一、全息术的物理原理及其应用（论文文献综述）
万玉红,刘超,满天龙,菅孟静,马腾,张沁,秦怡[1]（2021）在《非相干相关数字全息术:原理、发展及应用》文中研究表明全息术最初被设定为一种相干成像技术,通过物光和参考光干涉形成全息图,对全息图进行重建可以实现三维成像和物信息的获取。全息图记录过程要求物体上任意两点的光场具有空间互相干性,这一特性限制了全息术在非相干光领域的应用。空间非相干光的普遍存在和易获取等优点,使得非相干全息术的提出和发展具有重要意义。非相干全息术源于20世纪60年代Mertz和Young提出的菲涅耳波带片编码成像理论,是指在空间非相干光照明情形下利用某种编码孔径对图像进行变换,实现全息图记录和再现的技术。Lohmann把这一技术进一步发展为基于分波技巧的干涉成像技术（源于同一物点的物光和参考光相干涉）,实现了非相干物体的波前再现,从而明确了非相干全息记录时物光场中任意两点之间的互相干不再是全息图记录的必要条件。经过几十年的发展,科研人员对非相干全息图的记录机制、重建算法、非相干全息术成像性能的提升和应用等方面的研究都取得了显着成果。本文聚焦于阐明空间非相干光情形下基于编码相位掩模波前调制的自干涉或无干涉数字全息术的成像原理及其演化技术的发展和应用,并在此基础上探讨该技术下一步的发展和有潜力的研究方向。
张润南,蔡泽伟,孙佳嵩,卢林芃,管海涛,胡岩,王博文,周宁,陈钱,左超[2]（2021）在《光场相干测量及其在计算成像中的应用》文中研究指明光场的相干性是定量衡量其产生显着的干涉现象所具备的重要物理属性。尽管高时空相干性的激光已成为传统干涉计量与全息成像等领域不可或缺的重要工具,但在众多新兴的计算成像领域（如计算摄像、计算显微成像）,降低光源的相干性,即部分相干光源在获得高信噪比、高分辨率的图像信息方面具有独特优越性。因此,部分相干光场的"表征"与"重建"两方面问题的重要性日益凸显,亟需引入光场相干性理论及相干测量技术来回答计算成像中"光应该是什么"和"光实际是什么"的两大关键问题。在此背景下,系统地综述了光场相干性理论及相干测量技术,从经典的关联函数理论与相空间光学理论出发,阐述了对应的干涉相干测量法与非干涉相干恢复法的基本原理与典型光路结构;介绍了由相干测量所衍生出的若干计算成像新体制及其典型应用,如光场成像、非干涉相位复原、非相干全息术、非相干合成孔径、非相干断层成像等;论述了相干测量技术现阶段所面临的问题与挑战,并展望了其未来的发展趋势。
牟真[3]（2021）在《透射超表面功能元件设计与光波前调控的研究》文中研究说明折射、衍射和偏振等经典光学效应通常需要借助透镜、波片和偏振片等传统光学元件完成在光传输路径上的光场相位、偏振和振幅的积累实现。为达到光场调控的目的,传统光学元件通常体积比较大。大尺寸的传统光学元件显然无法满足现代光学对于元件小型化和集成化的需求。而结构超薄紧凑的超表面光学元件有着相比传统的光学元件更易于集成的优势。超表面可在界面上引起相位的突变,这使得在界面上操控透射光或反射光的相位、振幅和偏振成为可能,这也为设计和制造新的平面光学元件打开了大门,因此超表面光学元件的研究引起广泛关注。超表面有着超薄紧凑的结构、强大的光操控能力和自由度高的优点,在电磁隐身、超分辨成像、光学微操控、光学加工等方面有广阔的应用前景。为此超表面功能元件的设计现已成为纳米光子学领域的研究热点。基于超表面设计各种微光学元件对促进超表面的广泛使用有着重要的科学意义和应用价值。本论文以光学透射超表面为基础,基于超表面相位调制设计了多种超表面微光学元件,研究实现超表面对光场波前的有效调控。论文的创新性工作包括如下三个方面:一是提出了指导超表面等离涡旋发生器设计的理论;二是设计了基于Fresnel全息的超表面阵列照明器;三是设计了基于全息超表面的涡旋结构光发生器。本文设计的透射超表面微光学元件具有结构紧凑、制作方便、使用简单和功能灵活可控的优势,对拓展超表面光学元件设计及其应用产生重要影响。论文的具体内容安排如下:第一章是论文的绪论部分。绪论介绍了超表面的研究背景和现状以及本论文要展开的工作。由于超表面光学元件的设计主要依赖于超表面对光场的相位调制,本章首先根据相位调控手段的不同介绍了各类光学超表面,分析了包括超透镜、超表面涡旋光发生器以及超表面全息图等由超表面构建的光学功能元件的设计及其光学性能,超表面微光学元件的优异性能充分说明设计与研究超表面微光学元件的物理意义。第二章介绍了提出的基于纳米孔设计等离涡旋发生器的统一理论。鉴于表面等离涡旋在超分辨成像和光学微操控中的广泛应用,为了给出超表面等离涡旋发生器设计的理论指导,本章通过偶极子的辐射模型对表面等离子激元的传播进行了理论分析,给出了线偏振光和圆偏振光照明下各向异性单元的透射场的解析表达式,形成了设计表面等离涡旋发生器的统一理论。多种表面等离涡旋发生器的实例验证了所提出的理论的有效性。该理论也可推广至反射型等离涡旋发生器的设计,因此这一工作对高效等离涡旋的产生和应用推广奠定了坚实基础。第三章介绍了基于Fresnel全息原理设计的超表面阵列照明器,并由此调控光场的空间分布形成可控阵列光斑输出。鉴于阵列照明器在光功率分配、光计算、光互连和光通信中的实际应用,为获得高精度的阵列光斑,本章基于全息超表面设计了超表面阵列照明器。超表面全息的信息来自目标图案二值化后的Fresnel全息图,超表面对光场的相位调控源自于转动的纳米矩形孔引入的几何相移。通过合理的空间布局,构建阵列照明器的超表面结构,并在圆偏振光照明下形成微米尺度的阵列光斑。我们提出的超表面阵列照明器具有超薄的厚度、紧凑的结构、较高的分辨率和易于制作等优点,为集成化阵列照明器的应用提供了重要依据。