| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 全息发展史概述 | 第9-11页 |
| 1.1.1 光学全息术的发展 | 第9-10页 |
| 1.1.2 数字全息术的发展 | 第10-11页 |
| 1.2 光学扫描全息技术的描述及特点 | 第11-12页 |
| 1.3 光学扫描全息技术的发展概述 | 第12-13页 |
| 1.4 本论文主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 光学扫描全息的基本理论 | 第15-28页 |
| 2.1 相关数学原理及推导 | 第15-17页 |
| 2.1.1 傅里叶变换相关的基础知识 | 第15-17页 |
| 2.1.2 卷积以及相关的基础知识 | 第17页 |
| 2.2 波动方程以及菲涅尔衍射 | 第17-20页 |
| 2.2.1 波动方程 | 第17-18页 |
| 2.2.2 菲涅尔衍射理论 | 第18-20页 |
| 2.3 光瞳函数与光学传递函数的数学模型 | 第20-22页 |
| 2.4 光学扫描全息基本原理及系统 | 第22-27页 |
| 2.4.1 光学扫描全息系统简介 | 第23-24页 |
| 2.4.2 光外差法分析与光学传递函数 | 第24-26页 |
| 2.4.3 全息图像的记录与再现 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 全息图像处理技术—降噪相关技术 | 第28-53页 |
| 3.1 全息图像噪声分析 | 第28-30页 |
| 3.2 全息图像常用降噪方法概述 | 第30页 |
| 3.3 全息图像灰度自适应阈值分割—OTSU方法 | 第30-36页 |
| 3.3.1 OTSU方法基本概念 | 第31-35页 |
| 3.3.2 OTSU方法应用于全息图像 | 第35-36页 |
| 3.4 全息图像马尔科夫蒙特卡洛方法-MCMC方法 | 第36-51页 |
| 3.4.1 马尔科夫蒙特卡洛方法基本概念 | 第37-42页 |
| 3.4.2 马尔科夫蒙特卡洛方法应用于全息图像 | 第42-51页 |
| 3.5 全息图像去噪实例 | 第51-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 全息图像处理技术—深度降噪相关技术 | 第53-69页 |
| 4.1 全息图像分割选取方法-连通域法 | 第53-56页 |
| 4.1.1 连通域法介绍 | 第53-55页 |
| 4.1.2 连通域应用 | 第55-56页 |
| 4.2 Snake主动轮廓模型(ActiveContourModels) | 第56-59页 |
| 4.3 一种新式快速的初始轮廓点选取方法 | 第59-64页 |
| 4.3.1 Snake模型初始轮廓的选取 | 第59-60页 |
| 4.3.2 一种新式Snake模型初始轮廓点选取方法 | 第60-64页 |
| 4.4 Snake模型在全息图像中的应用 | 第64-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 总结 | 第69页 |
| 5.2 展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
