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基于单像素桶探测器的数字全息成像技术

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简介:
本研究提出了一种利用单像素桶探测器进行数字全息成像的新方法,大幅提升了图像获取的速度和效率,同时降低了系统的复杂性和成本。 为了解决面阵探测器靶面尺寸较小、分辨率较低以及某些波段的面阵探测器难以制作的问题,本段落提出了一种基于单像素桶探测器的数字全息成像方法。该方法采用光寻址空间光调制器(OASLM)作为数字全息和计算幻影成像之间的转换器件。待成像物体的全息图直接写入到OASLM中;利用携带参考矩阵编码信息并可动态刷新的结构光作为电寻址空间光调制器读出光,用于从OASLM中读取全息图,并由单像素桶探测器检测其强度。该强度信号与参考矩阵进行关联运算后,通过计算幻影成像算法获得重建后的全息图;再利用数字全息再现算法获取待成像物体的图像。 原理分析和模拟实验验证了这种方法的有效性。

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    本研究提出了一种利用单像素桶探测器进行数字全息成像的新方法,大幅提升了图像获取的速度和效率,同时降低了系统的复杂性和成本。 为了解决面阵探测器靶面尺寸较小、分辨率较低以及某些波段的面阵探测器难以制作的问题,本段落提出了一种基于单像素桶探测器的数字全息成像方法。该方法采用光寻址空间光调制器(OASLM)作为数字全息和计算幻影成像之间的转换器件。待成像物体的全息图直接写入到OASLM中;利用携带参考矩阵编码信息并可动态刷新的结构光作为电寻址空间光调制器读出光,用于从OASLM中读取全息图,并由单像素桶探测器检测其强度。该强度信号与参考矩阵进行关联运算后,通过计算幻影成像算法获得重建后的全息图;再利用数字全息再现算法获取待成像物体的图像。 原理分析和模拟实验验证了这种方法的有效性。
  • 四步傅里叶变换
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    本研究介绍了一种创新的单像素成像技术,采用四步傅里叶变换方法,显著提升了图像重建的速度与质量,在低光环境下尤其有效。 实现基于四步傅里叶变换的单像素成像,《基于傅里叶光谱获取法的单像素成像》一文介绍了该方法的具体实施过程。
  • 光纤
    优质
    本文探讨了单光纤成像技术的基本原理、发展历程及其在生物医学、工业检测等领域的应用前景,并分析其面临的挑战和未来发展方向。 本段落综述了单光纤成像技术的研究现状和发展趋势。这种技术利用一根多模光纤来实现成像功能,其中光纤既作为图像采集设备又作为传输介质,在不增加额外扫描装置和透镜的情况下,能够将一端视场内的场景一次性传递到另一端,因此也被称为宽场光纤成像技术。单光纤成像是超细内窥成像的理想选择,因为它可以减小探头直径。 该技术属于计算成像领域,并结合了全息光学与傅里叶光学的原理发展而来,主要包括传输矩阵法和相位补偿法两种具体的实现方式。对于多模光纤而言,如果能够事先获取到频域或空间域中的传输矩阵,则可以从光纤输出端处光场中恢复出目标图像;同时也可以预先测量光线通过光纤后的波前畸变情况,在成像系统内加入相应的共轭相位场来抵消这些畸变,从而确保在输出端得到清晰无失真的图像。
  • MATLAB边缘检
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    本研究探讨了利用MATLAB平台实现亚像素级精度的边缘检测方法,旨在提高图像处理中的细节识别能力。通过优化算法参数,实现了对图像细微特征的有效捕捉和精确测量。 当成像系统要显示的对象尺寸小于物理分辨率时,该系统无法正常辨识出这些对象。亚像素细分算法可以提供更精确的结果,它处理的是两个物理像素之间的“像素”,即所谓的“亚像素”。
  • 处理番茄熟度检
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    本研究运用数字图像处理技术,旨在开发一种准确评估番茄成熟度的方法。通过分析番茄的颜色、纹理等特征,实现非破坏性快速检测,为农业生产提供智能化解决方案。 本段落通过采集番茄果实图像,并利用数字图像处理技术提取其外观尺寸、形状及颜色参数来检测番茄的成熟度。对番茄外观尺寸特征进行分析。
  • 水印关键
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    本文深入探讨了数字图像水印领域的关键技术,分析其原理、方法及应用前景,为版权保护和信息安全提供理论支持。 数字图像水印技术作为一种主动认证手段,在保护图像资源版权方面扮演着重要角色。然而,如何有效抵抗几何攻击以及在鲁棒性和不可感知性之间取得良好平衡等问题仍然是该领域亟待解决的难题。为应对这些挑战,本段落提出了一系列有效的图像水印算法,并引入了一种新的几何不变矩——极谐一傅里叶矩(Polar Harmonic Fourier Moments, PHFM)。
  • Matlab分割
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    本研究利用MATLAB平台深入探讨了超像素分割技术,旨在优化图像处理中的初始区域划分步骤,提高算法效率与准确性。 对图像进行超像素分割的文件包含一个主函数和其他五个辅助函数。其中,超像素的概念是在2003年由Xiaofeng Ren提出并发展起来的一种图像分割技术,它指的是具有相似纹理、颜色和亮度等特征的一组相邻像素构成的不规则块。
  • 对抗网络(GAN)
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    本研究探讨了利用生成对抗网络(GAN)进行数字图像生成的技术方法,旨在提升图像的质量和多样性。 实验内容是利用生成对抗网络(GAN)与MNIST数据集来生成数字图像。 实验过程如下: 1. 进行环境配置。 2. 准备数据:将MNIST数据集离线下载,并添加到相应的路径,以避免代码执行过程中重复下载。 3. 可视化展示MNIST数据集,便于后续对比分析。 4. 导入所需的模块和库文件,例如torch、numpy等。 5. 对程序进行参数设定与解析。 6. 定义生成器和判别器,并实现隐藏层、批量归一化(BN)以及前向传播过程。 7. 设定损失函数以衡量模型性能。 8. 初始化生成器和判别器,同时使用GPU加速计算。 9. 选择动量梯度下降法作为优化算法来训练神经网络。 10. 对生成的网络进行训练,并保存结果。 最后,通过修改参数并对比不同设置下的实验效果来进行分析。
  • MATLAB处理部程序
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    本书《基于MATLAB的数字图像处理技术全部程序》提供了一系列利用MATLAB进行数字图像处理的详细代码和实例,覆盖了从基础到高级的各种算法和技术。 实验包括:图像的算术表达、图像的几何变换、图像变换、图像的空域滤波、空域滤波彩色图像增强、频域滤波、图像分割、图像压缩以及形态学处理,还包括了图像链码表达与四叉树表示方法。