第四章介绍了基于全息超表面设计的涡旋结构光发生器,可实现复杂螺旋相位波前与偏振可控输出。类似于拉盖尔-高斯光束的光场振幅和相位分布,涡旋结构光场也是由多个同心的圆环组成,各区域内相位沿角向线性增加2π的整数倍。不同的是各区域内相位增加的2π的整数可以是相同的,也可以是不同的。本章介绍了这种涡旋结构光的分布特征,基于菲涅尔全息技术设计的超表面结构以及产生的多种涡旋结构光。涡旋结构光具有特定的振幅与相位分布,对光学超表面设计提出了很高的要求,但仿真和实验结果有力的验证了我们设计的结构光发生器良好的光学性能。这种涡旋结构光发生器为设计结构光场提供了有力工具,可用于光学微操控和粒子筛选。第五章是论文全文的总结和展望。本章总结了论文的主要工作以及利用相应方法开展的其他工作,指出了创新点和论文中存在的不足。最后给出了论文下一步的工作计划。
赵跇坤[4]（2020）在《癌细胞全息显微成像技术研究》文中认为数字全息术是在光学全息术基础上融合了光电探测技术和计算机技术而形成的一种新型显微成像技术。与传统显微术相比,它仅通过一张全息图就提供了更具优势的非接触、无标记、无损伤的快速定量三维成像方法。近年来,鉴于数字全息术独特的成像优势和对生物细胞成像的巨大潜力,其在生物细胞成像应用方面已经引起了科学家们的诸多关注,被广泛用于生物细胞尤其是对癌细胞样品的三维形貌测量、生物参数分析、实时形貌监测等领域,为癌症的诊断和治疗提供了帮助。本文首先介绍了数字全息术工作的基本原理,并通过比较其中几种记录方法的优缺点确定选择同轴全息记录光路。根据同轴数字全息术的原理设计并搭建了同轴全息显微镜系统,然后利用USAF1951分辨率板和其它待测样品测试和标定了系统基本参数,经测定系统具有优于一般同轴全息系统的高横向分辨率和放大率。最后进行了生物细胞的全息成像测试实验,验证了所搭建系统的形貌成像能力、生物参数分析能力以及对活细胞的成像能力。接下来,本文将搭建的同轴全息显微镜系统应用于癌细胞全息显微成像研究。首先测量和分析了不同种类癌细胞的三维形貌和生物参数,然后对一个生长周期及加入药物之后的SMMC-7721肝癌细胞进行了全息成像,利用细胞的三维形貌变化信息定性并定量地研究了肝癌细胞的生长及其药效反应。最后对A549肺癌活细胞进行了实时监测成像,观察了一段时间内肺癌活细胞三维形貌的动态变化。
黄璜[5]（2020）在《基于深度学习与矩阵恢复的相位畸变补偿》文中认为数字全息显微术是一种通过光的干涉记录物体波前并通过数值计算的方法在计算机中再现物体波前的定量相位测量技术,因其无需接触样品、重建速度快、测量精度高等优点,被广泛应用于细胞观测、表面形貌测量以及流体分析等领域。在数字全息显微术中,由“离轴光路结构”和“显微物镜”引入的相位畸变是影响其相位测量精度的重要因素,因而,“如何进行相位畸变补偿”也成为了数字全息显微术研究领域的一个重要而持久的话题。本文首先回顾了数字全息显微术的发展历程及其在国内外的研究现状,并对数字全息显微术中相关的波前记录原理、数值再现原理、相位重建原理和相位畸变的产生及其补偿方法进行了介绍。围绕数字全息术中的相位畸变补偿问题,本论文提出了一种基于背景分割与矩阵恢复的相位畸变补偿方法。同时,通过基于深度学习的背景分割方法实现了自动化的相位畸变补偿。论文的核心内容及创新点可概括为以下两个方面:（1）探究了相位畸变分布的低秩性,并提出了一种基于背景分割与矩阵恢复的相位畸变补偿方法,通过对全息图物光波场分布的背景区域进行分割,避免了物体的相位信息对低秩矩阵恢复过程的干扰,一定程度上解决了较大目标物测量下的相位畸变补偿问题,数值模拟实验和光学实验均证明了该方法的有效性。（2）进一步地,设计了一个神经网络,实现了全息图背景分割的自动化。此外,提出了一种通过频域融合的方法制备模拟全息图训练集的方法,该训练集中的全息图具有真实全息图相似的背景噪声分布,从而实现了全息图训练集的数据增强。结合（1）中所提出的相位畸变补偿方法与所设计的神经网络,实现了数字全息显微成像系统的自动化的相位畸变补偿。
殷达[6]（2020）在《深度学习在数字全息再现中的应用研究》文中指出深度学习已成为现今科研领域的一大热点之一。在数字全息中,深度学习解决了过去许多难以实现的问题,例如自聚焦、像差补偿等。但是深度学习算法对数据集的要求较高,一是要求获得大量成对的训练数据集,二是需要理想物体分布信息作为标签,三是重构精度受数据采集中的噪声影响较大。论文聚焦于深度学习在数字全息重现中的应用,并着力解决以上三个问题。本文介绍了数字全息再现的原理,并且详细介绍了衍射再现算法,以及傅里叶变换法和相移法这两种去除零级像和孪生像的方法。还介绍了消除相位畸变和提高分辨率的方法。提出了利用机器学习中的无监督算法——主成分分析法,解决结构光数字全息显微术中相位解调、相位畸变补偿和精确移频等方面的问题,并利用实验验证了所提出的算法。提出了一种新的在非配对数据下端到端的深度学习框架,它使用了循环一致的网络结构,将标签图像和实际记录的全息图输入到网络中进行训练。实验证明该方法具有三个优点:（1）打破了传统数据配对的限制,标签集和训练集可以无关;（2）训练数据大大减少,即使标签集的数量是训练集的一半时,利用该网络也可以很好地重建全息图;（3）该方法具有较强鲁棒性,提出的算法不受标签随机位移和旋转的影响,因此,比传统的深度学习算法具有更高的准确性。此外,它也能克服由成像系统产生的相位畸变和离焦像差。提出了一种基于深度学习算法来抑制数字全息再现图像中散斑噪声的方法。它不需要无噪声的图像作为标签,只需通过计算成对的、具有随机噪声分布的图像,来获得降噪模型。因此,降低了对实验系统稳定性的要求,无需物体的真实分布作为标签,增强了算法的实用性。实验证明了提出的深度学习算法不仅能去除噪声,而且能最大限度的保留了物体的细节信息。同时,为了证明这一算法的普适性,还将这一算法扩展到了计算全息成像领域中,实验证明了这一算法不仅可以达到与利用无噪声图像训练相同的效果,还可以利用同一算法抑制二维和三维物体的散斑噪声。
