【摘 要】
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由于奇异值分解可以有效地提取图像的主要特征，为了提高算法的鲁棒性，通过将矩阵的奇异值分解引入振幅-相位恢复算法，提出了基于奇异值分解的抗噪声多强度相位恢复算法。首先，将奇异值分解引入振幅-相位恢复算法，在振幅-相位恢复算法取平均值之后，对恢复的图像进行奇异值分解，奇异值较小的分量认为是噪声，保留奇异值较大的分量，将奇异值较小的分量置为0。其次，通过数值模拟实验可以看出，通过奇异值分解，不仅可以去除
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由于奇异值分解可以有效地提取图像的主要特征，为了提高算法的鲁棒性，通过将矩阵的奇异值分解引入振幅-相位恢复算法，提出了基于奇异值分解的抗噪声多强度相位恢复算法。首先，将奇异值分解引入振幅-相位恢复算法，在振幅-相位恢复算法取平均值之后，对恢复的图像进行奇异值分解，奇异值较小的分量认为是噪声，保留奇异值较大的分量，将奇异值较小的分量置为0。其次，通过数值模拟实验可以看出，通过奇异值分解，不仅可以去除测量过程中所引入的噪声，而且还可以充分利用自然图像稀疏的特性，加快振幅-相位恢复算法的收敛，且具有更少的算法运行时间。
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