基于同态信号处理的数字全息广义线性重建算法研究

王华英; 于梦杰; 刘飞飞; 江亚男; 宋修法; 高亚飞

doi:10.7498/aps.62.234207

摘要

为了提高数字全息图的重建速度和精度，本文提出了一种基于同态信号处理的数字全息广义线性重建算法. 首先利用预放大数字全息显微系统并结合同态信号处理原理进行了理论分析，得到了广义线性重建算法的实现条件及重建步骤，并对该算法的优点进行了分析；然后利用计算机模拟和实验相结合的方法对理论分析进行了验证. 结果表明：数字全息广义线性重建算法不仅可以有效的消除全息图频谱中零级项的干扰，实现高精度再现，而且由于采用一个完整象限的固定区域滤波，避免了常规线性算法的手动滤波操作，极大地提高了重建速度，同时最大限度地保留了原始像中的高频成分，实现全息图的高分辨重建.

关键词:

Abstract

In order to improve the accuracy and the speed of reconstructing an image, the digital holographic generalized linear reconstructing algorithm based on homomorphic signal processing is proposed. By using the pre-magnification digital holographic imaging system and the principle of homomorphic signal processing, the proposed algorithm is analyzed theoretically. The achieving condition for and reconstructing process of the proposed algorithm is presented. Then the theoretical results are demonstrated by simulations and experimental data. Results show that the zero-order term of digital hologram frequency spectrum can be eliminated effectively by the proposed algorithm so as to realize the high-precision reconstruction of the digital hologram. Because a whole quadrant is chosen as the filtered area, the manual frequency filtering operation needed in common linear reconstructing algorithm is avoided and then the reconstructing speed is improved greatly. Meanwhile, the high-frequency component of the reconstructed original image can be reserved up to the hilt so that the high resolution image can be achieved.

Keywords:

作者及机构信息

1.
河北工程大学理学院, 邯郸 056038;

2.
河北工程大学信息与电子工程学院, 邯郸 056038;

3.
北京理工大学自动化学院, 北京 100081

基金项目: 国家自然科学基金（批准号：61077001和61144005）、河北省自然科学基金（批准号：F2010001038，F2012402051和A2013402036）和河北省科技支撑计划（批准号：09277101D和13210201D）资助的课题.

Authors and contacts

1.
College of Science, Hebei University of Engineering, Handan 056038, China;

2.
School of Information & Electrical Engineering, Hebei University of Engineering, Handan 056038, China;

3.
Class 06121001, Specialty of Electrical Engineering and Automation, College of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China

Funds: Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 61077001, 61144005), the Natural Science Foundation of Hebei Province, China (Grant Nos. F2010001038, F2012402051, A2013402036), and the Key Technology Research and Development Program of Hebei Province, China (Grant Nos. 09277101D, 13210201D).

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