吴海钰[7]（2020）在《基于像面数字全息的物体动态形变测量研究》文中认为像面数字全息测量相比于其他数字全息测量技术,具有记录简单、分辨率高、噪声低和计算量小等优点。因此广泛应用于微纳测量、生物细胞分析、粒子成像和跟踪等领域。像面数字全息术有效测量深度与波长成正比,当其测量范围对应光程差超过2?时,将会产生相位包裹问题。由于解包裹算法将会对重建相位带来不确定误差,因此,可以利用数字全息干涉单次曝光法将测量目标的运动过程分割成多个子过程,并对各个子过程分别进行重建处理,以实现对具有较大动态形变物体的快速测量。本文针对物体动态形貌测量的问题。首先,研究了像面数字全息测量算法,分析了像面滤波和频谱滤波两种滤波方法在全息重建中的差异,并提出了对宏观物体测量的像面数字全息快速形貌测量算法;其次,为达到更加理想的图像处理速度,结合GPU建立了GP-GPU像面数字全息快速处理静态库CLibrary;再次,对MEMS麦克风的振动规律和硅胶薄膜形变运动进行了研究;最后,建立了数字全息快速测量系统。本文主要研究内容如下:1、阐述了数字全息术波前记录和波前重建的基本原理,对数字显微像面全息术的微观测量方式进行了理论分析,研究了预放大光路中二次相位畸变补偿的问题;提出了利用单次曝光法解决全息图重建过程中产生相位包裹的问题;并对频谱滤波与像面滤波两种滤波方法进行了理论研究。针对李建毅等人提出的微振动快速测量算法量程小的缺点,提出了一种像面数字全息快速形貌测量算法,增大了算法的量程,使之不仅仅局限于微观测量。2、研究了CUDA的图像处理算法,阐述了并行计算的基本原理,以Visual Studio2013为平台,建立了基于CUDA的GP-GPU像面数字全息快速处理静态库CLibrary,包括:数字显微像面全息算法,像面数字全息快速测量算法与频谱滤波和像面滤波两种滤波方法。3、开展了基于CUDA的像面数字全息动态测量研究。分析了MEMS麦克风的力学模型,利用基于CLibrary的像面数字全息算法对MEMS麦克风的运动规律进行了研究,分析了算法的测量精度,对比了频谱滤波与像面滤波两种滤波方法的差异;利用像面数字全息快速测量算法对硅胶薄膜的变化情况进行了分析,计算了算法的测量误差;展示了基于GPU的重建算法相比于传统CPU的重建算法在性能上的优势,其中频谱滤波重建算法最大处理速度达到43fps,像面数字全息快速测量算法最大加速比达到306.5。4、建立了数字全息动态形变测量系统。系统硬件部分包括预放大菲涅尔离轴衍射光路、高速相机和以tesla K80为计算核心的工作站。软件部分为基于CUDA与Visual Studio2013的GP-GPU像面数字全息快速处理静态库CLibrary和以MATLAB为平台建立的数字全息交互式界面。
赵伟南[8]（2020）在《笼式离轴数字全息颗粒物探测系统》文中研究表明大气颗粒物污染会对人类身体健康造成损害,导致多种疾病发生,例如哮喘、慢性支气管炎,甚至和心脏病、中风和心律失常有关。颗粒物特征检测,主要是粒径、表面积、浓度等,对于防治颗粒物污染有重要意义。对环境中的有害大气颗粒物进行监测,是解决我国当前区域性的霾污染现状的根本手段,也是提高人类健康生活水平的重要保障。数字全息在成像科学领域,特别是在显微和测量是一项潜在的颠覆性的新技术。21世纪以来,全息显微分辨率不断提高,开始应用于微小颗粒物探测。本文提出一种笼式结构的数字全息颗粒物检测系统,装置结构稳定,不容易受到环境因素的影响。首先针对空气中的颗粒物污染,探究使用全息技术测量的可行性。分析了全息术以及相位解包裹技术的基本理论,对目前使用较多的几种数字全息图再现方法以及去除干扰项的方法进行分析。然后基于全息成像理论搭建了一个笼式结构的离轴数字全息测量装置,搭建完成后进行实验调试,针对调试过程中出现的样品重影现象,样品边缘模糊现象进行分析并提出解决办法。接着用一维分划板进行系统放大倍数的标定,对分划板的全息图像进行角谱再现,再使用边缘提取等技术提取出清晰的分划板图像进行标定。最后,在利用标准悬浮粒子验证装置的可行性之后,使用氧化铝粉末模拟气溶胶环境进行测量,得到颗粒物的全息图,对全息图进行频域滤波、角谱再现和相位解包裹运算,使用边缘检测提取出清晰的颗粒物图像,通过计算,可以比较准确的获取颗粒物的粒径尺寸,形状参数等。本文的笼式结构的数字全息装置,能够实现对颗粒物粒径的准确检测,并且装置结构稳定,易于调节。
