【摘 要】
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数字全息系统是一种非常先进的成像系统,但相干光源数字全息系统中散斑噪声会对全息图的质量产生不利影响。常规实验降噪或基于传统神经网络算法降噪方法均存在不利因素。为
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院; 早稻田大学情报生产系统学院;
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数字全息系统是一种非常先进的成像系统,但相干光源数字全息系统中散斑噪声会对全息图的质量产生不利影响。常规实验降噪或基于传统神经网络算法降噪方法均存在不利因素。为实现全息图中的散斑降噪以及权衡降噪效率问题,本文针对全息图的频谱域提出一种基于卷积神经网络的单幅全息图快速降噪算法,并使用散斑噪声数据集对多等级神经网络进行训练。理论分析及实验结果表明卷积神经网络应用于数字全息图的频谱域去噪能有效提高全息图的质量,且仅使用一幅全息图就可以有效地处理各种不同等级散斑噪声,在不牺牲去噪性能的前提下,能最大限度保存全息图有效干涉条纹。
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