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题名多尺度卷积网络的数字全息再现像增强研究
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作者
肖佳
杨微
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机构
广州软件学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第12期88-92,共5页
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基金
广东省重点科研平台和科研项目(No.2019KQNCX395)。
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文摘
由于在目前的数字全息再现像增强过程中,缺少对再现像的预处理,导致得到的增强图像在对比度、清晰度以及峰值信噪比方面的效果较差。基于此,设计一种多尺度卷积网络的数字全息再现像增强方法。引入多尺度卷积网络对数字全息再现像进行预处理,通过二维卷积过程提取问题特征,并完成去噪。设计滤波器组结构,通过Contourlet变换消除零级像,结合滤波优化图像融合算法流程,完成数字全息再现像增强方法的设计。在方法性能测试中,选择三种传统图像增强方法与设计方法进行对比,对比指标选择了对比度增益、清晰度增益以及峰值信噪比,结果表明,设计方法得到的增强图像效果在以上指标方面的评估均优于传统方法,有效验证了设计方法在数字全息再现像增强方面的有效性。
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关键词
多尺度卷积网络
数字全息
再现像增强
零级像
CONTOURLET变换
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Keywords
multi-scale convolutional network
digital holography
reconstruction image enhancement
as the zero level
Contourlet transform
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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