宋仁康[9]（2020）在《广义相移数字全息干涉术算法理论及实验研究》文中提出1969年,美国贝尔实验室（Bell Laboratory）的Boyle和Smith发明了电荷耦合器件（Charge Couple Devices,CCD）,20世纪六十年代末,美国宇航局的Fossum发明了CMOS图像传感器“片上相机（camera-on-a-chip）”,CMOS即互补金属氧化物半导体（Complementary Metal Oxide Semiconductor,CMOS）。但是受限于当时的工艺技术,面阵光电器件直到90年代初才开始快速发展。传统全息术以干板作为记录介质,存在湿法处理以及难以精确复原等缺点,一直以来研究人员无法解决这一问题,伴随着面阵光电器件的快速发展,全息领域才有了爆炸式的突破——数字全息。数字全息技术采用数据化处理手段,可以将记录的数据和图像转化为数字信号,然后进行存储、处理、加工以及再现,可以实现光机算一体化。相移干涉术（Phase-Shifting Interferometry,PSI）是一种利用相移技术测量物光波前相位的干涉技术,可以从多幅（两幅及以上）携带一定相移量的干涉图中求取待测物光波前的相位分布信息。随着数字全息技术的应用研究和面阵光电器件以及计算机图像处理技术的发展,数字全息技术逐渐和相移与广义相移干涉技术结合起来,产生了相移与广义相移数字全息干涉技术,学术界及工业界不断的拓展该技术的应用领域,现在已经在精密仪器制造、工程工业检测和科学实验等多个领域广泛应用。相移与广义相移数字全息干涉术发展时间并不长,研究人员想要设计出可以实际应用的商业级干涉仪还有许多问题需要解决,本文是对于构建一套完整的相移与广义相移干涉仪系统的一次尝试,主要从相移干涉系统的设计,广义相移盲提取算法以及相位解包裹算法三个依次进行的方面进行了系统地研究,具体研究内容和主要创新点如下:1、提出一种两步相移同步干涉系统,该系统利用圆偏振光调制技术,其设计原理是以Twyman-Green干涉结构为基础,采用非偏振分光棱镜作为偏振态保持单元,采用偏振分光棱镜和反射镜的组合结构作为分光单元,使用偏振方向为0和45的线偏振片阵列作为相移元件,实现了在一个CMOS相机中同时采集两幅相移量为?2的干涉图。通过测量凹面镜的表面信息和水滴的蒸发过程,验证了所提出的基于圆偏振调制的两步相移同步干涉仪的可行性和实时检测能力。2、提出了一种广义相移数字全息干涉术中使用改进的量子粒子群算法精确盲提取任意未知和不相等相移量的算法。该算法首先根据衍射场的统计性质计算相移量近似值,然后使用改进的量子粒子群优化算法进一步提取任意未知和不相等的相移量。其中,将具有高斯概率分布的变异算子引入量子粒子群算法中,从而增加初始相移量组种群的多样性。本章提出的算法可以快速、高精度的获取准确的实际相移值,并且可以有效地克服传统直接搜索方法中经常遇到的“锯齿解现象”。通过使用四步相移干涉法测量透射物体来演示算法的速度和质量,计算机仿真和光学实验验证算法的准确性和高效性。3、提出了一种基于多头绒泡菌觅食模型的相位解包裹算法。利用多头绒泡菌数学模型解决最短路径问题的能力、最短路径问题与枝切线设置问题的相似性,并根据多头绒泡菌觅食过程中,其管道直径与管道流量之间的正反馈机制,提出了多头绒泡菌觅食算法,并将其应用解决到枝切线的设置问题（非确定多项式（NP-hard）问题）中,可以解决传统相位解包裹算法存在大量误差和孤岛现象,实现枝切线的最优化设置。在模拟包裹相位图上测试了所提出的算法的性能,并与其他传统相位解包裹算法进行比较分析,验证了算法出众的解包裹能力。
周福皎[10]（2020）在《基于多视块匹配的数字全息去噪技术研究》文中提出数字全息术将传统光学全息术和数字图像处理技术相结合,可以记录和显示物体的三维信息,在众多领域中得到了广泛应用。由于激光源具有高相干性,照射到光学粗糙表面的物体上,造成散射光的随机干涉,形成散斑噪声,不同于非相干的加性噪声,散斑噪声是一种非常难处理的乘性噪声,散斑噪声的存在严重影响了重建图像的质量,因此,散斑噪声的去除在数字全息领域必不可少。本文首先对散斑噪声的成因进行了研究,由散斑的统计特性可知,若N为散斑图样个数,则散斑对比度与N成反比,因此可以利用多视数字全息来抑制散斑噪声。光学多视数字全息需要搭建光路进行多张图像的采集,装置复杂且费时,在数字多视中,通过随机重采样掩模来模拟移动漫反射器,掩模主要有公平约束掩模和随机重叠掩模,两种掩模可以很好的降低图像的散斑对比度。接着研究了数字滤波算法,非局部均值滤波基于加权平均的思想,将算法应用于数字全息图像中,并利用积分图像法进了加速,算法速率提升了10倍甚至更高;在非局部均值滤波的基础上,研究了三维块匹配滤波算法,并对算法进行了优化,以降低其复杂度,最后将非局部均值滤波和三维块匹配滤波算法进行对比,计算了峰值信噪比和结构相似性,对算法的散斑噪声抑制效果进行定量评价。多视数字全息中的散斑对比度受到理想曲线的约束,在对比度达到饱和之后,图像数量增加去噪性能基本不变;三维块匹配滤波算法在噪声较大时由于错误分组导致去噪性能下降。将多视数字全息中的两种掩模和三维块匹配滤波算法进行联合,形成多视块匹配滤波算法,并根据评价函数进行噪声抑制效果评价。公平约束掩模与数字滤波算法的联合对去噪效果有一定程度的提升,当与三维块匹配滤波算法结合,峰值信噪比可提高1d B,且联合算法在图像信噪比较低时依然可以保持良好的视觉效果。随机重叠掩模和数字滤波算法的联合去噪效果更优,结合非局部均值算法,峰值信噪比提高2.78d B;结合三维块匹配滤波算法,峰值信噪比则可提高4.06d B,而结构相似性达到了0.99,滤波后的图像和原图相似度非常高。最后计算去噪后图像的散斑对比度,联合算法打破了多视中散斑对比度的理想界限,同时也解决了三维块匹配滤波算法中错误分组的问题,在图像信噪比较低时取得了良好的视觉效果,结构相似性达到了0.99,联合算法可以有效的抑制散斑噪声。
二、全息术的物理原理及其应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、全息术的物理原理及其应用（论文提纲范文）
（1）非相干相关数字全息术:原理、发展及应用（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 非相干相关数字全息术的记录与再现机制 |
| 3 非相干相关数字全息术的发展 |
| 3.1 成像分辨率增强或提升 |
