由于受到零级衍射光斑和散斑噪声的影响,直接计算得到的三维物体数字全息重构像的质量不能令人满意。针对三维物体数字全息实验系统的特点,提出一套基于小波变换和曲波（Curvelet）变换这两种多尺度变换的数字图像处理方法。通过在小波域对实验系统采集的数字全息图进行特殊滤波处理,再对处理后的数字全息图运用数字全息重构公式,可得到滤除零级衍射光斑并基本完全保留物像信息的三维物体重构像,此时物像亮度有所提高、视觉效果有所改善但依然受散斑噪声影响较大。由于曲波变换可在多尺度空间用“线”来捕捉图像特征,特别适用于对图像轮廓要求较高的图像处理领域。为减小重构像中的散斑噪声并尽量使物像轮廓不至模糊,本文首次将曲波变换和数字全息相结合,对于实验系统得到的三维物体重构像应用曲波硬阈值法进行进一步处理,讨论了一套富有实效的复合阈值选择方案,可得到减小散斑噪声并保留更多物像边缘信息的三维物体重构像。计算图像平均 ENL（Equivalent Number of Looks）系数后比较可知应用曲波硬阈值法减小散斑噪声效果明显。本文所述的整套方法简便、实用,可大幅度提高三维物体重构像质量,且只需记录单幅全息图,便于应用于实时系统,有很强的实用性。右图为应用曲波硬阈值法处理重构像的前后比较图。
暂无评论