基于SRAD和NSCT的数字全息再现像像质改善方法
针对数字全息再现像存在的散斑噪声干扰严重、对比度低等问题,提出了基于散斑去噪各向异性扩散(SRAD)模型及非下采样Contourlet变换(NSCT)的数字全息再现像像质改善方法.采用SRAD模型消除再现像中的散斑噪声,然后进行NSCT分解,产生一个低频子带和若干高频子带.基于非线性增益函数和图像分割方法调整低频子带系数,并利用改进的NSCT模极大值法对高频子带进行边缘增强.大量实验结果表明,与近年来提出的非线性扩散去噪方法及NSCT增强方法相比,所提出的方法能更有效地消除散斑噪声、提升再现像的对比度,并得到光滑清晰的边缘,从而提高后续数字全息识别与测量的准确度.
全息、散斑去噪各向异性扩散、非下采样Contourlet变换、非线性增益函数、模极大值法、最大类间方差
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O438.1;TN911.73;TB877(光学)
国家自然科学基金60872065;瞬态光学与光子技术国家重点实验室开放基金SKLST201007;江苏高校优势学科建设工程
2014-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
175-181
