【摘 要】
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数字全息成像技术是一种三维成像技术,具有非接触、实时、快速成像等优点。数字全息利用CCD记录物光与参考光干涉形成的复振幅场,以计算机模拟衍射传播过程对全息图进行全息再现和处理,重建得到物体的振幅与相位信息,在生物医学成像、微结构形貌检测中具有广泛的应用前景。图像采集器(CCD)的感光区域尺寸及像素大小限制了所记录的全息图的尺寸及分辨率,由于像素大小影响图像的采样频率,采样频率影响再现图像成像效果,
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数字全息成像技术是一种三维成像技术,具有非接触、实时、快速成像等优点。数字全息利用CCD记录物光与参考光干涉形成的复振幅场,以计算机模拟衍射传播过程对全息图进行全息再现和处理,重建得到物体的振幅与相位信息,在生物医学成像、微结构形貌检测中具有广泛的应用前景。图像采集器(CCD)的感光区域尺寸及像素大小限制了所记录的全息图的尺寸及分辨率,由于像素大小影响图像的采样频率,采样频率影响再现图像成像效果,采样频率越高,图像的细节越明显,使得所记录全息图的尺寸和像素大小都直接或间接的影响重建图像的分辨率。因此,尽管CCD器件的像素尺寸不断缩小,提高成像分辨率始终是数字全息技术发展的重要驱动力,为此研究者提出了多种有效的光路系统和重建方法。本论文主要对基于多帧图像超分辨的离轴数字全息重建方法进行研究,包括研究多帧全息图在双三次插值和克罗内克积插值下提高分辨率的特性。具体研究内容如下。第一部分是,结合双三次插值法对离轴超分辨数字全息成像重建方法进行研究。首先,实验搭建离轴数字全息成像系统,用二维平移台控制图像采集器CCD在X轴和Y轴方向平移,记录多组具有亚像素微位移的低分辨全息图序列。结合Matlab软件,利用Keren运动估计算法精确计算每张低分辨全息图之间的微位移量,选取其中一张低分辨全息图像,用双三次插值法对其进行插值得到高分辨猜测图像。随后,将该图像作为参照,对原始低分辨率图像序列的运动估计结果进行多次下采样操作,将高分辨率猜测图像分别下采样到原始图像各帧的空间位置上,并分别与原始图像相对比,计算出残差和标准差并将其作为特征信息。将提取的低分辨全息图序列的特征信息一一映射到高分辨网络上,生成一幅超分辨全息图,对其进行重建成像。实验完成了超分辨方法重建振幅图和相位图,并对其分辨率特性进行分析比较。成像结果表明,该方法能够在不增加算法复杂程度的基础上,有效提高重建图像分辨率。第二部分是,对基于克罗内克积插值的离轴超分辨数字全息进行研究。主要是将基于克罗内克积插值的离轴数字全息单帧重建方法用于多帧全息图,使其通过扩大频谱滤波范围,增加重建的高频信息。首先,实验获取低分辨全息图序列,对其进行运动估计后,采用3×3单位矩阵对全息图序列进行克罗内克积插值运算,将全息图的每一个像素点扩展为3×3插值点矩阵,得到新的全息图序列;然后,采用第一部分的多帧超分辨处理方法对其进行迭代,构建出一幅超分辨全息图,并对超分辨全息图进行傅里叶变换,得到含有混叠项的空间频谱图。将混叠项分为8个部分并将其相加,相加后的频谱放置在原混叠项的位置,对新的空间频谱进行滤波重建,并分析了基于克罗内克积插值超分辨重建的分辨率特性。研究结果表明,该方法能够提取更多全息图的样品振幅和相位信息。
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