基于TV—維納濾波的散斑噪聲抑制

吳小虹

摘要： 關鍵詞： 中圖分類號： 文獻標志碼： A文章編號： 2095-2163（2017）04-0006-04（Information Engineering College， Shenzhen University， Shenzhen 518060， China）

Abstract： Digital holography which can conveniently and easily reconstruct the object phase information， has a higher resolution and can be observed in real time. Therefore， it is widely used in information encryption， microscopic observation， medical diagnosis，component detection and other fields. The signaltonoise ratio and resolution of the reconstructed image is seriously inuenced by speckle noise in digital holography， so it is essential to reduce the speckle noise and improve the image quality. The way to reduce speckle noise based on TVWiener filter is put forward in the paper. The experimental simulation results show that the reconstructed image by using TVWiener filter has good image smoothing effect， the speckle noise can be reduced greatly and the similarity between the original image and the reconstructed image is high.

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作者簡介：

收稿日期： 0引言

數字全息是一種記錄波場三維信息的新型方法，可以利用數字攝像機代替全息膠片并以數字化的方式存儲和捕獲物體波，并用計算機仿真光源再次照射全息圖重建出物體波，從而獲得物體原始復振幅信息。與傳統的光學全息相比， 數字全息成像具有全視場、實時和定量相襯成像等獨特優勢， 已經廣泛應用到元器件檢測、生物細胞相襯成像、圖像加密、振動測量等領域＼[1-3＼] 。然而， 數字全息成像中往往采用相干性較好的激光作為光源， 而相干光波在粗糙物體表面反射或透射時， 物體上各點散射的子波在空間相干疊加， 形成了空間強度隨機分布的顆粒狀散斑噪聲。散斑噪聲的存在大大降低了再現圖像的信噪比和分辨率＼[4＼]， 使系統成像質量變差， 因此抑制散斑噪聲對提高數字全息再現像的成像質量有重要意義。

目前主要有2種方法來抑制散斑噪聲，一是前期的光學實驗方法，二是后期的數字圖像處理方法。其中，數字圖像處理方法是通過數字濾波從單幅全息圖中提取物體信息。具體來說，數字全息圖像去噪方法通常可分為如下研究方向：

1）傳統的濾波算法。包括中值濾波＼[5＼]、均值濾波＼[6＼]和鄰域均值濾波＼[7＼]。這類算法去噪后的圖像細節和邊緣像素失真，在點目標效果上將呈現較大欠缺。

2）Lee濾波算法＼[8＼]。此種算法容易改變圖像的清晰度、亮度和對比度等特征。

3）小波去噪算法＼[9＼]。小波算法適合急劇驟變的信號，可以保留重要的信號或圖像特征，但是該算法計算過程卻頗顯復雜。

4）蔡曉鷗＼[10＼]利用激光散斑的統計特性，提出獲取帶有不同獨立散斑的再現像的方法，在進行獨立再現像散斑迭代疊加的同時逐步減少散斑的能量，從而大幅度減小散斑噪聲。

本文根據散斑噪聲的形成特點和統計特性，提出了基于TV模型＼[11＼]和維納濾波＼[12＼]融合的散斑噪聲抑制方法，實驗結果表明該算法處理的再現像邊緣和細節輪廓清晰，平滑效果好，和原圖的相似度高。

1TV-維納濾波抑制散斑噪聲

1.1散斑噪聲的形成與統計特性

在激光照射下，由于照射光的高度相干性和物面相對光波的粗糙性，使其在適中距離的任一觀察點處得到的散射回波是由許多來自表面不同的微觀區的相干組元或子波組成，相互之間可能產生相長或相消，形成帶有散斑噪聲的物光波與參考光進行干涉，生成散斑全息圖；重建時，散斑被全息條紋的衍射調制到各個衍射級次（再現像）上，從而形成再現像的散斑噪聲。

散斑的統計特性和其光場的概率分布有關，光場的強度I分布滿足負指數函數概率分布特性，可詳見圖1所示。對應的數學表述則如式（1）所示：endprint