作者：潘锋 闫贝贝 肖文 刘烁 李艳数字全息图像融合景深扩展数学形态学
摘要：针对数字全息中不同再现距离获得的携带不同聚焦信息的再现像,提出了一种基于数学形态学的多聚焦再现像融合方法,以有效扩展成像景深。首先通过小波-Controulet变换获得源图像的高频和低频分量;然后,针对数字全息中含散斑噪声的特点,对高频分量采用基于数学形态学区域能量的方法进行融合,对低频分量采用加权对比度法进行融合;最后,将融合系数反变换得到融合图像。通过对算法的有效性分析和实验验证,将本文提出的方法与不加入数学形态学的融合方法进行了对比研究。结果表明,基于数学形态学的融合方法能充分抑制散斑噪声的影响,保留更多细节信息,有效扩展了成像景深范围达11.5 cm。其中,对于表面粗糙且信息量较少的骰子,基于数学形态学方法的空间梯度算子提高了11.8%,熵值提高了2.7%;对于表面光滑且信息量较多的硬币,其空间梯度算子提高了13.6%,熵值提高了2.8%。
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