数字化全息图像

数字化全息图像（精选7篇）

数字化全息图像 篇1

摘要：本文应用MATLAB软件对全息干涉条纹进行了数字图象增强处理。实验结果表明, 将数字图像处理技术与数字全息术相结合, 加强全息干涉条纹的判读准确性, 减少对测量结果的干扰,

关键词：数字全息MATLAB,数字图象处理

全息干涉条纹通过图像增强等数字图像处理方法, 对比度和清晰度都得到了提高。同时采用将电荷耦合器件CCD与电寻址液晶EALCD相结合实现数字全息的再现。在完成全息记录的过程后, 再现全息图不再使用传统的记录材料进行, 而是用电寻址液晶EALCD作为存储材料, 实现重现过程。

1 数字全息的基本原理

1.1 数字全息的记录

实验记录获得的图像记录在探测器件CCD中, 选用CCD型号为SI6600 (美国生产) , CCD的相关参数带入式中得出系统的物光与参考光之间的夹角需要小于10°。光路图如 (图1) 。

1.2 数字全息再现

在全息图的再现过程中, 首先对CCD拍摄记录的全息图进行A/D转换通过图像采集卡, 然后存储在计算机中, 完成全息图的EALCD写入过程, 同时采用原参考光照射液晶EALCD, 既用传统全息的再现方法就可实现数字全息图的再现。

实验中采用的EALCD型号为SVGA3V X (英国生产) , 避免了传统全息干板记录全息干涉图的一系列繁琐的化学处理过程, 在实际测量技术中, 使光学再现和实时再现同时存在。光路图如 (图2) 。

2 实验结果

应用MATLAB软件进行对CCD中连续记录的同一物体两个不同状态的全息图进行叠加, 叠加后的全息图直接写入到EALCD中, 通过传统的全息再现方法, 可以在计算机中得到全息干涉条纹。获得的全息干涉条纹会由于受到外界干扰或者本身不稳定因素的影响而含有噪声。通过对全息干涉条纹进行同态增晰, 中值滤波处理, Wiener滤波, 灰度变换和维纳滤波处理相结合等数字图象处理方法, 进行干涉条纹的直接处理可以显著提高条纹的对比度。

3 结论

实验证明:通过MATLAB软件编写程序, 对全息图进行数字图象处理, 可以改善再现象的清晰度, 并且提高干涉条纹的对比度, 更好的应用于数字全息干涉测试中。

参考文献

[1]Goodman J W, Lawrence R W.Digitalimage formulation from electronicallydetected holograms[J].Applied phys-ics letters, 1967, 11 (3) :77-79.

[2]王文生.干涉测试技术[M].兵器工业出版社, 1992:157-181.

[3]于美文.光全息学及其应用[M].北京:北京理工大学出版社, 1996:12-17.

[4]D.Gabor.A new microscopic[J].Nature, 1948.161:777-778.

[5]宋菲君, Jutamulia.S.近代光学信息处理[M].北京:北京大学出版社, 1998:64-88.

数字化全息图像 篇2

计算机层析成像术简称CT(Computer Tomography),是现代医学中广泛使用的一种成像技术,层析图像又称CT图像,是通过X射线对人体内部选定断层进行透射扫描,从而得到的多个断层平面的透射分布图像序列[1,2]。由于每幅CT图像都是二维图像,只反映某个断层表面信息,依靠这些二维图像虽然能对病变情况进行分析,但是很难直观、准确地反映人体器官的三维结构、具体形貌以及病灶的确切位置,临床诊断还要借助医务人员的经验和空间想象,带有较大的主观性。因而利用这些二维图像序列重建三维图像模型,实现CT图像的三维可视化具有重大意义。目前CT图像的三维可视化技术主要有两种:其一是基于计算机图形学的三维可视化[1,2],这种方法已经比较成熟。这种可视化技术利用各种算法,将二维的CT图像序列转化为三维结构,并在二维屏幕上显示出来。通过这种方法得到的三维CT图像,最终要显示在二维平面上,因而人眼观察到的实际上仍旧是二维图像,更确切地说是三维图像在二维平面上的投影,并不是真正三维图像。其二是基于全息技术的三维可视化。全息技术是当前最理想的真三维显示技术[3,4,5],通过全息技术得到的是真正的三维图像。这种三维可视化技术目前尚处于研究阶段,现有的研究成果主要是利用光学全息方法重建三维CT图像[6,7],过程繁琐、技术复杂,效果不甚理想,且只适合于胶片形式的CT图片,已不适用于当前数字形式的CT图像。计算全息技术将数字图像处理技术与全息技术相结,相较于光学全息技术更加灵活方便,且可以数字化存储、传输,还可以与电子显示技术相结合,实现光电实时显示[8,9,10]。因而本文提出了基于计算全息技术的医学层析图像三维可视化,用计算全息的方法对二维层析图像序列进行三维重建,对计算全息系统的相关参量进行了分析和设置,使之与液晶显示系统相匹配,设计了计算全息光电再现与实时显示系统,实现医学层析图像的真三维可视化。

1 层析图像序列的计算全息三维重建

1.1 三维重建原理

用计算全息技术对CT图像序列进行三维重建,其基本原理是将不同深度的所有CT图片进行三维信息融合,并以计算全息图的方式进行记录,当全息图再现时,衍射光波中包含了CT图像序列的三维物光波信息,从而合成具有空间立体结构的三维图像。

CT图像是通过X射线断层扫描得到的二维灰度图像,其灰度分布即CT图片透射光场的振幅分布。将n幅CT图片按一定间隔垂直于z轴排列(如图1),设第i幅CT图片的透射光场为ui0(x0,y0),到全息记录平面H的距离为zi,光波长为λ,则经菲涅耳衍射到达H的复振幅为

式中:F表示傅里叶变换,实际计算时,可以利用快速傅里叶变换算法以便大大加快计算速度。n幅CT图片各自的复振幅非相干叠加即为到达全息记录平面的总的物光波分布

引入平面参考光R(x,y):

θ为平面参考光的倾角。通过计算得到计算机制离轴参考光全息图H,其光强分布为[11]

计算全息图H经光学再现,便可获得所有CT图像序列融合而成的三维再现像。三维再现像的形状与三维重建的CT图片的数目n有关,并随着n的变化而变化。设所有CT图片的总数为N,让n在1至N之间逐渐变化,则重建得到人体器官也将从部分到全局渐进变化。

