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數(shù)字全息技術(shù)及其應(yīng)用

數(shù)字全息技術(shù)及其應(yīng)用

定 價:¥88.00

作 者: 周文靜,于瀛潔,伍小燕 著
出版社: 科學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787030640710 出版時間: 2020-02-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 215 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  《數(shù)字全息技術(shù)及其應(yīng)用》系統(tǒng)介紹了數(shù)字全息技術(shù)的基本原理,詳細闡述了數(shù)字全息技術(shù)與其他技術(shù)的交叉結(jié)合,如數(shù)字顯微全息技術(shù)、相移數(shù)字全息技術(shù)、斷層掃描數(shù)字全息層析技術(shù)、壓縮傳感數(shù)字全息層析技術(shù)、強度傳輸方法實現(xiàn)全息圖的相位重建技術(shù)和深度學習在數(shù)字全息技術(shù)中的應(yīng)用等,以及在不同領(lǐng)域的應(yīng)用,如微觀表面粗糙度檢測、光學器件微觀參量檢測、微機電系統(tǒng)器件微結(jié)構(gòu)成像檢測、生物組織層析重建、大尺寸梯度透鏡三維折射率檢測等。

作者簡介

暫缺《數(shù)字全息技術(shù)及其應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 全息技術(shù)發(fā)展概述 1
1.2 數(shù)字全息技術(shù)基本原理 1
1.2.1 數(shù)字全息圖記錄 2
1.2.2 數(shù)字全息圖重建 4
1.2.3 數(shù)值重建算法 6
1.3 數(shù)字全息技術(shù)常用概念辨析 11
1.3.1 數(shù)字全息測量與數(shù)字干涉測量 11
1.3.2 同軸全息圖與離軸全息圖 12
1.3.3 傅里葉變換全息圖與菲涅耳全息圖 12
參考文獻 12
第2章 數(shù)字顯微全息技術(shù) 14
2.1 數(shù)字顯微全息技術(shù)發(fā)展及其應(yīng)用概況 14
2.1.1 數(shù)字顯微全息技術(shù)發(fā)展 14
2.1.2 數(shù)字顯微全息技術(shù)與其他相關(guān)顯微測量技術(shù)的比較 15
2.1.3 數(shù)字顯微全息技術(shù)國內(nèi)外應(yīng)用概況 15
2.2 數(shù)字顯微全息關(guān)鍵技術(shù) 16
2.2.1 數(shù)字顯微全息圖的記錄 16
2.2.2 數(shù)字顯微全息技術(shù)中的放大方式 17
2.2.3 數(shù)字顯微全息技術(shù)中的誤差抑制 18
2.2.4 數(shù)字顯微全息圖的關(guān)鍵參數(shù) 19
2.3 數(shù)字顯微全息表面粗糙度測量 25
2.3.1 數(shù)字顯微全息表面粗糙度測量研究現(xiàn)狀 25
2.3.2 表面粗糙度常用參數(shù)的基本定義 25
2.3.3 數(shù)字顯微全息圖重建相位與物體表面粗糙度值之間的映射 27
2.4 數(shù)字顯微全息表面粗糙度測量系統(tǒng)設(shè)計及實現(xiàn) 29
2.5 數(shù)字顯微全息表面粗糙度測量系統(tǒng)標定及實驗分析 30
2.5.1 系統(tǒng)標定 30
2.5.2 標準多刻線樣板表面粗糙度測量 33
2.5.3 研磨樣塊表面粗糙度測量 35
參考文獻 37
第3章 相移數(shù)字全息技術(shù) 42
3.1 相移數(shù)字全息技術(shù)的應(yīng)用 42
3.2 相移數(shù)字全息技術(shù)原理 43
3.2.1 相移數(shù)字全息技術(shù)基本原理 43
3.2.2 三步相移同軸全息技術(shù) 44
3.2.3 四步相移同軸全息技術(shù) 44
3.2.4 五步相移同軸全息技術(shù) 45
3.3 兩步正交相移同軸全息技術(shù) 45
3.3.1 兩步正交相移同軸全息技術(shù)研究現(xiàn)狀 45
3.3.2 兩步正交相移實現(xiàn)方法 46
3.3.3 兩步正交相移同軸全息技術(shù)基本原理 49
3.4 兩步正交相移同軸全息技術(shù)模擬分析 52
3.4.1 模擬分析中的樣本參數(shù) 52
3.4.2 標準兩步相移同軸全息重建模擬 54
3.4.3 簡易兩步相移同軸全息重建模擬 55
3.4.4 兩步正交相移同軸全息相位重建誤差分析 58
3.5 兩步正交相移同軸全息重建實驗 61
3.5.1 兩步正交相移同軸全息重建實驗系統(tǒng)設(shè)計與搭建 61
3.5.2 相移實現(xiàn)及其標定 62
3.5.3 標準分辨率板USAF 強度重建 64
3.5.4 MEMS 微結(jié)構(gòu)樣本強度重建 66
3.5.5 自制微刻玻璃樣本相位重建 67
