基于廣義全變差的同軸數(shù)字全息圖像重建研究.pdf

1、同軸數(shù)字全息技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，但在傳統(tǒng)的全息再現(xiàn)過程中，重建得到的圖像質(zhì)量會(huì)受到共軛像的嚴(yán)重影響。利用相位恢復(fù)算法可以借助測得的全息圖強(qiáng)度值恢復(fù)得到丟失的相位信息，從而徹底消除共軛像的影響，本文主要圍繞基于同軸數(shù)字全息的相位恢復(fù)重建算法展開研究，具體研究內(nèi)容如下：
　　首先，針對(duì)純相位物體提出了一種基于同軸數(shù)字全息的抗泊松噪聲相位恢復(fù)算法。該算法以負(fù)對(duì)數(shù)的泊松似然函數(shù)作為數(shù)據(jù)保真項(xiàng)，將二階廣義全變差(TGV)作為抗泊松噪

2、聲污染模型的正則項(xiàng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)測量值受到不同強(qiáng)度的泊松噪聲干擾時(shí)，該算法可以消除共軛像的影響，使得圖像實(shí)現(xiàn)精確重構(gòu)。
　　其次，提出了一種基于二階廣義全變差和全變差(TV)混合正則化的同軸數(shù)字全息重建算法,該算法利用TGV正則項(xiàng)和TV正則項(xiàng)分別約束重構(gòu)數(shù)據(jù)的空間幅值和相位分布,并將復(fù)圖像表示為兩種不同的形式，利用交替方向乘子法(ADMM)方法求解相應(yīng)的優(yōu)化問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了提出算法的有效性和魯棒性，另外，即使在較低的過采樣