摘要： 全息技術是物理學中的重大發現，近年來在各個行業得到廣泛的應用。作爲全息技術中的兩個重要部分，CCD和計算機圖像處理技術，在推動數字全息新一輪發展中起到至關重要的作用，本文將着重從計算機應用方面闡述圖像處理技術在全息中的應用。
關鍵詞： 計算機圖像處理技術；數字全息
0 引言
全息技術是物理學中一重要發現，越來越多的應用於各個行業。伴隨着CCD技術和計算機技術的發展，全息技術也得到一次質的飛躍，從傳統光學全息到數字全息。傳統光學全息將物光和參考光干涉得到全息照片來記錄光的振幅和相位資訊，而數字全息則用CCD記錄物光和參考光的干涉，形成數字全息圖，再透過計算機圖像處理技術處理全息圖。因此，影響數字全息技術發展有兩個重要方面：CCD技術和計算機圖像處理技術。本文將從計算機應用方面闡述圖像處理技術在全息中的應用。
1 圖像處理技術
圖像是現代社會人們獲取資訊的一個主要手段。人們用各種觀測系統以不同的形式和手段獲得圖像，以拓展其認識的範圍。圖像以各種形式出現，可視的、不可視的，抽象的、實際的，計算機可以處理的和不適合計算機處理的。但究其本質來說，圖像主要分爲兩大類：一類是模擬圖像，包括光學圖像、照相圖像、電視圖像等。它的處理速度快，但精度和靈活性差。另一類是數字圖像。它是將連續的模擬圖像離散化後處理變成爲計算機能夠辨識的點陣圖像。從數字上看，數字圖像就是被量化的二維採樣數組。它是計算機技術發展的產物，具有精度高、處理方便和重複性好等特點。
圖像處理就是將圖像轉化爲一個數字矩陣存放在計算機中，並採用一定的算法對其進行處理。圖像處理的基礎是數學，最主要任務就是各種算法的設計和實現。目前，圖像處理技術已經在很多方面有着廣泛的應用。如通訊技術、遙感技術、生物醫學、工業生產、計算機科學等等。根據應用領域的不同要求，可以將圖像處理技術劃分爲許多分支，其中比較重要的分支有：①圖像數字化：透過採樣和量化將模擬圖像變成便於計算機處理的數字形式。③圖像的增強和復原：主要目的.是增強圖像中的有用資訊，削弱干擾和噪聲，使圖像清晰或將轉化爲更適合分析的形式。③圖像編碼：在滿足一定的保真條件下，對圖像進行編碼處理，達到壓縮圖像資訊量，簡化圖像的目的。以便於存儲和傳輸。④圖像重建：主要是利用採集的數據來重建出圖像。圖像重建的主要算法有代數法、傅立葉反投影法和使用廣泛的卷積反投影法等。⑤模式識別：識別是圖像處理的主要目的。如：指紋鑑別、人臉識別等是模式識別的內容。當今的模式識別方法通常有三種：統計識別法、句法結構模式識別法和模糊識別法。⑥計算機圖形學：用計算機將實際上不存在的，只是概念上所表示的物體進行圖像處理和顯現出來。
2 計算機圖像處理技術在全息學中的應用
圖像處理技術在全息中的應用主要表現在：一是計算全息，基於計算機圖形學將計算機技術與光全息技術結合起來，透過計算機模擬、計算、處理，製作出全息圖。因此它可以記錄物理上不存在的實物。二是利用圖像的增強和復原，圖像編碼技術等對數字全息圖像質進行提高以及實現的各種算法。它的應用大致可以分爲兩大類，即空域法和頻域法：①空域法：這種方法是把圖像看作是平面中各個像素組成的集合，然後直接對這一二維函數進行相應的處理。空域處理法主要有下面兩大類:一是領域處理法。其中包括梯度運算(Gradient Algorithm)，拉普拉斯算子運算(Laplacian Operator) ，平滑算子運算(Smoothing Operator)和卷積運算(Convolution Algorithm)。二是點處理法。包括灰度處理 (grey processing)，面積、周長、體積、重心運算等等。②頻域法：數字圖像處理的頻域處理方法是首先對圖像進行正交變換，得到變換頻域系列陣列，然後再施行各種處理，處理後再反變換到空間域，得到處理結果。這類處包括:濾波、數據壓縮、特徵提取等處理。
3 模擬實驗