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太赫兹同轴数字全息再现像噪声较大,尤其是背景噪声,严重影响着图像整体效果。因此,为实现图像平滑,提出了联合数学形态中重建的开运算和闭运算的非局部均值或中值非局部均值滤波进行太赫兹Gabor同轴数字全息
针对太赫兹全息再现像易出现边界模糊的问题,提出了一种基于进化算法优化区域生长的分割方法。首先对原始图像进行双边滤波,同时进行形态学腐蚀操作,得到区域生长的种子。其次利用遗传算法和差分进化算法进行阈值寻
在物体原始计算全息图基础上, 基于Gerchberg-Saxton迭代算法, 给出了一种全息图的再现像放缩算法。该算法利用物像关系原理, 通过设定恰当的参数, 在指定再现位置处实现再现像任意比例的放缩
计算全息在模式识别,光学计算等信息光学领域得到了广泛的应用,但精度的提高成为很多应用实用化的关键
由于Gabor同轴数字全息适用于透过光能量远大于目标遮挡能量,因此,针对小目标的不同横向位置的再现性能研究具有重要的应用价值。进行了不同横向位置的2.52 THz Gabor同轴全息成像实验,将Tuk
由于数字全息采用相干光成像,当再现距离偏离焦点时,再现像的边缘会出现振荡现象,采用传统的清晰度评价函数不能准确实现自动聚焦。通过对再现像进行小波分析可以发现,偏离焦点时的小波变换高频系数的幅值比聚焦时
随着数字全息术的应用日渐广泛,如何得到高质量的再现像质已成了数字全息研究和应用中非常重要的问题。由于散斑噪声的统计特性较差,因而散斑噪声被认为是相干成像中最难解决的问题之一。在研究数字全息术再现像散斑
针对数字全息再现像存在的散斑噪声干扰严重、对比度低等问题,提出了基于散斑去噪各向异性扩散(SRAD)模型及非下采样Contourlet变换(NSCT)的数字全息再现像像质改善方法。采用SRAD模型消除
在分析数字全息系统的最小分辨距离和再现像平面上的采样间隔的基础上,提出了一种在用菲涅耳变换法再现数字全息图时,能清楚显示再现像细节的简单方法,这种方法能有效地提高再现场的显示分辨率。通过给由CCD记录
对数字全息再现像存在对比度低、边缘纹理不清晰、含散斑噪声等问题,提出了基于均匀搜索粒子群优化的Contourlet域数字全息再现像自适应增强方法。利用中值滤波算法抑制再现像中的散斑噪声,经Contou
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