微铣刀同轴全息图像增强方法

• 作者: 于化东 于占江 张向辉 程亚亚 许金凯
• 来源期刊: 中国光学
• 学科: 物理学
• 关键词: 数字全息 共轭像 自蛇模型 图像去噪
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 原创文章
• 页码范围: 705-712
• 页数: 8页
• 分类号: O438.1
• 字数: 4164字
• 语种: 中文
• DOI: 10.37188/CO.2019-0217

摘要

数字同轴全息对刀技术中,再现像中的零级项和离焦共轭像会形成一个强而复杂的背景噪声作用在实像上,严重降低了再现像的质量.针对全息应用中的干扰像问题,提出了一种基于改进自蛇模型滤波的全息图像增强方法,改进后的自蛇模型令每次扩散中只根据初始图像的梯度来选择扩散力度.实验结果表明,改进后的自蛇模型能够避免在扩散过程中由于受大梯度背景噪声影响而出现的"伪轮廓"和边缘锯齿化,弥补了自蛇模型在全息图像应用中的不足.此外,与相位恢复法和多重再现法去干扰像效果相比较,本文提出的改进自蛇模型滤波法不仅对干扰像有更好的抑制作用,还能够增强刀具边缘,有利于实现微铣刀的数字全息对刀.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于化东	长春理工大学跨尺度微纳制造教育部重点实验室	86	480	11.0	18.0
2	许金凯	长春理工大学跨尺度微纳制造教育部重点实验室	75	356	9.0	16.0
3	于占江	长春理工大学跨尺度微纳制造教育部重点实验室	32	123	5.0	10.0
4	张向辉	长春理工大学跨尺度微纳制造教育部重点实验室	8	28	3.0	5.0
5	程亚亚	长春理工大学跨尺度微纳制造教育部重点实验室	2	8	1.0	2.0