| 3.2 成像质量的提升 |
| 3.3 其他成像性能指标的提升 |
| 4 非相干相关数字全息术应用研究进展 |
| 4.1 基于FINCH的应用研究进展 |
| 4.2 COACH技术的应用研究进展 |
| 5 总结与展望 |
（2）光场相干测量及其在计算成像中的应用（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 光场表征：从相干到部分相干 |
| 2.1 相干光场的复振幅表征 |
| 2.2 部分相干光场的表征 |
| 2.2.1 部分相干光场的关联函数表征 |
| 2.2.2 部分相干光场的相空间表征 |
| 2.3 几何光学近似下的光场表征 |
| 3 光场传输：从相干到部分相干 |
| 3.1 相干光场的传输 |
| 3.2 部分相干光场的传输 |
| 3.3 部分相干光场的相干模式分解 |
| 4 光场测量：从相位测量到相干测量 |
| 4.1 相位测量与相位恢复 |
| 4.2 相干测量与相干恢复 |
| 4.2.1 干涉相干测量 |
| 4.2.2 非干涉相干恢复 |
| 4.2.3 非干涉相干采样 |
| 4.3 光场成像与计算光场成像 |
| 4.3.1 光场直接采样 |
| 4.3.2 基于光强传输的计算光场成像 |
| 5 基于相干测量的计算成像新体制 |
| 5.1 光场成像与显微 |
| 5.2 非干涉相位复原 |
| 5.3 非相干全息术 |
| 5.4 散斑相关穿透散射介质成像 |
| 5.5 非相干合成孔径 |
| 5.6 非相干断层成像 |
| 6 相干测量的典型应用 |
| 6.1 生物显微成像 |
| 6.2 计算摄影 |
| 6.3 光束表征 |
| 6.4 光学测量 |
| 6.5 远场被动探测 |
| 6.6 无透镜成像 |
| 7 相干测量技术所面临的问题与挑战 |
| 7.1 时空相干性耦合情况下问题的复杂性 |
| 7.2 重要科学意义与有限实用价值间的矛盾性 |
| 7.3 从低维数据采样到高维相干函数重建的病态性 |
| 7.4 高维海量数据采集运算及其存储的挑战性 |
| 8 总结与展望 |
（3）透射超表面功能元件设计与光波前调控的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 超表面的研究背景与意义 |
| 1.2 超表面对光场的相位调控 |
| 1.3 基于超表面设计的微光学元件 |
| 1.4 本文的主要工作和创新点 |
| 第二章 表面等离涡旋产生的统一理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 表面等离涡旋产生的物理机理 |
| 2.3 纳米矩形孔激发的表面等离激元 |
| 2.4 表面等离涡旋发生器的结构设计及光学性能 |
| 2.5 高阶表面等离涡旋发生器的设计级光学性能 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 基于Fresnel全息的超表面阵列照明器 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Fresnel全息超表面阵列照明器的设计原理 |
| 3.3 超表面阵列照明器性能的数值模拟 |
| 3.4 超表面阵列照明器性能的实验验证 |
| 3.5 复杂阵列的超表面阵列照明器 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 基于全息超表面的涡旋结构光发生器 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 全息超表面涡旋结构光发生器的理论基础 |
| 4.3 超表面涡旋结构光发生器工作性能的数值模拟 |
| 4.4 超表面涡旋结构光发生器性能的实验验证 |
| 4.5 本章总结 |
| 第五章 全文总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 论文的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及获得的奖励 |
| 致谢 |
（4）癌细胞全息显微成像技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究目的和意义 |
| 1.2 数字全息术国内外研究现状 |
| 1.3 生物细胞全息成像国内外研究现状 |
| 1.4 课题来源及研究内容 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 第2章 数字全息术的基本原理 |
| 2.1 数字全息术记录原理及分类 |
| 2.1.1 傅里叶变换数字全息术记录原理 |
| 2.1.2 预放大数字全息术记录原理 |
| 2.1.3 离轴数字全息术记录原理 |
| 2.1.4 同轴数字全息术记录原理 |
| 2.2 数字全息术再现原理及算法 |
| 2.2.1 菲涅尔衍射再现算法 |
| 2.2.2 角谱再现算法 |
| 2.2.3 卷积再现算法 |
| 2.3 数字全息术相位解包原理及算法 |
| 2.3.1 最小二乘相位解包裹算法 |
| 2.3.2 枝切相位解包裹算法 |
| 2.3.3 质量图引导的相位解包裹算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 同轴全息显微镜系统 |
| 3.1 光路设计及搭建 |
