一种消除杂散频谱的数字全息物像频谱自适应提取方法技术

本发明专利技术公开了一种消除杂散频谱的数字全息物像频谱自适应提取方法。采集待测物全息干涉图转换为频谱图，通过相位信息确定物像频谱中心坐标；迭代阈值分割处理获得频谱二值分割图；根据物像频谱中心坐标在频谱二值分割图的前景区域提取生成物像频谱二值分割图；频谱二值分割图减去物像频谱二值分割图获得杂散频谱区域二值分割图，在频谱图上根据杂散频谱区域二值分割图获得消除杂散频谱后的频谱图；通过自适应生成的巴特沃兹滤波器完成物像频谱滤波，通过解包裹和畸变补偿重建三维形貌图。本发明专利技术解决了物体细节信息提取量与杂散频谱引入量的矛盾，最大程度的降低杂散频谱引入量同时提高物体细节信息提取量，从而提高物体三维形貌重建的质量。维形貌重建的质量。维形貌重建的质量。

【技术实现步骤摘要】
一种消除杂散频谱的数字全息物像频谱自适应提取方法


[0001]本专利技术涉及数字全息
的一种物体三维形貌测量方法，具体涉及一种消除杂散频谱的数字全息物像频谱自适应提取方法。

技术介绍

[0002]在离轴数字全息测量技术中，全息干涉图的频域里存在着物像、共轭项、零级项与杂散频谱四种区域。因为共轭项、零级项与杂散频谱的内容都属于干扰信息，会阻碍物体三维形貌的高质量重建，所以对全息频谱图进行滤波,自适应的提取出频谱图上的物像频谱是数字全息技术的关键步骤之一。杂散频谱是相干噪声、环纹噪声、寄生条纹和散射激光干涉信号等干扰信息在频谱中的体现，它们在全频谱范围内随机分布。近年来，国内外学者已经提出了许多的自动滤波方法。然而对于通过阈值分割得到的滤波窗口，常常由于选取的阈值过大或者迭代次数过多导致生成的滤波窗口过小，造成物体频谱信息部分丢失，数值重建后的物体轮廓分布失真。过大的滤波窗口虽然能提取到全部的物体细节信息，但同时也会引入较多的杂散频谱，降低数值重建后的图像质量和相位测量准确度。综上所述，数字全息物像频谱自适应提取的研究领域面临着滤波范围大小选择导致的物体细节信息提取量与杂散频谱引入量的矛盾亟待解决。

