基于壓縮同軸數(shù)字全息的研究.pdf

1、相對于離軸數(shù)字全息成像系統(tǒng)，同軸數(shù)字全息成像系統(tǒng)對數(shù)字記錄器件（CCD、CMOS等）有更高的帶寬利用率，且占用空間更小，所以同軸數(shù)字全息成像較離軸數(shù)字全息成像更具有優(yōu)勢。同軸全息圖中，實(shí)像、0級像和孿生像混疊在一起使其重建圖像不容易辨識。因此，去除同軸全息圖中的0級像和孿生像就成了同軸數(shù)字全息成像技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展所必須要解決的問題。壓縮感知重建同軸數(shù)字全息技術(shù)能夠較好的去除同軸數(shù)字全息圖中的0級像和孿生像，所以本文圍繞壓縮感知應(yīng)用于同軸數(shù)

2、字全息成像展開研究，并提出了多方面的研究成果。主要內(nèi)容如下：
　?。?）本文在對分塊壓縮感知算法深入分析的基礎(chǔ)上，基于 DCT域圖像中大系數(shù)集中在左上角且具有較明確的延伸方向等基本事實(shí)，提出了基于DCT基的自適應(yīng)采樣分塊壓縮感知算法。該算法解決了兩次采樣之間因?yàn)橛嬎懔枯^大而導(dǎo)致的時間間隔較大的問題，使兩次采樣之間的時間間隔縮小到大約0.08s。根據(jù)模擬實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析，本文提出的自適應(yīng)采樣分塊壓縮感知算法在重構(gòu)質(zhì)量上優(yōu)于傳統(tǒng)分塊壓縮感

3、知算法。
　　（2）在對2步相移同軸全息技術(shù)深入分析研究的基礎(chǔ)上，本文通過引入更多的參考因素提出了一種改進(jìn)的參考光強(qiáng)搜索算法來降低2步相移算法的計算量。本文采用計算機(jī)模擬和同軸數(shù)字全息實(shí)驗(yàn)對本文所提算法進(jìn)行驗(yàn)證?；趯?shí)驗(yàn)結(jié)果的分析表明，本文提出的算法對任意參考光強(qiáng)下得到的全息圖都能較快的找出準(zhǔn)確的參考光強(qiáng)，進(jìn)而降低計算量。由于 Zhang的算法只是在計算機(jī)上進(jìn)行了模擬驗(yàn)證而無實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本文在實(shí)驗(yàn)上也對 Zhang提出的方法進(jìn)行了驗(yàn)