| 3.2 所选器件参数 |
| 3.2.1 激光器 |
| 3.2.2 10×显微物镜 |
| 3.2.3 微米级三维位移平台 |
| 3.2.4 40×显微物镜 |
| 3.2.5 CCD相机 |
| 3.3 系统参数标定 |
| 3.3.1 像面像素尺寸和放大率 |
| 3.3.2 横向分辨率 |
| 3.3.3 景深 |
| 3.4 全息图像再现流程 |
| 3.5 生物细胞全息成像测试实验 |
| 3.5.1 细胞形貌成像测试实验 |
| 3.5.2 细胞生物参数分析测试实验 |
| 3.5.3 活细胞成像测试实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 癌细胞全息显微成像研究 |
| 4.1 生物细胞全息显微成像原理 |
| 4.2 生物细胞全息显微成像实验步骤 |
| 4.3 不同种类固化的癌细胞全息成像实验 |
| 4.4 SMMC-7721肝癌细胞形貌变化全息成像实验 |
| 4.4.1 一个生长周期内的肝癌细胞全息成像 |
| 4.4.2 加药后的肝癌细胞全息成像 |
| 4.5 A549肺癌活细胞实时全息成像实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间取得的成果 |
| 致谢 |
（5）基于深度学习与矩阵恢复的相位畸变补偿（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 数字全息术研究现状 |
| 1.3 本论文主要研究内容 |
| 第2章 数字全息显微术 |
| 2.1 波前记录 |
| 2.1.1 数字记录 |
| 2.2 数值传播算法 |
| 2.3 相位重建 |
| 2.3.1 傅里叶变换法与相移法 |
| 2.3.2 相位解包裹 |
| 2.3.3 聚焦判据 |
| 2.4 相位畸变补偿 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于背景分割与矩阵恢复的相位畸变补偿 |
| 3.1 低秩矩阵恢复 |
| 3.2 相位畸变矩阵的低秩性 |
| 3.3 基于主成分分析法的相位畸变补偿 |
| 3.4 相位畸变矩阵的恢复研究 |
| 3.5 基于背景分割与矩阵恢复的相位畸变补偿 |
| 3.5.1 有效性验证 |
| 3.5.2 鲁棒性研究 |
| 3.5.3 光学实验 |
| 3.5.4 相位畸变补偿方法的优化方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于深度学习的背景分割与相位畸变补偿 |
| 4.1 深度学习 |
| 4.1.1 神经元与激活函数 |
| 4.1.2 神经网络与梯度下降 |
| 4.1.3 卷积神经网络 |
| 4.2 基于深度学习的背景分割方法 |
| 4.2.1 网络结构 |
| 4.2.2 数据集采集装置 |
| 4.2.3 数据增强 |
| 4.3 训练过程 |
| 4.4 实验分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结及展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 指导老师对研究生学位论文的学术评语 |
| 答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（6）深度学习在数字全息再现中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本课题的研究意义和主要工作 |
| 第2章 数字全息术的基本原理与算法研究 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数字全息术的记录原理 |
| 2.3 衍射再现原理 |
| 2.4 傅里叶变换法 |
| 2.5 相移数字全息干涉术 |
| 2.5.1 定步长与广义相移算法 |
| 2.5.2 空间载波相移法 |
| 2.5.3 主成分分析相位解调算法 |
| 2.6 基于主成分分析法的相位畸变补偿 |
| 2.7 基于主成分分析法的结构光数字全息显微术 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 非配对数据下基于深度学习的数字全息重建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 解决成像逆问题的深度学习模型 |
| 3.3 网络结构 |
| 3.4 损失函数 |
| 3.5 实验结果与讨论 |
| 3.5.1 实验结果分析 |
| 3.5.2 不同标签数量对算法的影响 |
| 3.5.3 配对与非配对训练方式的比较 |
| 3.5.4 消除成像系统像差与离焦像差 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于深度学习的相干成像散斑噪声抑制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验原理与装置 |
| 4.3 数字全息散斑抑制实验结果 |
| 4.4 计算全息中的散斑噪声 |
| 4.4.1 计算全息中的散斑噪声抑制结果 |
| 4.4.2 与利用干净目标训练方法对比 |
