[发明专利]全息图噪声的去除方法及装置

说明书

本发明公开了一种全息图噪声的去除方法及装置，涉及图像处理领域，主要目的用于解决现有对全息图中的噪声直接使用滤波对全息图再现象会破坏图像中的细节信息，使得图像的质量下降的问题。技术方案包括：获取待处理全息图，所述全息图为含有散斑噪声的全息图；根据具有图像去噪功能的神经网络方法对所述全息图进行去噪；对去噪后的全息图进行预设再现处理，得到全息图的再现象；根据预设滤波算法对所述再现象滤波去噪。主要用于全息图噪声的去除。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种全息图噪声的去除方法及装置。

背景技术

全息术是一种能够同时记录物光波前的全部信息，如包括振幅和相位信息的技术手段，而随着计算机技术的发展，使用光学传感器CCD代替银盐干板，从而得到数字化的全息图，然后将得到的全息图的数据储存在计算机之中，计算机会根据光波衍射的模型对全息图进行再现，实现数字全息。数字全息成像分为光学记录和数值再现两个过程，数值再现过程是由计算机模拟光学全息的再现过程，通过数值计算，获得像光波场的复振幅分布，将所得强度分布及位相分布在显示器上显示出来，即可得到样本的形态结构图像(即再现像)。在数字全息图的采集、存储、处理、传输、显示等过程中往往会产生不同程度的失真，比如不同类型的噪声污染，从而对其质量产生影响。如散斑噪声，这些噪声会影响图像的质量，并且降低信噪比。

目前，现有的对全息图中的噪声去除的方法是使用滤波去除噪声，但是，直接使用滤波对全息图再现象会破坏图像中的细节信息，使得图像的质量下降。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种全息图噪声的去除方法及装置。

借由上述技术方案，本发明提供的一种全息图噪声的去除方法，包括：

获取待处理全息图，所述全息图为含有散斑噪声的全息图；

根据具有图像去噪功能的神经网络方法对所述全息图进行去噪；

对去噪后的全息图进行预设再现处理，得到全息图的再现象；

根据预设滤波算法对所述再现象滤波去噪。

借由上述技术方案，本发明提供的一种全息图噪声的去除装置，包括：

获取单元，用于获取待处理全息图，所述全息图为含有散斑噪声的全息图；

第一去噪单元，用于根据具有图像去噪功能的神经网络方法对所述全息图进行去噪；

处理单元，用于对去噪后的全息图进行预设再现处理，得到全息图的再现象；

第二去噪单元，用于根据预设滤波算法对所述再现象滤波去噪。

本发明实施例提供的一种全息图噪声的去除方法及装置，首先获取待处理全息图，所述全息图为含有散斑噪声的全息图，再根据具有图像去噪功能的神经网络方法对所述全息图进行去噪，然后对去噪后的全息图进行预设再现处理，得到全息图的再现象，最后根据预设滤波算法对所述再现象滤波去噪，与现有的对全息图中的噪声去除的方法是使用滤波去除噪声相比，本发明实施例通过采用神经网络首先对全息图去噪，然后对去噪后的全息图进行再现象，再对再现象进行滤波去噪，实现二次去噪，得到较高的峰值信噪比，改善含噪全息图再现像的视觉效果，提高去除全息图噪声的效率，提高图像的质量。上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：