1.2 全息系统的空间频率与取样间隔

计算全息技术利用计算机制作全息图,在进行全息图的计算时,首先要对空间函数进行离散化,以适合计算机对数据格式的要求。抽样定理[12]是进行离散取样的基本依据。根据抽样定理,计算全息图的取样间隔取决于全息图的空间频率,即取样频率应至少是其最大空间频率的两倍[12]。

如图1所示的全息系统,设被记录的CT图片的尺寸为l×m,全息图H的尺寸为L×M,当yo=-m/2,y=M/2时,物光波和参考光波在全息图上形成最大夹角,此时全息图的空间频率取最大值[13]

由此可知,在平面参考光倾角θ确定情况下,全息图的空间频率不仅与物点坐标有关,也与全息图上被考察点的位置坐标有关。式(5)中θ的大小对全息图的空间频率影响很大,θ越大,全息干涉条纹的空间频率也越大,这意味着计算全息图的取样间隔越小,计算量越大,相应地对计算全息图的存储、显示等设备提出更高的要求;但是θ也不能过小,否则会造成全息图再现时透射光场频率互相重叠。确定θ大小的原则是使式(4)中的三个频谱分量u*(x,y)R(x,y)、R*(x,y)u(x,y)、|u(x,y)|2刚好分离而不重叠,这时有[13]:

确定了空间频率后,根据抽样定理可以确定计算全息图的取样间隔:

在全息图计算时,由于计算机只接受离散化的数值,因此必须对物和全息图进行离散化处理,即式(2)～式(3)中的xo、yo、x、y应为离散化的数值序列。设物面样点数为p×q,取样间隔为δo ,全息图面的取样点数为s×t,取样间隔为δ ,则有:

从而得到离散化的物光波函数与参考光波函数,通过计算机计算与绘图即可得到计算全息图。

2 光电再现与三维实时显示系统设计

传统的计算全息图一般经过光学缩微、显影、定影等程序输出到全息干板上[14],经光学再现获得三维再现像。但这种方法只适合于静态物体的全息显示,无法实现多幅全息图的实时、动态的三维显示。近年来,随着电子显示技术的发展[8,9,10],液晶空间光调制器(LC-SLM)的分辨力越来越高,其像素尺寸已经达到微米数量级,只要进行合理的设置,能够满足计算全息图对分辨力的要求,因此可以用LC-SLM代替全息干板作为全息图显示载体,通过计算机实时控制实现计算全息的光电再现与实时显示。

LC-SLM是一种像素离散化的光调制器件,用它代替全息干板作为计算全息显示载体时,其本身的栅格结构和参数对计算全息图的再现存在重要的影响。结合抽样定理可知,LC-SLM的像素间隔δ’决定了计算全息图的物参光夹角的最大值,即

同时考虑式(6),则在离轴参考光全息系统设计时应有:

另外,LC-SLM的像素间隔对再现像的视角和再现区域大小也有直接影响。如图2所示,再现像与LC-SLM之间的距离为r,利用LC-SLM进行光电再现时,再现像可能的横向线度范围为[15]d=λr/δ‘。根据全息几何关系,再现像的视角如图3所示,能观察到再现像全像范围的视角β可表示为

其中:Lx为LC-SLM的横向尺寸。实验中所用的LC-SLM的总像素为1 920 pixels×1 080 pixels,像素间隔为8.5μm,则Lx=16.3 mm,设再现像距LC-SLM的距离r=2 m,λ=632.8 nm,经计算得再现像的视角β约为3.8°,这个角度对三维再现像的观察是不利的,这个问题通过使用雾屏[16]加以改善。

图4是我们设计的光电再现与实时显示系统原理图,计算机与透射式的LC-SLM相连接,全息图通过计算机输出并显示到LC-SLM上。激光准直后照射到LC-SLM上,用雾屏作为计算全息图再现实像的显示载体,雾屏系统使用超声集成雾化发生器产生大量微粒雾,从而形成雾气屏,用来承载三维空间像。当计算机以一定频率向LC-SLM输出全息图时,人眼便观察到不断变化的三维再现像,实现了计算全息的实时动态光电三维显示。在这里雾屏起到两个作用,第一,不同于二维的计算机屏幕,雾屏是立体屏幕,能使显示在其上的再现像更具空间立体感和层次感;第二,雾颗粒对透射光波具有散射作用,因而可以大大增大再现像的视角,从而方便人眼从各个方向观察。

3 实验设计与结果

作为实验验证,我们通过计算机读入50幅人体胸腔纵隔膜CT图片,每幅图片为512 pixels×512 pixels,所有CT图片按顺序排列,距全息记录平面的最近距离为2 m,CT图像物面取样间隔设为δo =60μm,则每幅CT片的尺寸为3.07 cm×3.07 cm。全息图记录光波λ=632.8 nm,由式(10)计算得1.45°≤θ≤4.27°,在全息系统设计时我们取δ=1.5°。由式(7)计算得到计算全息图的取样间隔应满足δ≤8.75 μm,在实际计算时我们将计算全息图的取样间隔设计为与LC-SLM的像素间隔一样,即δ =8.5μm,这样可充分利用LC-SLM的空间带宽积。最后的计算全息图大小设计为1 920 pixels×1 080 pixels,与LC-SLM总像素数一致。

我们利用50幅CT图片制作了50幅计算全息图,记为H1、H2、······、H50,从H1到H50,参与三维重建的CT图片数目逐渐增加,即H1为1幅CT图片重建得到的计算全息图,H2为2幅CT图片重建得到的计算全息图,依此类推,H50为50幅CT图片重建得到的计算全息图。将这50幅计算全息图存储于计算机中,并通过如图4所示的三维显示系统依次(顺序或逆序)输出,人眼便可观察到从部分到整体(或从整体到部分)渐进变化的具有动感效果的胸腔纵隔膜三维再现像,有助于更加详细地了解组织器官内部结构,更好地辅助医学诊疗。图5是通过光电再现与三维实时显示系统得到的50个胸腔纵隔膜三维CT再现像中的其中3个,其中图5(a)是由20幅CT图片重建得到的三维再现像,图5(b)是由30幅CT图片重建得到的三维再现像,图5(c)是由40幅CT图片重建得到的三维再现像。再现像图像清晰、立体感较好。