參考文獻 69
第4章 斷層掃描數(shù)字全息層析技術(shù) 71
4.1 常見的斷層掃描成像技術(shù) 71
4.1.1 計算機斷層掃描成像技術(shù) 71
4.1.2 光學投影層析技術(shù) 72
4.1.3 光學相干層析技術(shù) 73
4.2 斷層掃描數(shù)字全息層析技術(shù)的基本原理 74
4.2.1 斷層掃描數(shù)字全息層析技術(shù)的發(fā)展 74
4.2.2 斷層掃描三維重建的基本原理 76
4.2.3 層析重建算法 78
4.2.4 少量投影數(shù)字全息層析重建技術(shù) 80
4.2.5 層析重建誤差影響因素分析 85
4.3 斷層掃描數(shù)字全息層析重建實驗 88
4.3.1 數(shù)字單向單幅全息圖層析重建 88
4.3.2 石膏頭像計算全息圖層析重建 93
4.4 三視角單幅層析全息圖重建模擬和分析 96
4.4.1 三視角單幅層析全息圖頻譜分布特征 96
4.4.2 三視角單幅層析全息圖重建模擬 97
4.4.3 三視角單幅層析全息圖重建關(guān)鍵參數(shù)分析 100
4.5 三視角單幅層析全息圖重建實驗 100
4.5.1 三視角單幅層析全息圖記錄系統(tǒng)設(shè)計 100
4.5.2 三視角單幅層析全息圖的頻譜濾波 101
4.5.3 三視角單幅層析全息圖的數(shù)值重建 102
4.5.4 三視角單幅層析全息圖的層析重建 106
4.6 生物細胞單幅層析全息圖重建實驗 107
4.6.1 立式三視角單幅層析全息圖記錄系統(tǒng)設(shè)計 107
4.6.2 立式三視角單幅層析全息圖記錄系統(tǒng)搭建與測試 110
4.6.3 生物細胞單幅層析全息圖記錄及層析重建 111
參考文獻 113
第5章 壓縮傳感數(shù)字全息層析技術(shù) 117
5.1 壓縮傳感數(shù)字全息層析技術(shù)原理 117
5.1.1 壓縮傳感基本概念 119
5.1.2 壓縮傳感理論關(guān)鍵因素分析 121
5.1.3 壓縮傳感理論與全息層析重建 127
5.2 基于壓縮傳感的無放大全息層析重建方法 136
5.2.1 基于壓縮傳感的無放大全息記錄 136
5.2.2 基于壓縮傳感的無放大全息重建 138
5.2.3 基于壓縮傳感的無放大同軸全息層析重建實驗 141
5.2.4 基于壓縮傳感的無放大離軸全息層析重建實驗 148
5.2.5 軸向分辨率的分析 153
5.3 基于壓縮傳感的4F 放大同軸全息層析重建 155
5.3.1 基于壓縮傳感的4F 放大同軸全息層析重建方法 155
5.3.2 基于壓縮傳感的4F 放大同軸全息層析重建實驗 160
5.3.3 軸向分辨率的分析 167
5.4 基于壓縮傳感的點光源放大同軸全息層析重建 167
5.4.1 基于壓縮傳感的點光源放大同軸全息層析重建方法 168
5.4.2 基于壓縮傳感的點光源放大同軸全息層析重建模擬 170
5.4.3 基于壓縮傳感的點光源放大同軸全息層析重建實驗 174
5.4.4 軸向分辨率的分析 177
參考文獻 178
第6章 數(shù)字全息圖非干涉法相位重建及其應(yīng)用 182
6.1 強度傳輸方程技術(shù)發(fā)展概述 182
6.2 強度傳輸方程基本理論 183
6.2.1 亥姆霍茲方程 183
6.2.2 強度傳輸方程的推導 185
6.2.3 強度傳輸方程的傅里葉變換求解 187
6.3 強度傳輸方程技術(shù)中的4F 光學成像系統(tǒng) 188
6.4 數(shù)字全息圖非干涉法相位重建 189
6.4.1 數(shù)字全息成像與4F 光學成像 189
6.4.2 數(shù)字全息圖數(shù)值調(diào)焦功能分析 190
6.4.3 數(shù)字全息圖非干涉法相位重建過程 191
6.4.4 數(shù)字全息圖非干涉法相位重建優(yōu)離焦距離分析 192
6.4.5 數(shù)字全息圖非干涉法相位重建精度分析 194
6.5 單幅全息圖非干涉法重建實驗 196
6.5.1 基于單光束同軸全息圖的錐形光纖三維輪廓重建 196
6.5.2 基于離軸全息圖的大尺寸透鏡梯度折射率重建 197
參考文獻 200
第7章 深度學習在數(shù)字全息技術(shù)中的應(yīng)用 203
7.1 數(shù)字全息頻譜卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪方法和原理 203
7.1.1 全息圖中散斑噪聲模型 203
7.1.2 頻譜卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 204
7.1.3 訓練數(shù)據(jù)集制作 206
7.2 數(shù)字全息頻譜卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪實驗 207
7.2.1 模擬全息圖降噪分析實驗 207
7.2.2 實驗全息圖降噪分析實驗 210
7.3 深度學習在數(shù)字全息技術(shù)中的應(yīng)用趨勢 213
參考文獻 214

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