技术实现思路

[0003]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种消除杂散频谱的数字全息物像频谱自适应提取方法。能够在降低杂散频谱引入量的同时提高物体细节信息提取量，实现物体三维形貌的高质量重建。
[0004]本专利技术是通过以下技术方案来实现的：
[0005]步骤一：采集待测物的全息干涉图，然后将全息干涉图转换为频谱图P0，通过频谱图P0的相位信息，确定物像频谱中心坐标(x1,y1)；
[0006]步骤二：对频谱图P0作迭代阈值分割处理获得频谱二值分割图P1；
[0007]步骤三：根据物像频谱中心坐标(x1,y1)，在频谱二值分割图P1的前景区域即像素点强度值为1的白色区域中搜索并单独提取出物像频谱区域二值分割掩模，生成物像频谱二值分割图P2；
[0008]步骤四：通过频谱二值分割图P1减去物像频谱二值分割图P2获得杂散频谱区域二值分割图P3，在频谱图P0上根据杂散频谱区域二值分割图P3处理获得消除杂散频谱后的频谱图P4，提前消除频谱图上的主要干扰信息；
[0009]步骤五：在消除杂散频谱后的频谱图P4上，通过自适应的巴特沃兹滤波器完成物像频谱的自动滤波，最后通过相位解包裹和畸变补偿操作重建出待测物的三维形貌图。
[0010]所述的待测物为微纳结构对象，例如超精密零件、MEMS芯片、生物细胞。
[0011]本专利技术采用分辨率测试靶作为实施例中的待测物，采集了待测物表面的全息干涉图。
[0012]所述步骤一，具体为：
[0013]1.1)采用CCD(charge
‑
coupled device)光敏电子成像器件记录物光波和参考光波相互干涉产生的全息干涉图：
[0014]I＝|O|2+|R|2+OR
*
+O
*
R
[0015]其中，I表示全息干涉信号，O为激光穿过待测物后衍射形成的物光信号，R为激光不穿过待测物的参考光信号；
[0016]1.2)通过二维傅里叶变换将全息干涉图转换为频谱图P0：
[0017]P0＝FFT{I}＝FFT{|O|2}+FFT{|R|2}+FFT{OR
*
}+FFT{O
*
R}
[0018]其中，FFT{}表示二维傅里叶变换；O和R分别为待测物的物光信号和参考光信号，O*和R*分别为物光信号的共轭和参考光信号的共轭；FFT{|O|2}+FFT{|R|2}共同构成了频谱图P0中的零级项频谱，FFT{O(x,y)R
*
(x,y)}和FFT{O
*
(x,y)R(x,y)}分别为物像频谱和共轭项频谱；
[0019]1.3)频谱图P0为复振幅信号，同时包含强度信息和相位信息，提取出频谱图P0的包裹相位信号：
[0020]φ
FFT
＝arctan{Im(P0)/Re(P0)}
[0021]其中，φ
FFT
表示频谱图P0的包裹相位信号，Re()表示提取频谱图P0的实部信息，Im()表示提取频谱图P0的虚部信息；
[0022]1.4)将包裹相位信号通过进一步的相位解包裹操作获得展开相位，通过搜索全息干涉图的展开相位最大值的位置，作为物像频谱中心坐标(x1,y1)，展开相位分布出现与载频对应的极值。
[0023]所述步骤二，具体为：
[0024]2.1)预先设置频谱图P0的全局阈值T0和待删除临界面积S，T0大于0小于1；
[0025]2.2)在对频谱图P0进行均值滤波后，根据全局阈值T0和待删除临界面积S进行迭代阈值分割操作，获得频谱分割图；
[0026]2.3)通过计算机自动识别出当前频谱分割图中的前景区域个数，并进行判断：
[0027]如果第一次阈值分割操作获得的频谱分割图中前景区域个数小于3，则将全局阈值T0增加0.01后回到步骤2.2)进行处理，不断迭代，直到前景区域个数不小于3，以最后一次迭代的全局阈值T0记录为分割阈值T；
[0028]如果第一次阈值分割操作获得的频谱分割图中前景区域个数大于3，直接将此时的全局阈值T0记录为分割阈值T；
[0029]如果第一次阈值分割操作获得的频谱分割图中前景区域个数等于3，则将全局阈值T0减少0.01后回到步骤2.2)进行处理，不断迭代，直到前景区域个数不等于3，以倒数第二次迭代的全局阈值T0记录为分割阈值T；
[0030]使用最终迭代获取的分割阈值T对频谱图P0作阈值分割处理得到频谱二值分割图P1。
[0031]所述2.2)中，阈值分割操作，具体为：对频谱图P0做迭代阈值分割，将小于全局阈值T0的像素点的强度值更设为0，其余像素点的强度值改为1，其中，1表示为前景区域，0表示为背景区域；然后删除所有面积小于待删除临界面积S的前景区域。