若要实现更为准确的CT图像的三维实时动态显示,则需要更多的计算全息图输入到空间光调制器,由人眼视觉暂留效应可知,只要每秒传递25帧以上图片,就能达到动态显示效果。目前液晶显示器件的响应时间可达到4 ms,即每秒钟可以显示250帧图像,普通计算机的刷新频率也可达85 Hz,完全满足实时动态显示的要求。

4 小 结

计算机图像处理在全息学中的应用 篇3

关键词：计算机图像处理技术,数字全息

0 引言

全息技术是物理学中一重要发现,越来越多的应用于各个行业。伴随着CCD技术和计算机技术的发展,全息技术也得到一次质的飞跃,从传统光学全息到数字全息。传统光学全息将物光和参考光干涉得到全息照片来记录光的振幅和相位信息,而数字全息则用CCD记录物光和参考光的干涉,形成数字全息图,再通过计算机图像处理技术处理全息图。因此,影响数字全息技术发展有两个重要方面:CCD技术和计算机图像处理技术。本文将从计算机应用方面阐述图像处理技术在全息中的应用。

1 图像处理技术

图像是现代社会人们获取信息的一个主要手段。人们用各种观测系统以不同的形式和手段获得图像,以拓展其认识的范围。图像以各种形式出现,可视的、不可视的,抽象的、实际的,计算机可以处理的和不适合计算机处理的。但究其本质来说,图像主要分为两大类:一类是模拟图像,包括光学图像、照相图像、电视图像等。它的处理速度快,但精度和灵活性差。另一类是数字图像。它是将连续的模拟图像离散化后处理变成为计算机能够辨识的点阵图像。从数字上看,数字图像就是被量化的二维采样数组。它是计算机技术发展的产物,具有精度高、处理方便和重复性好等特点。

图像处理就是将图像转化为一个数字矩阵存放在计算机中,并采用一定的算法对其进行处理。图像处理的基础是数学,最主要任务就是各种算法的设计和实现。目前,图像处理技术已经在很多方面有着广泛的应用。如通讯技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等等。根据应用领域的不同要求,可以将图像处理技术划分为许多分支,其中比较重要的分支有:(1)图像数字化:通过采样和量化将模拟图像变成便于计算机处理的数字形式。(3)图像的增强和复原:主要目的是增强图像中的有用信息,削弱干扰和噪声,使图像清晰或将转化为更适合分析的形式。(3)图像编码:在满足一定的保真条件下,对图像进行编码处理,达到压缩图像信息量,简化图像的目的。以便于存储和传输。(4)图像重建:主要是利用采集的数据来重建出图像。图像重建的主要算法有代数法、傅立叶反投影法和使用广泛的卷积反投影法等。(5)模式识别:识别是图像处理的主要目的。如:指纹鉴别、人脸识别等是模式识别的内容。当今的模式识别方法通常有三种:统计识别法、句法结构模式识别法和模糊识别法。(6)计算机图形学:用计算机将实际上不存在的,只是概念上所表示的物体进行图像处理和显现出来。

2 计算机图像处理技术在全息学中的应用

图像处理技术在全息中的应用主要表现在:一是计算全息,基于计算机图形学将计算机技术与光全息技术结合起来,通过计算机模拟、计算、处理,制作出全息图。因此它可以记录物理上不存在的实物。二是利用图像的增强和复原,图像编码技术等对数字全息图像质进行提高以及实现的各种算法。它的应用大致可以分为两大类,即空域法和频域法:(1)空域法:这种方法是把图像看作是平面中各个像素组成的集合,然后直接对这一二维函数进行相应的处理。空域处理法主要有下面两大类:一是领域处理法。其中包括梯度运算(Gradient Algorithm),拉普拉斯算子运算(Laplacian Operator),平滑算子运算(Smoothing Operator)和卷积运算(Convolution Algorithm)。二是点处理法。包括灰度处理(grey processing),面积、周长、体积、重心运算等等。(2)频域法:数字图像处理的频域处理方法是首先对图像进行正交变换,得到变换频域系列阵列,然后再施行各种处理,处理后再反变换到空间域,得到处理结果。这类处包括:滤波、数据压缩、特征提取等处理。

3 模拟实验

本文运用matlab软件,利用图像处理技术,编写了程序,以模拟计算全息和实现全息图像的滤波。图1是计算全息实现流程图。

本文将运用matlab程序设计语言实现计算全息的制作、再现过程。图2-1是用来制作全息图原始图样,标有“涉”一字,图像尺寸为1024像素×1024像素;图2-2是离散后的参考光波频谱;图2-3是制作好的全息图频谱;图2-4是计算全息的再现图。模拟实验中用到的参数为:激光模拟了氦氖激光器,波长为638.2nm;再现距离为40cm;因为原始物图的尺寸用像素为单位表示,所以像素分辨率为1。

从模拟实验中可以看出,数字全息的处理过程其实就是计算机图像处理在全息技术的应用过程。利用计算机图像处理技术对全息图进行了记录,将物光和参考光干涉得到了全息图。并利用图像的增强和复原对图像进行了处理,以消除噪声,得到更好的全息再现象。

本文仅模拟了计算全息的实现和再现过程,其实,计算机图像处理在全息技术中的应用是全方位的,用实验方法得到的全息图中包含了更多的其他无用信息(噪声),图像处理技术在这里就显得尤为重要。随着计算机图像处理技术的进一步发展,全息技术必然会迎来新的一轮发展和飞跃。

参考文献

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[3]戴福隆等.现代光测力学.科学出版社,1990.

数字化全息图像 篇4

图像处理技术

计算机图像处理技术就是将接收到的图片通过数字化即计算机内的数字矩阵存储起来, 然后利用计算机算法对数字矩阵进行处理。在实际应用中, 由于目的以及用途的不同, 常常要对数理方法分类, 大概包括以下这么几种。 (1) 数字化图像。多位数字化图像就是将普通意义上的模拟图片进行在计算机内的数字化即转化为数字形式。 (2) 增强以及复原。为了对那些不需要在某些用途中着重分析的部分先出或者弱化以使它们对有用信息的干扰减小, 使信息更加的清晰和便于处理。 (3) 图像编码。所谓编码就是对图像进行压缩处理, 既确保图像不失真又要能简化图像, 这样就会使得图像易于存储。 (4) 图像重建。有时候并不能直接获得图像, 而是获得采集来的数据, 这时就要利用图像重建这一功能将图像重新建立出来。 (5) 模式识别。有时利用图像功能来进行系统的密码设置, 比如较高科技的人脸识别, 指纹识别技术。这些都是利用了模式识别这一功能。 (6) 计算机的图形学。所谓计算机图形学指的是对于模糊概念上的图形, 即不是实际存在的图形通过这一技术显示出来。

