[發明專利]一種低質量數字全息圖像的重建方法及系統在審
| 申請號: | 202110181946.2 | 申請日: | 2021-02-08 |
| 公開(公告)號: | CN112837390A | 公開(公告)日: | 2021-05-25 |
| 發明(設計)人: | 蔡聞超;劉寧;許吉;劉宇昕;郭思婕;劉志佳;吳楊康;劉堯振;齊露 | 申請(專利權)人: | 南京郵電大學 |
| 主分類號: | G06T11/00 | 分類號: | G06T11/00;G06F17/14 |
| 代理公司: | 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224 | 代理人: | 董建林 |
| 地址: | 210023 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 質量 數字 全息 圖像 重建 方法 系統 | ||
1.一種低質量數字全息圖像的重建方法,其特征在于,所述方法包括如下步驟:
獲取原始圖像的初始重建圖像的原始頻譜;
以連續梯度閾值收斂為原則,迭代計算原始頻譜水平和垂直方向的梯度增長因子;
基于迭代計算得到梯度增長因子,從水平和垂直兩方向同時計算預測譜;
基于初始重建圖像的原始頻譜和預測譜,計算全息圖像的重建譜;
響應于重建譜收斂,利用傅里葉逆變換處理全息圖像的重建譜,得到全息圖像的重建圖像。
2.根據權利要求1所述的低質量數字全息圖像的重建方法,其特征在于,所述原始圖像的初始重建圖像,通過如下步驟獲得:
獲取原始圖像,所述原始圖像為低質量數字全息圖;
利用快速傅里葉變換對原始圖像進行預處理,得到原始圖像的頻譜;
對原始圖像的頻譜進行卷積重建,得到原始圖像的初始卷積重建圖像;
利用自適應高斯濾波器對初始卷積重建圖像進行篩選,得到原始圖像的初始重建圖像;所述原始圖像的初始重建圖像的頻譜位于原始圖像的頻譜中的低頻區。
3.根據權利要求1所述的低質量數字全息圖像的重建方法,其特征在于,使用快速傅里葉變換處理原始圖像的初始重建圖像,計算獲得初始重建圖像的原始頻譜F(I(0))。
4.根據權利要求1所述的低質量數字全息圖像的重建方法,其特征在于,原始頻譜水平和垂直方向的梯度增長因子,通過以下公式迭代計算:
公式(1)中,迭代次數k≥1,表示水平方向的梯度增長因子,表示垂直方向的梯度增長因子;α(k-1)表示梯度閾值,梯度閾值收斂表示為:
公式(2)中,α(0)>α(1)>...α(k-1)>...>0,α(0)的取值為[10,125];
公式(1)中,D1表示水平方向的梯度算子,D2表示垂直方向的梯度算子,D表示梯度算子,且滿足以下關系:
公式(3)中,M和N表示初始重建圖像的維數。
5.根據權利要求1所述的低質量數字全息圖像的重建方法,其特征在于,基于迭代計算得到梯度增長因子,從水平和垂直兩方向同時計算預測譜,通過以下公式計算:
公式(4)中,F(w(k))表示第k個預測頻譜,符號*表示共軛計算,F(I(k-1))表示第k-1個迭代解,β(k-1)表示第k-1個梯度閾值貢獻參數,表示水平方向的梯度增長因子,表示垂直方向的梯度增長因子,D1表示水平方向的梯度算子,D2表示垂直方向的梯度算子,D表示梯度算子,且滿足以下關系:
公式(3)中,M和N表示初始重建圖像的維數。
6.根據權利要求1所述的低質量數字全息圖像的重建方法,其特征在于,基于初始重建圖像的原始頻譜和預測譜,計算全息圖像的重建譜,通過以下公式計算:
公式(5)中,F(I(0))表示初始重建圖像的原始頻譜,γ表示合成的貢獻參數,F(w(k))表示第k個預測頻譜,F(T)表示空間不變成像系統的修正傳遞函數,通過以下公式計算:
公式(6)中,c表示模擬CCD陣列的像素間距,δ和ε表示空間不變成像系統的修正傳遞函數的頻率坐標。
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