂光场的排列。强度和相位通过下面的公式计算得到[3]:式(9)中的Re和Im分别代表实部和虚部。通过式(8)和式(9),可以得到重构光场O(p∆XI,q∆YI)的强度和相位。根据式(3),在重构面上的像素间距∆XI,∆YI与全息矩阵中的不同。最近的实验表明

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