众所周知, 在二十世纪八十年代计算机技术的发展可谓是速度惊人, 伴随着的是计算机技术的快速发展与应用。即便是到今天为止, 许多领域都采用了计算机图像处理技术, 如医学、军事、科研甚至就是人们生活中许多小的方面都离不开它。通过这些年的不断发展与进步, 我国的计算机图像处理技术渐渐地赶上了国外一些发达国家的步伐, 在诸如卫星、传感器等图像应用方面甚至已经处于领先的地位。

计算机图像技术的发展还远远没有停止。全息技术的下一代正在朝着3D全息成像发展。所谓3D全息成像技术就是这种技术所成的像是立体的, 它是通过空气作为介质, 利用衍射以及干涉形成立体的影像投射。能够展现出如同图像中的实际场景就在眼前, 让人如临其境。这种技术只要将3D的图像记录下来, 不管到何处都会近乎真实地再现当时的场景, 用一种超清晰的视觉以及立体感营造一种所谓的“咫尺天涯”的特殊环境。这种技术的发展会使得全息视频会议渐渐地被淘汰掉, 不但能让观众欣赏到真实的3D视觉盛宴, 还免去了必须戴特殊眼镜的步骤。更为有价值的是, 这种全息技术在未来还可以应用到医师的异地会诊甚至是参加异地的病人手术。

全息学中计算机图像处理技术的应用

全息学中计算机图像处理技术的应用一般可以归类为两个主要方面:

(1) 计算全息。这一方面应用的最终目的是获得全息图。具体的实施过程是将计算机图像处理技术与光全息技术结合起来进行处理, 并通过计算机进行相关的操作最终将通过计算机图形学结合起来的两种技术得出全息图。

(2) 图像的增强与复原。为了实现对图像的画面质量进行优化与提高, 渐渐发展出了图像编码技术。这种技术按照不同应用类型可以大概分为两类, 频域和空域两类方法。所谓空域法就是把图像在空间中处理成各个像素的组成集合并且处理空间中的这个二维函数。频域方法处理的过程是首先将图像正交变换, 经过正交变换之后得到系列阵列, 经过一系列的变化之后反变换到空间域最终得到全息图像的过程。

目前对于动态的全息3D图像在实际生活中的里几乎没有, 大都是应用在军事科学研究中。通过这项技术对于现代化的军事管理以及指挥控制能力都是具有重要意义的, 这些优越性是以往的2D图像达不到的。另外还有一些全息摄影技术的视频会议设备也在开发当中, 一旦这些设备开发出来对于未来的商业也会产生推动意义。

模拟计算

在本文当中借助着Matlab软件, 结合着图像处理技术编写了程序, 这些程序可以用来模拟计算全息并最终实现全息图像的滤波, 图1所表示的是这一过程的流程图。

通过编写Matlab程序最终来实现全息的制作过程。在图2中可以看到原始的物图, 并且在物图上表明了一个涉字, 具体的尺寸为像素, 紧接着在图3中示出了参考的光波, 图4中示出了经过计算机计算以后的计算全息图频谱, 最后在5图中得到了计算以后还原得到的全息再现图。

通过以上的程序, 可以观察到模拟计算全息并实现全息图像的过程实际上就是之前说到的计算机图像处理技术在全息技术中的应用。通过将全息图像利用计算机进行记录与存储, 然后紧接着利用计算机能够对图片进行质量的增强, 效果的优化以及图像的复原等功能将物光与参考光进行一定的干涉, 然后得到全息图像, 并进行一定程度的处理之后消除图像中的噪声, 最终得到优化以后的比较高品质的全息再现像。

参考文献

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[3]王兴江.美国空军研究3D全息成像技术[J].电子工程信息, 2008 (5) :39-39.

数字化全息图像 篇5

关键词：实体文化遗产,三维扫描,三维全景,全息数字化,建模

实体文化遗产是文化遗产巧夺天工的实物呈现。实体文化遗产位置相对固定, 保存条件较高。因此对实体文化遗产的展示和记录, 显得特别重要。本文从全息数字化建模方面, 对实体文化遗产进行应用研究, 并对研究的成果进行示范展示。探讨适合实体文化遗产数字化建设、工艺品转化以及风采展示的发展之路。

1 单体木质物件三维高效扫描方法及高精度数字化建模应用技术研究

以“泰宁明清古民居文化园”之典型木雕收藏品作为研究对象, 主要研究古文化遗产中单体物件的三维模型建立, 获取具有对象轮廓的所有几何尺寸信息的工程技术档案。目前三维激光扫描云图数据的处理方式有很多种, 本文主要利用MAGICS (Geomagic Studio/Rapidform) STL编辑系统, 对STL格式的云图文件进行优化处理。单体木雕逆向建模及建模应用实验如下:

1.1 被扫描单体木雕表面处理

为了提高扫描效果, 在被扫描单体木雕表面均匀喷上显像剂。为了保护木雕表面, 也可以使用保护网覆盖在木雕上, 再喷上显像剂。对于文物级的物件, 特别是木件, 是不允许喷显像剂的 (显像剂会被木本体吸收, 对文物造成不可逆性破坏) 。高级别的物件甚至不允许在其面上贴设坐标定位点, 需采用特别的措施才能进行扫描并逆向处理。

1.2 设置定位点 (目标点)

在被扫描单体木雕上贴若干目标点, 目标点的贴放以被扫描单体木雕复杂程度而定。

1.3 扫描

通过GREAFORM三维扫描设备获取被扫描单体木雕点云图像, 如图1是被扫描单体木雕扫描点云图像。

1.4 点云处理

通过点云图简单修复、点云图拼接和点云图表面处理的方法, 来处理好图像。如图1展示拼接图像和表面处理图像。实体文化物件由于构造形状复杂, 与工业产品以基本几何形为主体组合成的构造形状有所不同, 其点云处理及逆向建模有其特殊性, 需进行近似性拟合处理以减小庞大的处理工作量, 近似性拟合处理就要建立一个传统构件的基本构造样库。所以要先分析全息化对象的构造特点, 先建立基本构造样库, 国内类似的研究参见西夏王陵的3D建模复原, 即是先根据出土文物的散件实物先将宫殿建筑的飞橼、柱件、门拱等先行精确建模, 其余残件则进行近似性拟合处理。

