全息技術(shù)是利用干涉和衍射原理記錄并再現(xiàn)物體真實(shí)三維圖像的技術(shù)。在記錄過(guò)程中,由于成像傳感器只能記錄全息圖波前的幅度,會(huì)丟失相位信息,導(dǎo)致重構(gòu)后的圖像受到共軛像的嚴(yán)重影響。該文主要圍繞基于深度學(xué)習(xí)的全息重構(gòu)共軛像去除方法進(jìn)行研究,具體研究?jī)?nèi)容如下:首先,為去除同軸數(shù)字全息重構(gòu)中的共軛像,提出多尺度殘差稠密網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)將輸入含共軛像的圖像進(jìn)行采樣率不同的下采樣操作,以此來(lái)獲得不同的尺度。為提取不同層次的特征,在不同尺度上進(jìn)行殘差稠密塊學(xué)習(xí)并進(jìn)行相應(yīng)的上采樣操作,最后融合不同尺度的信息輸出重構(gòu)的圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法能夠有效地去除全息重構(gòu)中的共軛像。其次,為減小網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)時(shí)間,提出殘差記憶網(wǎng)絡(luò)。該方法首先對(duì)輸入圖像進(jìn)行一級(jí)Haar小波變換,在小波域下學(xué)習(xí)含共軛像圖像和原始圖像不同子帶之間的映射關(guān)系,降低映射復(fù)雜度。同時(shí),該網(wǎng)絡(luò)引入記憶機(jī)制,能夠?qū)⒕W(wǎng)絡(luò)前端卷積層的信息傳遞到網(wǎng)絡(luò)較后端卷積層。通過(guò)與其它方法的對(duì)比實(shí)驗(yàn),表明提出方法不僅能夠提高重構(gòu)質(zhì)量,并且可以縮短重構(gòu)時(shí)間。最后,為提高網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)性能,提出多尺度記憶網(wǎng)絡(luò)。該網(wǎng)絡(luò)通過(guò)兩次下采樣操作將輸入圖像分解成三個(gè)尺度,同時(shí)增加了網(wǎng)絡(luò)感受... 

【文章來(lái)源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

全息圖記錄及重構(gòu)

cell back cell cell cellX =D A的圖像背景塊為：back back backX =D A 細(xì)胞塊和背景塊可重構(gòu)為對(duì)應(yīng)的細(xì)胞圖像和背景圖像，實(shí)現(xiàn)在全息重軛像�；谏疃葘W(xué)習(xí)的全息重構(gòu)共軛像去除方法同于已有的傳統(tǒng)方法，Ozcan 等人在 2018 年提出多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)[25]。度學(xué)習(xí)的思想，使用端對(duì)端的方式學(xué)習(xí)輸入含共軛像圖像和原始圖像系，實(shí)現(xiàn)全息成像，同時(shí)能夠去除成像過(guò)程中產(chǎn)生的共軛像和零級(jí)像法，該方法計(jì)算更快，并且避免了使用多個(gè)測(cè)量得到的全息圖，使用息圖就能夠重構(gòu)出高質(zhì)量的圖像。該方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 2-2 所示。

圖 2-3 eHoloNet 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖該網(wǎng)絡(luò)將記錄得到的同軸數(shù)字全息圖作為輸入，先進(jìn)行卷積塊和池化的交替操作，卷積塊由一個(gè)卷積層和一個(gè)激活函數(shù)組成，卷積核的大小為5 × 5。在經(jīng)過(guò)三次池化操作后，卷積層的輸出特征圖個(gè)數(shù)從 16 按倍數(shù)遞增到 48，圖像大小變?yōu)檩斎雸D像大小的1/16。池化操作能夠增加網(wǎng)絡(luò)的感受野，提高網(wǎng)絡(luò)的性能。池化后的輸出再經(jīng)過(guò)類(lèi)似于 Ozcan 等人提出的多尺度殘差網(wǎng)絡(luò)，即多分支的結(jié)構(gòu)。不同的是此網(wǎng)絡(luò)中所有卷積層的輸出特征圖個(gè)數(shù)為 48。將多分支的輸出進(jìn)行級(jí)聯(lián)經(jīng)過(guò)兩個(gè)卷積塊融合特征后，卷積核大小為3 × 3，輸出特征圖個(gè)數(shù)由 192 減少到 48。為恢復(fù)圖像尺寸到原始圖像大小，融合后的特征進(jìn)行三次上采樣塊操作，該塊由轉(zhuǎn)置卷積層和激活函數(shù)層組成，重構(gòu)出高質(zhì)量的圖像。2.4 算法性能評(píng)價(jià)指標(biāo)為了評(píng)價(jià)算法性能的好壞，可通過(guò)圖像質(zhì)量來(lái)衡量。圖像質(zhì)量從方法上可分為

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]數(shù)字全息技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)成像和分析中的應(yīng)用[J]. 王云新,王大勇,楊怡姝,趙潔,歐陽(yáng)麗婷,肖向茜,戎路.  中國(guó)激光. 2014(02)
[2]同軸數(shù)字全息中的相位恢復(fù)算法[J]. 戎路,王大勇,王云新,黃昊翀.  中國(guó)激光. 2014(02)
[3]雙波長(zhǎng)數(shù)字全息相位解包裹方法研究[J]. 王羽佳,江竹青,高志瑞,蔡文苑,伍江濤.  光學(xué)學(xué)報(bào). 2012(10)
[4]離軸數(shù)字全息零級(jí)像和共軛像的消除方法[J]. 侯瑞寧,閆友房.  激光技術(shù). 2012(05)

博士論文
[1]基于數(shù)字全息技術(shù)的粒子場(chǎng)粒度測(cè)量方法研究[D]. 賈勤.燕山大學(xué) 2013

碩士論文
[1]微結(jié)構(gòu)表面三維形貌測(cè)量的數(shù)字全息方法研究[D]. 程國(guó)鋒.北京工業(yè)大學(xué) 2011



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