CCD技術和計算機圖像處理技術

來源:投稿網 時間:2024-02-16 10:00:08

全息技術是物理學中的一個重要發現，越來越多地應用于各個行業。隨著CCD技術和計算機技術的發展，從傳統光學全息到數字全息，全息技術也取得了質的飛躍。傳統光學全息通過全息照片記錄光振幅和相位信息，而數字全息通過CCD記錄光和參考光的干擾，形成數字全息圖，然后通過計算機圖像處理技術處理全息圖。因此，影響數字全息技術的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主要手段。人們使用各種觀測系統以不同的形式和手段獲取圖像，以擴大他們的理解范圍。圖像以各種形式出現，視覺、視覺、抽象、實用，計算機可以處理，不適合計算機處理。但本質上，圖像主要分為兩類：一類是模擬圖像，包括光學圖像、攝影圖像、電視圖像等。它處理得很快，但精度和靈活性都很差。另一種是數字圖像。它將連續的模擬圖像分散成計算機可識別的點陣圖像。從數字上看，數字圖像是一個定量的二維采樣數組。它是計算機技術發展的產物，具有精度高、處理方便、重復性好等特點。

圖像處理是將圖像轉換成存儲在計算機中的數字矩陣，并使用某些算法進行處理。圖像處理的基礎是數學，最重要的任務是設計和實現各種算法。目前，圖像處理技術已廣泛應用于許多方面。如通信技術、遙感技術、生物醫學、工業生產、計算機科學等。根據應用領域的不同要求，圖像處理技術可分為許多分支，其中更重要的分支包括：①圖像數字化：通過采樣和定量將模擬圖像轉換為計算機處理的數字形式。③圖像增強和恢復：主要目的是增強圖像中的有用信息，減少干擾和噪聲，使圖像清晰或轉換為更適合分析的形式。③圖像編碼：在滿足一定保真條件的情況下，編碼圖像，實現壓縮圖像信息量，簡化圖像存儲和傳輸的目的。④重建圖像。圖像重建的主要算法包括代數法、傅立葉反投影法和廣泛使用的卷積反投影法。⑤模式識別：識別是圖像處理的主要目的。例如，指紋識別、人臉識別等是模式識別的內容。今天的模式識別方法通常有三種：統計識別方法、句子結構模式識別方法和模糊識別方法。⑥計算機圖形學：用計算機處理和顯示實際上不存在的物體，但概念上表示的物體。

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學中的應用主要體現在：一是計算全息學，將計算機技術與光全息技術結合起來，通過計算機模擬、計算和處理制作全息圖。因此，它可以記錄物理上不存在的物體。二是利用圖像的增強和恢復、圖像編碼技術來改進和實現數字全息圖像質量。其應用大致可分為空域法和頻域法兩類：①空域法：該方法是將圖像視為平面中各種像素的集合，然后直接處理二維函數。

空域處理方法主要有以下兩類:一類是領域處理方法。包括梯度運算(Gradintalgorithm)、拉普拉斯算子運算(Laplacianoperator)、平滑算子運算(Smothingoperator)和卷積運算(Convolutionalgorithm)。第二種是點處理方法。包括灰度處理(greyprocessing)、面積、周長、體積、重心運算等。②頻域法:數字圖像處理的頻域處理方法是先正交圖像，得到變換頻域系列的陣列，然后進行各種處理，然后反向變換到空間域，得到處理結果。這類處理包括:濾波、數據壓縮、特征提取等。

3.模擬實驗。本文利用matlab軟件和圖像處理技術編寫程序，模擬計算全息，實現全息圖像濾波。

本文將使用matlab程序設計語言實現計算全息的生產和再現過程。標有涉及一詞，圖像尺寸為1024像素×1024像素；。模擬實驗中使用的參數為：激光模擬氦霓虹激光器，波長638.2nm；再現距離為40cm；由于原始物圖的尺寸以像素為單位，因此像素分辨率為1。

從模擬實驗中可以看出，數字全息處理過程實際上是計算機圖像處理在全息技術中的應用過程。全息圖采用計算機圖像處理技術記錄，全息圖采用物光和參考光干預。并利用圖像的增強和恢復來處理圖像，以消除噪音，獲得更好的全息再現象。