1.5 逆向建模

对点云图进行封装生成加工需要的实体图形。

1.6 加工应用

使用Objet Eden350 3D快速成型三维打印机, 加工已建模实体图形 (图2) 。为减少材料, 成型比例设置为1:0.5, 采用veroclear模型材料224g和支撑材料235g作为加工耗材 (表1) , 加工耗时4.5小时。快速成型是研发手段, 不是加工手段, 快速成型制作的样件是为后续开模制造提供验证的依据。

与传统工艺比较, 具有几个特点:

1) 不需要开设模具。

2) 加工时间短。

3) 加工成型比例可以任意缩放。

4) 成型材料可以选择, 色泽可以变化。

5) 容易修改, 可以重做, 成本较低。

2 大场景古建筑的三维高效扫描及高精度数字化建模应用技术研究

以“泰宁明清古民居文化园”之典型古民居作为研究对象, 研究如何将大空间三维激光扫描技术应用所得的STL格式云图数据经过有效的数据优化从而快速准确地得到有效的三维CAD模型。重点要解决的技术问题是:云图中的点数据量大且无序, 点与点之间没有任何拓扑连接关系, 要将这些点数据所描述的物体表面的几何属性和表现属性即对光的反射、折射、散射、微观遮挡等属性, 通过逆向工程的方法, 重构出扫描实体所对应的曲面, 特别是古建筑的造型复杂, 形态大小各异、线条不规则, 如何做好云图数据的优化、通过优化后的STL格式云图数据得到有效三维CAD模型。

对比实景照片和大空间扫描处理后的图像, 色彩基本接近, 轮廓基本成型。因数据量太大, 计算机的处理能力不够, 古民居的细节还不能完美展示。

3 用三维360全景技术展示真实场景的技术研究

全景技术是一种视觉新技术, 它给人们带来全新的真实现场感和交互式的感受。三维全景图像源自对真实场景的摄影捕捉, 真实感强烈。运用专业的拍摄器材佳能5D2和专业的摄影技术, 把泰宁明清古民居文化园给人的整体印象和每个环境的细节全面的记录下来, 再结合杰图拼合软件技术制作出的三维全景, 非常的生动和真实。是很好地实现三维360全景虚拟现实旅游的很好方式!

制作成的泰宁明清古民居文化园三维全景, 立体感和沉浸感强烈。观赏者可用任意方向360度观赏三维全景, 可通过鼠标任意角度上下左右、放大缩小、随意拖动, 表现形式丰富。整体技术可以结合视频、音乐、解说、图文等多媒体手法, 让观赏者感觉就像来到现场漫游一样。

泰宁明清古民居文化园三维全景可以在普通电脑、网络、多媒体触摸屏、大屏幕全屏投影等上做360全景展示, 还可通过扫描生成的二维码在手机上流畅地观赏, 对宣传泰宁明清古民居文化园起了积极作用。三维全景特点:

1) 三维:任意方向水平360°, 垂直360°, 无死角。2) 互动:用鼠标自助选择视野、观看, 可以任意控制, 交互性能好。3) 实景:真实感强, 基于对真实图片的制作生成, 相比其他建模生成对象更真实可信。4) 效果:经过对图像的透视处理模拟真实三维实景, 沉浸感强烈, 给观赏者带来身临其境的感觉。5) 小巧:小流量、容量小, 利于传播。6) 方便:可在电脑、网页、光盘、触摸屏、手机上播放。7) 低价:制作周期短, 成本低。

4 结论

经过对泰宁明清古民居文化园进行单件木雕扫描与快速成型加工、大空间扫描与虚拟现实成像、三维360全景摄制与展示等三种建模方式的应用研究与示范, 对实体文化遗产的全息数字化提出了具体的处理技术, 是一项可实际应用的研究成果。

基于古民居的保护和经济发展需求, 充分利用已建立的典型案例全息数字化3D数据和装备技术创新平台所具备的专业级3D打印机、真空注塑机、三维雕刻机、加工中心等先进设备及研发手段, 可开展高仿真文化创意产品的设计、制作和工艺路线研究与实现。对接机科院海西分院装备技术创新公共服务平台, 探索文化与科技融合示范基地建设的服务模式、商业模式和产学研合作机制。

参考文献

[1]姚增凯.基于逆向工程技术的文物数字化建模及应用.陕西科技大, 2014.

[2]王茹.古建筑数字化及三维建模关键技术研究.西北大, 2010.

数字化全息图像 篇6

数字全息术,继承了传统光学全息的基本思想,但对全息图的记录、存储和再现手段进行了巨大的变革。数字全息术一般采用CCD记录全息图,替代了普通全息记录材料,采用计算机数值模拟再现所记录的物场,实现了全息图记录、存储、处理和再现全过程的数字化,给全息术的发展和应用增加了新的方法,有利于进行定量分析和测量,也有利于实现过程的实时化。因此,数字全息在光测量等领域具有潜在的应用价值。近年来这一技术及其应用研究得到很大发展,已有大量的文献报道了在这一领域的研究成果,如数字相移全息术[1]、数字显微全息术[2]和数字干涉全息术[3]等。主要应用于3D物体识别[4]、颗粒场测试[5]、燃烧、爆炸、超音速风洞等复杂流场的显示与测量等领域[6]。为深入研究数字全息在微观测量领域的潜在应用,高分辨力的再现像和高测量精度成为目前数字全息测量领域两个主要挑战性的问题[7]。

由于CCD分辨率远低于传统的感光记录介质,分辨率在200 lines/mm以下,从而限制了参考光与物光波的记录范围在1°左右,因此,对于颗粒场的测量主要采用同轴光路记录系统[5]。然而,获得高分辨力的再现像和高测量精度还受到诸多因素的影响,如记录距离、粒子尺寸、CCD分辨率、CCD尺寸和颗粒场浓度等因素。其中记录距离和粒子浓度这两个因素对粒子直径测量精度的影响很大,为此,本文主要讨论了这两个因素对粒径测量的影响,并做了大量的数值仿真实验进行了验证。

2 粒子场全息图的生成与再现

粒子场测量中通常采用同轴全息记录光路,如图1所示。对物平面η-ξ,在粒子的投影截面内,光被遮挡,在投影截面外,光可以透过,被粒子衍射的光波以及未被扰动而直射的平面波,在记录平面x-y上产生干涉而被记录下来。当用波长为λ的单位振幅单色相干平面光波照射全息图时,则在距离全息面z′=z处生成粒子场的再现像。

