探析計算機圖像處理在全息學中的應用

1、探析計算機圖像處理在全息學中的應用摘要：全息技術是物理學中的重大發現，近年來在各個行業得到廣泛的應用。作為全息技術中的兩個重要部分ccd和計 算機圖像處理技術，在推動數字全息新一輪發展中起到至關重要 的作用。本文將著重從計算機應用方面闡述圖像處理技術在全息 中的應用關鍵詞：計算機圖像處理技術；數字全息全息技術是物理學中一重要發現，越來越多的應用於各個行業。伴隨著ccd技術和計算機技術的發展，全息技術也得到一 次質的飛躍，從傳統光學全息到數字全息。傳統光學全息將物光 和參考光幹涉得到全息照片來記錄光的振幅和相位信息，而數字 全息則用ccd記錄物光和參考光的幹涉，形成數字全息圖，再 通過計算機圖像

2、處理技術處理全息圖。因此，影響數字全息技術 發展有兩個重要方面：ccd技術和計算機圖像處理技術 1 圖像處理技術。圖像是現代社會人們獲取信息的一個主要手段。人們用各種觀測系統以不同的形式和手段獲得圖像，以拓展其認識的范o圖像以各種形式出現，可視的、不可視的，抽象的、實際的，計算機可以處理的和不適合計算機處理的。但究其本質來說，圖像主要分為兩大類：一類是模擬圖像，包括光學圖像、照相圖像、電視圖像等。它的處理速度快，但精度和靈活性差。另一類是數字圖像。它是將連續的模擬圖像離散化後處理變成為計算機能夠辨識的點陣圖像。從數字上看，數字圖像就 是被量化的二維采樣數組。它是計算機技術發展的產物，具有精 度

3、高、處理方便和重復性好等特點圖像處理就是將圖像轉化為一個數字矩陣存放在計算機中，並采用一定的算法對其進行處理。圖像處理的基礎是數學, 最主要任務就是各種算法的設計和實現。目前，圖像處理技術已 經在很多方面有著廣泛的應用。如通訊技術、遙感技術、生物醫 學、工業生產、計算機科學等等。根據應用領域的不同要求，可 以將圖像處理技術劃分為許多分支，其中比較重要的分支有： 圖像數字化：通過采樣和量化將模擬圖像變成便於計算機處理的 數字形式。圖像的增強和復原：主要目的是增強圖像中的有用 信息，削弱幹擾和噪聲，使圖像清晰或將轉化為更適合分析的形 式。圖像編碼：在滿足一定的保真條件下，對圖像進行編碼處 理，達到

4、壓縮圖像信息量，簡化圖像的目的。以便於存儲和傳輸。圖像重建：主要是利用采集的數據來重建出圖像。圖像重建的 主要算法有代數法、傅立葉反投影法和使用廣泛的卷積反投影法 等。模式識別：識別是圖像處理的主要目的。如：指紋鑒別、 人臉識別等是模式識別的內容。當今的模式識別方法通常有三 種：統計識別法、句法結構模式識別法和模糊識別法。計算機 圖形學：用計算機將實際上不存在的，隻是概念上所表示的物體 進行圖像處理和顯現出來2計算機圖像處理技術在全息學中的應用。圖像處理技術在全息中的應用主要表現在：一是計算全息，基於計算機圖形學 將計算機技術與光全息技術結合起來，通過計算機模擬、計算、 處理，制作出全息圖。因

5、此它可以記錄物理上不存在的實物。二 是利用圖像的增強和復原，圖像編碼技術等對數字全息圖像質進 行提高以及實現的各種算法。它的應用大致可以分為兩大類，即 空域法和頻域法：空域法：這種方法是把圖像看作是平面中各 個像素組成的集合，然後直接對這一二維函數進行相應的處理空 域處理法主要有下面兩大類:一是領域處理法。其中包括梯度運 算(gradient algorithm),拉普拉斯算子運算(laplacian operator),平滑算子運算(smoothing operator)和卷積運算 (convolution algorithm)o二是點處理法。包括灰度處理(grey processing),

6、面積、周長、體積、重心運算等等。頻域法：數 字圖像處理的頻域處理方法是首先對圖像進行正交變換，得到變 換頻域系列陣列，然後再施行各種處理，處理後再反變換到空間 域，得到處理結果。這類處包括:濾波、數據壓縮、特征提取等 處理3模擬實驗。本文運用matlab軟件，利用圖像處理技術， 編寫瞭程序，以模擬計算全息和實現全息圖像的濾波本文將運用matlab程序設計語言實現計算全息的制作、再現過程。標有“涉”一字，圖像尺寸為1024像素0024像素；o模 擬實驗中用到的參數為：激光模擬瞭氮氛激光器，波長為638.2nm ;再現距離為40cm ;因為原始物圖的尺寸用像素為單位表示，所以像素分辨率為1從模擬實驗中可以看出，數字全息的處理過程其實就是計算機圖像處理在全息技術的應用過程。利用計算機圖像處理技術 對全息圖進行瞭記錄，將物光和參考光幹涉得到瞭全息圖。並利 用圖像的增強和復原對圖像進行瞭處理，以消除噪聲，得到更好的全息再現象參考文獻: 1 周燦林，亢一瀾數字全息幹涉法用於變形測量光子學報,2004 , 13 ( 2 ):仃仃3 2 劉誠，李銀柱，李良鉉等.數字全息測量技術中消除 零級衍射像的方法j 中