| 4.4.3 多平面下算法去噪效果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结束语 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于像面数字全息的物体动态形变测量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 课题的研究内容与组织结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 本文的组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 像面数字全息测量的基本理论 |
| 2.1 数字全息图的记录与重建 |
| 2.1.1 数字全息图的记录 |
| 2.1.2 数字全息图的重建 |
| 2.1.3 像面与频谱滤波法 |
| 2.2 等曲率物参光像面数字全息技术 |
| 2.2.1 等曲率物参光数字显微像面全息 |
| 2.2.2 数字显微像面全息点扩散函数 |
| 2.2.3 等曲率物参光数字显微像面全息测量 |
| 2.3 数字全息干涉 |
| 2.3.1 时间平均法 |
| 2.3.2 双曝光法 |
| 2.3.3 单次曝光法 |
| 2.4 像面数字全息快速形貌测量算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 像面数字全息并行计算研究 |
| 3.1 CUDA构架 |
| 3.1.1 GPU并行计算 |
| 3.1.2 CUDA内存结构 |
| 3.1.3 CUDA线程的调用方法 |
| 3.2 像面数字全息快速计算 |
| 3.2.1 CLibrary库的建立 |
| 3.2.2 CLibrary库的调用方法 |
| 3.3 CUDA在图像处理中的初步应用 |
| 3.3.1 CUDA在图像滤波中的应用 |
| 3.3.2 CUDA在全息重建中的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于CUDA的像面数字全息动态形貌测量 |
| 4.1 MEMS麦克风振动分析 |
| 4.1.1 力学分析 |
| 4.1.2 MEMS麦克风谐响应分析 |
| 4.2 MEMS麦克风快速振动测量 |
| 4.2.1 实验光路 |
| 4.2.2 放大率标定 |
| 4.2.3 MEMS麦克风振动模拟 |
| 4.2.4 两种滤波方法对测量结果 |
| 4.2.5 实验误差分析 |
| 4.3 宏观物体形变测量 |
| 4.3.1 实验设计 |
| 4.3.2 硅胶薄膜测量及误差分析 |
| 4.4 计算性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 数字全息动态形变测量系统 |
| 5.1 数字全息动态形变测量系统总体设计 |
| 5.2 系统软硬件设计 |
| 5.2.1 系统硬件设计 |
| 5.2.2 系统软件设计 |
| 5.2.3 测量系统界面 |
| 5.3 三维物体动态形变测量演示 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 |
（8）笼式离轴数字全息颗粒物探测系统（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 全息术的发展 |
| 1.2 数字全息术的发展 |
| 1.3 论文研究的意义 |
| 1.3.1 颗粒物污染的危害 |
| 1.3.2 数字全息技术的优势 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 第二章 数字全息的原理 |
| 2.1 基础理论 |
| 2.2 光学全息术 |
| 2.2.1 全息图的记录 |
| 2.2.2 波前再现 |
| 2.3 数字全息术 |
| 2.3.1 数字全息图的记录 |
| 2.3.2 数值再现 |
| 2.4 全息图的再现 |
| 2.4.1 菲涅尔变换法 |
| 2.4.2 卷积法 |
| 2.4.3 角谱法 |
| 2.4.4 直流项和孪生像的抑制 |
| 2.4.5 再现算法的比较 |
| 2.5 相位解包裹算法 |
| 2.5.1 一维相位解包裹 |
| 2.5.2 二维相位解包裹 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 离轴数字全息系统 |
| 3.1 光路设计 |
| 3.2 全息装置主要器件选择 |
| 3.3 实验调试 |
| 3.4 系统标定 |
| 3.4.1 分划板标定实验 |
| 3.4.2 图像边缘检测技术 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 实验与结果 |
| 4.1 标准悬浮粒子实验 |
| 4.2 颗粒物粒径测量误差分析 |
| 4.3 颗粒物实验 |
| 4.3.1 颗粒物全息图的记录与再现 |
| 4.3.2 颗粒物全息图的解包裹 |
| 4.4 实验结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（9）广义相移数字全息干涉术算法理论及实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 全息术与数字全息术 |
| 1.2.1 数字全息术简介 |
| 1.2.2 数字全息术的特点和分类 |
| 1.3 相移与广义相移数字全息干涉术 |
| 1.3.1 相移与广义相移干涉术简介 |
| 1.3.2 相移与广义相移数字全息干涉术的特点 |