根据Fresnel-Kirchhoff原理,当z满足菲涅耳近似衍射条件时,距离物平面为z处衍射像场的光场分布与原始物场之间的关系可以用菲涅耳衍射公式表示。其中的菲涅耳衍射积分可写成卷积形式[4],即:

其中:,uz为距离原始物场z处的衍射像场的光场分布,u为粒子的振幅透射函数,λ为光波波长,k=2π/λ为波数,⊗代表卷积运算。

因此,全息记录平面的光强分布Iz可表示为

再现像光场的复振幅分布同样可通过式(1)计算得到,只需用Iz替代u即可。

3 影响因素分析

3.1 可允许记录的最大空间频率

根据文献[8],同轴全息的粒子干涉图样是一族同心圆,当参考光为平面波的情况下,相应干涉条纹的半径和空间频率分别表示为

其中:n=0,1,2…,是正整数,代表在全息记录面上从圆心到边界的干涉条纹数,νF指单位距离内光程差改变的波长数。

在下面的数值模拟中设CCD芯片大小为L×L,像素尺寸∆x=∆y,则能完整记录的最大干涉条纹直径为L。因此由式(3)可知,当记录距离z为定值时,CCD记录平面上所能记录的最大干涉条纹数为

最大干涉条纹数nmax指明了全息面(CCD)存储粒子场信息的能力,在记录过程中CCD实际上起到了低通滤波作用。因此,nmax指出了CCD所能记录粒子干涉图样的高频信息的能力。由式(4)和(5)可以得到最大记录空间频率为

3.2 记录距离的影响

式(5)给出了最大干涉条纹数nmax与光波波长λ、记录距离z和CCD芯片尺寸L之间的相互关系。最大干涉条纹数nmax与记录距离z成反比关系,由此可知越小的记录距离可以获得越多的干涉条纹数,即可以获取粒子干涉条纹高频信息的能力越强。

根据采样定理,要使物体的所有信息能被CCD记录,则必须满足干涉条纹的最大空间频率必须小于CCD截止频率,即:

将式(6)代入上式,可以得到:

式(8)说明在∆x、L和λ三个参数恒定的情况下,同轴全息的记录距离必须大于某一常数,可定义为最小记录距离:

通常流场中的固体颗粒或液体雾滴具有的尺寸一般都在微米到毫米数量级范围内,在进行全息记录时,为避免记录介质对颗粒场的干扰,在满足式z≥zmin的前提下,记录介质距离颗粒不能太近。一般来说,为了能足够清晰地记录颗粒,就必须记录到颗粒的三阶以上衍射波,即要求nmax≥3。代入式(5)得到最大记录距离为

为了进一步探讨记录距离对粒径测量精度的影响,利用Matlab 7.0软件工具首先对一个直径为300µm的球形粒子进行计算机仿真。选取全息图像分辨率为1 024 pixels×1 024 pixels,像素尺寸为5µm×5µm,即L为5.12 mm,仿真光波的波长为632.8 nm,由式(9)和(10)分别计算得到最小记录距离zmin和最大距离zmax分别为0.04 m和1.73 m。

如图2所示,对记录距离在0.05 m、0.1 m、0.2 m、0.4 m和0.8 m的5种工况下的粒径测量进行了计算机仿真研究。图2(a)为5种工况下的粒子全息图,从中可以看出在z=0.05 m时,全息图中记录的条纹数非常多。当z逐渐增大时,记录的条纹数逐渐减少,与式(5)中的描述相吻合。图2(b)为5种工况下的粒子数值再现图,图2(c)为5种工况下的粒子数值再现图的灰度等级分布。从中可以看出随着z的逐渐增大,粒子数值再现图的背景噪声也随之增大,而直透光的影响越来越明显,造成粒子再现像的边缘对比度在降低,信噪比降低。

由于粒子边缘与图像背景之间具有较高的对比度,因此根据再现像中灰度变化率可得到粒子边缘在图像中的位置。经仿真研究,发现粒子边缘任意点的灰度梯度总是该行或该列中最大的,通过逐行或逐列扫描再现图像,计算出相邻像素之间的灰度变化率,在每行或每列中找到灰度梯度最大,同时符号相反的两点作为粒子的边缘点,然后将得到封闭的粒子边缘。之后可以计算封闭区域内的面积得到再现粒子的直径。

观察图2(c),可以看到粒子再现像边缘附近像素点的灰度较低,为减小计算量,可设定图像平均灰度值的70~90%作为灰度阈值。只有当图像中的像素灰度小于灰度阈值时才计算灰度梯度。经大量仿真研究,灰度梯度的绝对值在25%~40%的点作为粒子边缘点比较合适,取值太小,图像背景噪声的影响会发生误判,而取值太大会找不到边缘点,如图2(b)中z>0.4 m的情况。为降低背景噪声的影响,可先对图像进行中值滤波处理,但同时会在一定程度上降低边缘的对比度。而直透光为直流分量,可以通过频谱滤波将其去除。

根据上述方法编写出粒径测量程序,对图2中的5种工况下单个粒子的粒径进行了测量。提取出粒子边缘经填充后的结果如图3所示,然后计算出再现粒子的直径。在z≤0.4 m的情况下,测量得到的粒径为300µm,没有误差;z=0.4 m时,测量得到粒径为298µm,误差0.6%;z=0.8 m时,去除直透光测量得到粒径为295µm,误差1.67%,未去除直透光测量得到粒径为287µm,误差4.33%。由此可以看出,随着记录距离的增大,数值再现粒子的直径测量精度在降低,对图像处理技术的要求也在提高。

为了验证该方法的适用性,对单个粒子的粒径测量进行了实验研究。图4是平均直径为1 200µm的颗粒的同轴全息图及其数值再现像,以及提取出的粒子。CCD分辨率为2 032 pixels×1 520 pixels,尺寸为1.00cm×0.748 cm,选用He-Ni激光器,波长为632.8 nm,记录距离为z=0.25 m。应用上述方法测得粒子平均直径为1 192µm,误差0.67%。