[0032]表示为：
[0033][0034]其中，P1(x,y)表示频谱二值分割图的每个像素点，P0(x,y)表示频谱图的对应像素点，T0表示初始分割阈值。
[0035]所述步骤三，具体为：将频谱二值分割图P1的所有前景区域按面积大小排序，只留下面积最大的三个前景区域，分别为零级项区域、共轭项区域和物像频谱区域；获取这三个前景区域各自的质心坐标(x
i
,y
i
)，分别计算每个前景区域的质心坐标(x
i
,y
i
)与物像频谱中心坐标(x1,y1)之间的距离L
i
，取距离L
i
最小的前景区域作为物像频谱区域，建立针对物像频谱区域的物像频谱区域二值分割掩模P2。
[0036]其中所述的距离L
i
是按照以下公式计算获得：
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种消除杂散频谱的数字全息物像频谱自适应提取方法，其特征在于：步骤一：采集待测物的全息干涉图，然后将全息干涉图转换为频谱图P0，通过频谱图P0的相位信息，确定物像频谱中心坐标(x1,y1)；步骤二：对频谱图P0作迭代阈值分割处理获得频谱二值分割图P1；步骤三：根据物像频谱中心坐标(x1,y1)，在频谱二值分割图P1的前景区域中搜索并单独提取出物像频谱区域二值分割掩模，生成物像频谱二值分割图P2；步骤四：通过频谱二值分割图P1减去物像频谱二值分割图P2获得杂散频谱区域二值分割图P3，在频谱图P0上根据杂散频谱区域二值分割图P3处理获得消除杂散频谱后的频谱图P4；步骤五：在消除杂散频谱后的频谱图P4上，通过自适应的巴特沃兹滤波器完成物像频谱的自动滤波，最后通过相位解包裹和畸变补偿操作重建出待测物的三维形貌图。2.根据权利要求1所述的一种消除杂散频谱的数字全息物像频谱自适应提取方法，其特征在于：所述步骤一，具体为：1.1)采用CCD光敏电子成像器件记录物光波和参考光波相互干涉产生的全息干涉图：I＝|O|2+|R|2+OR
*
+O
*
R其中，I表示全息干涉信号，O为激光穿过待测物后衍射形成的物光信号，R为激光不穿过待测物的参考光信号；1.2)通过二维傅里叶变换将全息干涉图转换为频谱图P0：P0＝FFT{I}＝FFT{|O|2}+FFT{|R|2}+FFT{OR
*
}+FFT{O
*
R}其中，FFT{}表示二维傅里叶变换；O和R分别为待测物的物光信号和参考光信号，O*和R*分别为物光信号的共轭和参考光信号的共轭；FFT{|O|2}+FFT{|R|2}共同构成了频谱图P0中的零级项频谱，FFT{O(x,y)R
*
(x,y)}和FFT{O
*
(x,y)R(x,y)}分别为物像频谱和共轭项频谱；1.3)频谱图P0为复振幅信号，同时包含强度信息和相位信息，提取出频谱图P0的包裹相位信号：φ
FFT
＝arctan{Im(P0)/Re(P0)}其中，φ
FFT
表示频谱图P0的包裹相位信号，Re()表示提取频谱图P0的实部信息，Im()表示提取频谱图P0的虚部信息；1.4)将包裹相位信号通过进一步的相位解包裹操作获得展开相位，通过搜索展开相位最大值的位置，作为物像频谱中心坐标(x1,y1)。3.根据权利要求1所述的一种消除杂散频谱的数字全息物像频谱自适应提取方法，其特征在于：所述步骤二，具体为：2.1)预先设置频谱图P0的全局阈值T0和待删除临界面积S；2.2)在对频谱图P0进行均值滤波后，根据全局阈值T0和待删除临界面积S进行迭代阈值分割操作，获得频谱分割图；2.3)通过计算机自动识别出当前频谱分割图中的前景区域个数，并进行判断：如果第一次阈值分割操作获得的频谱分割图中前景区域个数小于3，则将全局阈值T0增加0.01后回到步骤2.2)进行处理，不断迭代，直到前景区域个数不小于3，以最后一次迭代的全局阈值T0记录为分割阈值T；
如果第一次阈值分割操作获得的频谱分割图中前景区域个数大于3，直接将此时的全局阈值T0记录为分割阈值T；如果第一次阈值分割操作获得的频谱分割图中前景区域个数等于3，则将全局阈值T0减少0.01后回到步骤2.2)进行处理，不断迭代，直到前景区域个数不等于3，以倒数第二次迭代的全局阈值T0记录为分割阈值T；使用分割阈值T对频谱图P0作阈值分割处理得到频...

【专利技术属性】
技术研发人员：张济帆，陈本永，严利平，
申请(专利权)人：浙江理工大学，
类型：发明
国别省市：