基于频谱CNN的全息图散斑降噪算法

本文主要探讨了频谱卷积神经网络在数字全息图散斑降噪中的应用。数字全息系统作为先进的成像技术，依赖于相干光源来记录物体的光波信息，然而，这一过程中产生的散斑噪声严重影响了全息图的质量。传统的实验降噪方法和基于传统神经网络的降噪算法在处理这类复杂噪声时往往效果有限。 作者提出了一个创新的解决方案，即使用基于卷积神经网络（CNN）的单幅全息图快速降噪算法。该算法的核心是利用多等级神经网络结构，通过对散斑噪声数据集进行深度学习训练，能够在频谱域有效地去除噪声。频谱域处理有助于保留全息图的频率特性，从而更好地保留全息图的有效干涉条纹，这是图像质量的关键特征。 通过理论分析和实验验证，研究发现这种方法显著提高了全息图的清晰度和细节恢复能力，即使面对不同等级的散斑噪声，也能在保持良好去噪效果的同时，尽可能地保护图像的完整性。这不仅节省了对多幅全息图处理的时间，还提高了整体的降噪效率。 本文的工作对于提升数字全息系统的稳定性和成像质量具有重要意义，也为未来在诸如光学通信、三维重建等领域应用提供了新的降噪策略。此外，它还展示了神经网络在解决实际问题中的强大潜力，特别是在处理难以处理的噪声问题上，能够通过深度学习自我优化和适应，达到前所未有的降噪效果。