3.3 粒子浓度的影响

粒子场中粒子的分布通常较为复杂,其浓度的大小对数值再现进行粒径测量影响非常大。本文选取两种工况进行了仿真研究,工况一是在5.12 mm×5.12 mm×1 mm的三维空间中(其对应的横向分辨率是1 024×1 024)生成直径为50~100µm的50个小球体,纵向等间距分布在5个层面上,每层为10个粒子,粒子浓度为1.9个/mm3。工况二是在5.12 mm×5.12 mm×0.25 mm的三维空间空间中(其对应的横向分辨率是1 024×1 024)生成直径为50~100µm的50个小球体,纵向等间距分布在5个层面上,每层10个粒子,粒子浓度为7.6个/mm3。通过数值计算可以得到相应粒子场的同轴全息图,其中仿真光波为632.8 nm,记录距离z为0.1 m,以对象空间的纵向中截面为基准。图5(a)给出了工况一在z=0.1 m时相应粒子的数值再现像,图5(b)为提取出的粒子,测量得到的粒径误差最小为0.83%,最大为7.4%,误差最大容易产生在测量直径最小的粒子上。图5(c)给出了工况二在z=0.1001 m时相应粒子的数值再现像,图5(d)为提取出来的粒子,从图中可以观察到有些提取出的粒子边缘不封闭,有个别粒子由于靠得非常近,在粒子边缘提取时会将非聚焦粒子的边缘也提取出来,给聚焦粒子粒径测量造成较大影响,降低测量精度,甚至无法进行测量。因此,对粒子浓度较大的情况不能仅通过聚焦再现像直接测量,还必须辅以深度方面的信息才能计算得到相应的粒径,对此另文详细论述。采用上述方法仅通过聚焦再现像直接测量得到的误差最小为0.79%,最大为18.1%,有1个粒子没有检测到。因此,粒子浓度越大,测量精度会越低,需要多种信息融合以提高粒子的精确测量。

3.4 其它因素的影响

根据式(6)可知,记录光波波长λ越小,CCD芯片尺寸L越大,CCD所能记录粒子干涉图样的高频信息的能力越强。同样,CCD分辨率的提高对增强记录粒子干涉图样高频信息的能力作用明显。

当颗粒场中颗粒的粒径分布不均时,有可能小尺寸的颗粒在CCD上不能被完全记录,它们在全息图上的干涉条纹的对比度下降、分辨率降低,这样小尺寸的颗粒像在再现时就会湮没。

另外,CCD对曝光量要求在一定范围内,其感光器件的位数越高,则曝光量的范围越宽,允许亮暗对比度就越大。为了充分利用CCD器件的动态范围,原则上要求CCD光敏面上任何光敏单元上的曝光量均应低于饱和曝光量,因此需要调节曝光量[9,10]。控制曝光量可调整光源的光强和曝光时间,对拍摄粒子场的动态全息图像,可应用短的曝光时间和强的光源,比如用瞬态红宝石激光器。在高速粒子场检测中,为了将粒子场的某一时刻的信息冻结在CCD存储的全息图中,必须使用脉宽极短的激光曝光来形成全息图。

4 结论

获得粒子场高分辨力的再现像和高测量精度受到诸多因素的影响,如记录距离、粒子尺寸、CCD分辨率、CCD尺寸和颗粒场浓度等因素。本文主要通过仿真和实验研究了记录距离和粒子浓度这两个因素对粒径测量精度的影响,并给出了基于灰度梯度提取粒子边缘进行粒径测量的方法。

一般来说,CCD的光敏面尺寸及分辨率是固定不变的,光波波长λ也是定值,因此再现像的分辨率就只与记录距离z有关。当z越小,数字再现像的分辨率就越高。满足记录采样和再现的z有一个最小值,让记录距离大于但尽可能接近最小值是提高粒径测量精度的一个有效途径。粒子浓度的增大会降低粒径测量的精度,通过聚焦再现像粒子边缘提取,然后辅以深度方面的信息精确定位粒子的三维坐标,这样才能提高在较高浓度下粒径的测量精度。

参考文献

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数字化全息图像 篇7

相对于光学全息,数字全息可以精确地分析物体的三维分布和相位信息,尤其对于微小物体,是一种理想的形貌和相位分布测量的方法。近年来,随着计算机运算速度及容量的大幅提高和高分辨力光电成像器件的出现,数字全息技术得到了迅速发展,并广泛用于缺陷检测[1],形貌测量[2],显微[3,4]等领域研究。

数字全息是通过光电成像器件实现全息图记录,而在目前的技术条件下,光电成像器件的分辨力与传统的全息感光材料是无法相比的。这样,成像器件所能记录的信息量受到很大的限制。对全息而言,我们可以通过空间自由度数研究全息系统的信息量。根据M.冯.劳德观点,一个光场的空间自由度正比于物(或像)面积和光学系统空间频带宽度的乘积:

式中:Lx,fxmax和Ly,fymax分别为物(或像)沿x,y方向的宽度和频率,SW称为空间带宽积。对成像器件而言,上式实际上是像面(或物面)图像的带宽积。根据劳-鲁克斯自由度不变定理,感光器件空间带宽积是数字全息所能记录的物体或者最终成像信息量的极限。如何充分利用感光器件带宽积,达到信息记录的极限是本文讨论解决的问题。

数字全息再现的原理是光学再现过程的数字模拟,因而同样存在零级像和共轭像。采用离轴全息的方法,可以使再现像和零级像、共轭像分离,但必将使得本来有限的像素数不能被再现像充分利用,降低了再现像的分辨力;采用同轴全息时,零级像和共轭像将与再现像重叠,产生严重的干扰,而不能实现像的再现。目前消除零级像和共轭像的方法,主要有两种:一是频域滤波法[5,6];二是在数字全息记录过程中加入相移技术[7,8],记录具有相对相移的四幅全息图,然后按照一定方式进行数字叠加后再现,从理论上完全可以消除零级像和共轭像,而且可以使由记录器件所决定的像素数全部用于再现实像,扩大原始像的视场,提高再现像的分辨力。但是本技术一般采用四步相移法,需要记录四幅全息图,增加了装置的复杂性和记录时间。

本文首先从信息论的角度证明了同轴傅里叶变换全息光路可以达到信息记录的极限,继而提出简化的相移数字全息消除零级像和共轭像的技术,仅需要拍摄两次全息图和一次物光强度图,记录过程中仅需一次相移。实验结果证实该方法相移操作简单,避免了多次相移带来的误差,很好地去除了零级像和共轭像,有效提高了数字全息记录的信息量,从而提高了再现像的质量。

1 数字全息信息量与记录光路的关系

使用图1来研究数字全息信息最佳记录条件。由图所示,物光和参考光在成像器件面上任一点处的干涉条纹间距由下式决定:

