第六章计算全息什么叫计算全息借助参考光,利用光的干涉原理,可以将物光的复振幅(振幅和相位)以干涉条纹的形式记录下来。我们可以称之为光学编码的方法。如果我们不用光学的方法而是用人工的方法进行编码制作全息图,这就是计算全息图(Computer-generatedHologram).作业6-1,6-3,6-4查文献,编写有关程序计算全息图不仅可以全面地记录光波的振幅和相位,而且能综合出复杂的,或者世间根本不存在的物体的全息图,因而具有独特的优点和极大的灵活性。从光学发展的历史来看,计算全息首次将计算机引入光学处理领域,计算全息图成为数字信息和光学信息之间有效的联系环节,为光学和计算机科学的全面结合拉开了序幕。6.1.2抽样定理光学图象信息往往具有连续分布的特点,但是在实现信息记录、存贮、发送和处理时,由于物理器件有限的信息容量,一个连续函数常常用它在一个离散点集上的函数值,即抽样值来表示。已知一个函数为f(x),则其抽样值为)()(0xntfnf1,,1,0Nn式中:0t为抽样起始点,n为抽样点序号,x是抽样间隔)(nf是抽样值或抽样值序列。直观上,抽样间隔越小,则抽样序列越准确反映原来的连续函数。但是抽样间隔越小,对于信息检测、传送、存贮和处理都提出了更高的要求。如何选择一个合理的抽样间隔,以便做到既不丢失信息,又不对检测、处理等过程提出过分的要求,并由这样的值恢复一个连续函数呢?这些正是抽样定理所要回答的问题。抽样是制作计算全息图的一个重要的不可少的步骤,而抽样定理是计算全息技术中的重要理论基础之一。1、函数的抽样先看函数的抽样和复原的图解分析过程x)(xf)(F)(xxcombxxx2xx2xx1x2x1x2x)2(sin2xBcBxx)2/(xBrectx)(xfsxx2xx2)(sFxBxBx)(xxcombx)(xfsxx2xx2xx1x21x1x21)(sFx)2(sin2xBcBxx)2/(xBrect)(Fx)(xf)()(mxxcomb梳状函数的一些性质)()(xmxxxxcomb)()(combxcomb)()(xxcombxxcomb利用梳状函数对连续函数f(x,y)抽样,得抽样函数)(xfs它是由函数的阵列构成),()()(),(yxfyycombxxcombyxfsnmymyxnxymxnfyx),(),(利用卷积定理得抽样函数的频谱),()()(Fycombxycombx),(),(FymxnnmnmymxnF),(结论:函数在空间域被抽样,导致函数频谱),(F的周期性重复。在频域),()()(),(FyycombxxcombFsnmSymxnFF),(),(结论:函数在空间域被抽样,导致函数频谱),(F的周期性重复。在频域空间域的抽样间隔是x和y,空间频谱被重复的频谱中心间距为x1y1和x)(xfs)(sFx1x21xx2设f(x,y)是有限带宽函数,其频谱在空间频域的一个有限区域上不为零。,方向上的谱的宽度分别为xB2yB2由抽样过程示意图可知当xBx21yBy21xBx21yBy21),(sF中的各个频谱就不会出现混叠现象,这样就有可能用滤波的方法从),(sF中分离出原函数的频谱),(F再由),(F恢复原函数。xx1x2x1x2)(sFxBxB因而能由抽样值还原原函数的条件是(1)),(yxf是限带函数(2)在x方向和y方向抽样点最大允许间隔为yB21xB21xx1x2x1x2)(sFxBxByB21xB21和称为奈魁斯特间隔。抽样定理的另一种表达为:一个有限带宽的函数,它没有频率在xB2yB2以上的频谱分量,则该函数可以由一系列间隔小于yB21xB21和的抽样值唯一地确定。2、函数的还原将抽样函数作为输入,加到一个低通滤波器上,只要抽样函数的频谱不产生混叠,总可以选择一个适当的滤波函数,使),(sF中,n=0,m=0的项无畸变地通过,而滤去其它各项,这时滤波器的输出就是复原的原函数,这一过程可由下面框图示意。),(yxf),(F),(yxfs)()(yycombxxcomb低通滤波器),(yxh),(H),(),(),(yxhyxfyxfs),(sF),(),(sFF),(H若选矩形函数为滤波函数)2()2(),(yxBrectBrectH则),(),(sFF)2()2(yxBrectBrect这一频域的滤波过程,可以等效于空域中的卷积运算),(),(),(yxhyxfyxfs),(),(),(ymyxnxymxnfyxyxfs),(yxh)2()2(yxBrectBrect)2(sin)2(sin4yBcxBcBByxyx),(),(),(yxhyxfyxfsnyxmyxymyBcxnxBcymxnfyxBB)(2sin)(2sin),(4惠特克——香农(Whittaker-Shannon)抽样定理xBx21取yBy21),(yxfnyyxxyxmBmyBcBnxBcBmBnf)2(2sin)2(2sin)2,2(它表明了只要抽样间隔满足xBx21yBy21则在每一个抽样点上放置一个以抽样值为权重的sinc函数为内插函数,由这些加权的sinc函数的线性组合可复原原函数。