| 1.4 本论文的主要研究内容及结构 |
| 第2章 相移数字全息干涉术的基本原理及主要算法 |
| 2.1 相移干涉术的基本原理 |
| 2.1.1 相移干涉术的基本概念 |
| 2.1.2 相移干涉术的数学描述 |
| 2.2 相移的实现方式 |
| 2.2.1 压电陶瓷驱动法 |
| 2.2.2 衍射光栅相移法 |
| 2.2.3 偏振器件相移法 |
| 2.3 相移算法 |
| 2.3.1 定步长相移算法 |
| 2.3.2 等步长相移算法 |
| 2.3.3 随机步长相移算法 |
| 2.4 相位解包裹算法基本原理 |
| 2.4.1 一维、二维相位解包裹基本原理 |
| 2.4.2 相位解包裹算法分类及基本原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于圆偏振调制的两步相移同步干涉仪设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 同步相移干涉仪国内外研究现状 |
| 3.3 正交圆偏振调制系统理论分析 |
| 3.4 基于圆偏振调制的两步相移同步干涉仪实验系统的搭建 |
| 3.5 实验细节与结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 广义相移数字全息干涉术中相移算法的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 广义相移算法及量子粒子群算法研究现状 |
| 4.3 广义相位提取算法理论基础 |
| 4.3.1 基于衍射场统计特性的广义相移数字全息干涉术基本理论 |
| 4.3.2 改进的量子粒子群算法的基本理论 |
| 4.4 仿真实验研究 |
| 4.5 光学实验研究 |
| 4.5.1 实验系统搭建 |
| 4.5.2 实验结果分析 |
| 4.6 误差分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于多头绒泡菌觅食模型的相位解包裹算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多头绒泡菌及其仿生模型的研究 |
| 5.3 多头绒泡菌觅食算法 |
| 5.3.1 Goldstein分支切割算法 |
| 5.3.2 多头绒泡菌觅食算法的基本理论 |
| 5.4 模拟实验及结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）基于多视块匹配的数字全息去噪技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 全息术基本理论 |
| 2.1 光学全息基本原理 |
| 2.2 数字全息基本原理 |
| 2.2.1 数字全息记录过程 |
| 2.2.2 数字全息重建算法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 散斑噪声与多视数字全息 |
| 3.1 散斑噪声 |
| 3.1.1 散斑成因 |
| 3.1.2 散斑的统计特性 |
| 3.2 多视数字全息 |
| 3.2.1 公平约束掩模 |
| 3.2.2 随机重叠掩模 |
| 3.3 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 散斑噪声的数字滤波方法 |
| 4.1 非局部均值滤波 |
| 4.1.1 基本原理 |
| 4.1.2 积分图像法算法加速 |
| 4.2 三维块匹配滤波 |
| 4.2.1 基本原理 |
| 4.2.2 算法优化 |
| 4.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 多视块匹配滤波抑制散斑噪声 |
| 5.1 多视块匹配滤波 |
| 5.2 实验结果与分析 |
| 5.2.1 公平约束掩模实验 |
| 5.2.2 随机重叠掩模实验 |
| 5.2.3 综合分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
四、全息术的物理原理及其应用（论文参考文献）
- [1]非相干相关数字全息术:原理、发展及应用[J]. 万玉红,刘超,满天龙,菅孟静,马腾,张沁,秦怡. 激光与光电子学进展, 2021(18)
- [2]光场相干测量及其在计算成像中的应用[J]. 张润南,蔡泽伟,孙佳嵩,卢林芃,管海涛,胡岩,王博文,周宁,陈钱,左超. 激光与光电子学进展, 2021(18)
- [3]透射超表面功能元件设计与光波前调控的研究[D]. 牟真. 山东师范大学, 2021(12)
- [4]癌细胞全息显微成像技术研究[D]. 赵跇坤. 长春理工大学, 2020
- [5]基于深度学习与矩阵恢复的相位畸变补偿[D]. 黄璜. 深圳大学, 2020(01)
- [6]深度学习在数字全息再现中的应用研究[D]. 殷达. 南京师范大学, 2020(03)
- [7]基于像面数字全息的物体动态形变测量研究[D]. 吴海钰. 重庆理工大学, 2020(08)
- [8]笼式离轴数字全息颗粒物探测系统[D]. 赵伟南. 合肥工业大学, 2020(02)
- [9]广义相移数字全息干涉术算法理论及实验研究[D]. 宋仁康. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [10]基于多视块匹配的数字全息去噪技术研究[D]. 周福皎. 哈尔滨工程大学, 2020