式中:λ为记录光波波长,α是参考光和物光波在成像器件面上的夹角。为了使得成像器件能够记录到干涉条纹,期望δ能够尽可能的大一些,即期望sinα尽可能小一些。下面以一维情况来讨论,参照图1记录光路,设物点的坐标为(xo,0),在记录平面坐标(ξ,zo)处,在满足菲涅耳衍射近似的情况下,可以证明:

假设Lox和LCCDx分别为矩形的物平面和成像器件在x方向的宽度。则上式最大值是:

可以证明,式(4)随Xr绝对值的增大而增大,当Xr=0时,成为同轴全息,此时,sinα最小:

式中:±LCCDx/2分别表示成像器件的上下边缘。

图2给出了在同轴全息情况下,sinα值在成像器件上下边缘随着参考光zr的变化曲线(LCCDx=6.8 mm,zo=300 mm,Lox=4 mm),虚线表示下边缘,实线表示上边缘。从图中可以看出,随着参考点光源的位置向成像器件移动,对于下边缘,sinα值是先变小,然后再变大;而对于上边缘,sinα值一直在变大。当zr=0时,上下边缘对应的sinα值一致,此时成像器件面上的干涉条纹密度达到最小,在满足抽样定理的前提下,对成像器件分辨力的要求最低。显然这正是同轴傅里叶变换全息光路。当zr=0时,式(5)简化为

对应的干涉条纹间隔为

根据抽样定理,干涉条纹的间隔至少是成像器件记录单元间隔两倍,条纹才能被纪录。设成像器件记录单元间隔为dCCDx,即要求δ≥2dCCDx。根据式(7)可得:

在成像器件参数和物体大小以及记录波长都确定的情况下,可以改变zo,使成像器件达到最高效的信息记录,但必须满足:

zo越小,记录到的信息越多,最佳记录距离为zo=dCCDxLox/λ,代入被测量物体的横向分辨力[9]:

得:Lox/domin=LCCDx/dCCDx,可以表示为:Loxfoxmax=LCCDxfCCDxmax,由式(1)可以看出,同轴傅里叶变换全息记录光路满足信息传递空间带宽积不变原理,成像器件分辨力被用到极限。

2 一次相移同轴无透镜傅里叶数字全息

假设从物面出射的光波分布为u(x,y),根据衍射菲涅耳近似,在成像器件接收面的复振幅分布应该为

参考球面波的复振幅分布表示为

则成像器件记录的全息图光强分布可以写为

通过相移装置使参考光的相位改变π/2,相应的成像器件面上全息图的强度分布可写为

式(13)和式(14)中的|O|2和|R|2分别是物光和参考光单独照明成像器件时强度分布,令:

联立式(13)、式(14)和式(15)得:

上式中:,将式(11)的共轭和式(12)带入上式,可以得到:

在傍轴近似的条件下,当参考光是发散球面波的时候,其在感光器件面上的振幅分布是均匀的,即Ar(ξ,η)可以认为是常数[10]。对上式进行傅里叶逆变换得:

显然,上式除了常数和二次位相权重外,我们获得了像面上的物光场分布,这正是无透镜傅里叶变换全息图的本质。为了得到强度像,只要求式(18)的模平方即可。整个过程除了全息图和物光强度的拍摄外,都很方便的利用计算机编程实现。

3 实验与结果分析

图3是本文采用的实验光路,成像器件选用CCD。记录波长为0.632 8µm的He-Ne激光,经分束镜(BS1)分为两路:一路经反射镜(M2)反射,扩束镜(BE2)扩束后照射到物体上。在物体前放置一块毛玻璃,使之产生漫射光均匀照明物体。物体经过显微物镜(MO)在直角分束棱镜(BS2)左侧平面处成一清晰放大的实像,放大倍数为10;另一路经过扩束准直后形成平行光,经反射镜(M1)反射,由透镜2在直角分束棱镜上侧面会聚形成一点光源,这样点光源和物体放大的实像相对CCD面可视为在同一平面上。参考球面波经过直角分束棱镜(BS2)反射,与物光波在CCD面处形成干涉全息图,被CCD接收并存储于计算机。

实验过程中,采用四分之一波片作为相移器(PSD),使参考光的相位改变π/2。首先使波片光轴与激光偏振方向一致,拍摄相移前的数字全息图,然后旋转波片,使其光轴转过90o,参考光的相位将改变π/2,拍摄相移后的数字全息图。然后通过控制快门(Shutter),单独记录物光的强度分布图。实验所用CCD像素尺寸为8.6µm×8.3µm,有效像素数为752×582,光敏面积为6.4 mm×4.8 mm。为了充分利用CCD的感光像素有效的记录信息量,应根据(9)式设计记录距离。

图4为3#分辨力板第9单元作为显微物体(条纹周期为50µm,透光宽度为25µm),通过移动CCD,改变物体到CCD的距离,得到在同轴记录光路下去除零级像和共轭像后的再现像。可以看出,随着记录距离的减小,再现像占据的像素增大,再现像的分辨力得到明显的改善。但是我们发现,当zo小到一定值时,再现像虽然增大,但边缘将变暗。其原因主要是由于再现像的强度分布受到sinc函数的调制,强度沿像场的中心向边缘逐渐减弱[9]。

图5为条纹周期为3.3µm的一正弦光栅(记录距离为60 mm)相移前局部放大全息图(a)和再现像(b),显微物体放大后的横向尺寸为4 mm,由式(9)知同轴记录光路下最小记录距离为zomin≈54.4 mm。此时,因为记录距离已经接近最小距离54.4 mm,且物体的分辨力比较高,物光基本可以充满CCD光敏面积,因而再现像基本占据了所有像素。

4 结论

本文详细研究了一次相移数字全息显微技术,通过同轴傅里叶变换全息记录光路验证并分析了消除零级像和共轭像的效果。结果表明:两步相移技术可以有效地消除零级像和共轭像,简化了实验步骤,避免了多次相移带来的误差。同时,将本技术和无透镜傅里叶变换全息光路相结合,使得记录距离最小,可以充分利用成像器件的带宽,有效提高了数字全息记录的信息量,再现像可以充分利用像素数,有利于提高再现像的分辨力。我们进一步的工作是,在消除零级像和共轭像的基础上,研究有效地消除再现像噪音的方法,更好地提高数字全息显微再现像的质量。

参考文献

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