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文檔簡介
1、數(shù)字全息具有快速、無接觸、全場、三維實時測量等許多優(yōu)點,廣泛應用于微小器件檢測、粒子場分析、生物顯微觀察、光學器件檢測等方面。雖然數(shù)字全息可通過計算機完成待測物體再現(xiàn),但為了獲得最佳再現(xiàn)像質(zhì)量,需通過自動聚焦技術(shù)尋求最佳再現(xiàn)距離。對于數(shù)字全息自動聚焦而言,需重點考慮兩個指標:一是能否準確找到最佳再現(xiàn)距離,二是能否快速完成聚焦。
課題“數(shù)字全息自動聚焦技術(shù)研究”在研究自動聚焦涉及的全息圖記錄和再現(xiàn)、聚焦評價函數(shù)和聚焦搜索算法等基
2、礎(chǔ)上,提出一種基于db4小波基的聚焦評價函數(shù),在準確判斷最佳再現(xiàn)距離的同時,獲得強的抗噪性;進而利用 GPU的高性能并行快速計算特點,實現(xiàn)自動聚焦算法優(yōu)化加速。論文的主要內(nèi)容如下:
首先,在分析數(shù)字全息圖記錄和再現(xiàn)的原理基礎(chǔ)上,通過兩種數(shù)字全息記錄結(jié)構(gòu)和三種再現(xiàn)算法的對比與分析,確定了離軸全息光路結(jié)構(gòu)和菲涅耳變換法為課題研究所使用的結(jié)構(gòu)和算法;詳細闡述了常用的灰度方差法、梯度平方法、傅里葉頻譜對數(shù)法等聚焦評價函數(shù)的原理及其定義
3、形式。
其次,在分析自動聚焦方案涉及的聚焦評價函數(shù)和聚焦搜索算法兩部分關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)上,依據(jù)小波變換對圖像時頻局部化分析的優(yōu)點,提出了一種基于小波變換的聚焦評價函數(shù),并與其它傳統(tǒng)聚焦評價函數(shù)對比驗證了其性能的優(yōu)越,能夠準確找到全息圖的最佳再現(xiàn)距離;在給出遍歷搜索法、Fibonacci搜索法和“盲人”爬山搜索法三種常用的搜索算法原理基礎(chǔ)上,分析了其有優(yōu)缺點,并給出其適用范圍。
最后,將自動聚焦算法移植到GPU上,利用GP
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