由以上讨论可知,由抽样函数还原原函数有两条途径(1)频域滤波(2)空域插值严格说来,频带有限的函数在物理上并不存在,一个有限宽度的函数,其频谱范围总是扩展到无穷。但表征大多数物理量的函数,其频谱在频率高到一定程度时总是大大减小,以致于略去高频分量所引入的误差是可以允许的。实际上,信号的检测、传递过程采用的仪器都是有限通频带宽的。所以很多物理量函数都可视为有限带宽函数,从而可用离散的抽样序列代替。上述抽样定理的过程可以用下面的光学过程来说明xy如图,物函数f(x,y)是透明片T字的透过率函数,在傅里叶变换平面上T字的谱是一组衍射斑点。对于f(x,y)抽样,相当于在T字处加一个光栅,光栅间距应满足抽样定理。这时在谱面上出现许多组的衍射斑点。如果在谱面上加一个单缝,只允许中间一组通过,则像面上的T字没栅格,与原物相同。空间滤波之网络水演示.6.1.2计算全息图的制作程序一般计算全息的制作过程分为五步(1)抽样(2)计算(3)编码(4)绘制和缩小(5)再现以下是傅里叶变换全息图的制作流程数学函数抽样得离散样点分布离散傅里叶变换离散傅里叶变换谱编码全息透过率函数绘图照相缩版计算全息图再现像一、抽样点数与空间带宽积设平面物体的大小为yx在x,y方向的抽样间距为xy根据抽样定理1x1y取等号,有1x1yyx一个抽样单元制作一个全息图所需的抽样点数为yxyyxxSWyxByBx4dddxdy称为空间带宽积它是物体所具有的信息量的量度,利用它可以方便地确定制作计算全息图时所需要的抽样点的总数。如图像的尺寸是40mm40mm,最高空间频率mmBmmByx/10,/10图像的空间带宽积yxBByxSW42800101040404对这样的图像制作全息图时,其抽样点数是2800下面以傅里叶变换全息图为例加以讨论设平面物体的大小为yx,在x,y方向的抽样间距为xy抽样单元分别为J个和K个。这样离散的物光波函数可以写成),(ykxjffjkkj,为单元的序数)(xj)(yk0123123123123)x(j)y(k0103123123123取1x1yxxxJyyyKyxSWJK二、离散傅里叶变换在确定了抽样数和抽样间距以后,需要将),(F计算出来。为此,我们要将连续傅里叶变换,变成离散的傅里叶变换。dxdyyxjyxfF)(2exp),(),()(xfjxxx)Bjx(Bcsin)Bj(f222在一维的情况下jjxcjfsin)(空域插值代入上式得dxxjxfF)2exp)()(12jdxxjxfF)2exp)()(dxxjjxcjfFj)2exp()(sin)()(利用)(1)(sincrectccxc和平移不变定理dxxjjxc)2exp()(sin)2exp()(1jjrectdxxjjxc)2exp()(sin代入上式)(F)2exp()()(1jjrectjfj12j)(F)2exp()()(1jjrectjfj)2exp()(1122jjjfJJj22在谱平面上的抽样情况与物面上类似,其抽样间隔可分别取为x1y1)(m)(n0123123123123对于一个抽样点来说m)(F)(mF)xm(F)2exp()(1122xjmjjfJJj)2exp()(1122JjmjjfJJj)yn,xm(FKknJjmjkjfJJjKKk2exp),(1122122对于二维情况有)n,m(FKknJjmjkjfJJjKKk2exp),(1122122不考虑前面的常系数,则)n,m(FKknJjmjkjfJJjKKk2exp),(122122这就是离散傅里叶变换。每作一次变换涉及到大量计算。1965年库列——图基(Cooley-Tukey)提出矩阵分解的新算法,也就是快速傅里叶(FFT)变换算法,大大缩短了计算时间,才使二维图形的离散傅里叶变换在实际上成为可能,快速傅里叶变换算法的程序可以各种语言版本中找到,使用时直接调用相应的库函数就可以了。)n,m(F通常是复数,可以记为)n,m(jI)n,m(R)n,m(F)n,m(jexp)n,m(A)n,m(F)n,m(I)n,m(R)n,m(A22)n,m(R)n,m(Iarctg)n,m((请用MATLAB编写二维FFT)三、计算全息的编码方法“编码”在通信中的意义是指把输入信息变换为信道上传送的信号的过程。在计算全息中输入信息是待记录的光波的复振幅,而中间的传递介质是全息图,其信息特征是全息图上的透过率的变化,因此将二维光场复振幅分布变换为全息图的二维透过率函数分布的过程,称为计算全息的编码。由于成图设备的输出大多只能是实值非负函数,因此编码问题归结为将二维离散复值函数变换为二维离散实值函数问题。而且这种转换能够在再现阶段完成其逆转换,从二维离散实值函数恢复二维复值函数。将复值函数变换为实值非负函数的编码方法可以归纳为两大类第一