[发明专利]基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法

权利要求书

1.一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，其特征在于，步骤如下：

步骤一，全息图去噪；

步骤二，样品包裹相位求解；

步骤三，条纹局部方向角计算；

步骤四，样品相位恢复。

2.根据权利要求1所述的一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，其特征在于，步骤一具体为：

步骤1.1.基于离轴的数字全息系统，采集样品的干涉全息图，记为I(x,y)，

步骤1.2.并对条纹图进行BM3D算法去噪，得到去噪图像，记为I_d(x,y)。

3.根据权利要求2所述的一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，其特征在于，BM3D算法去噪包含初步估计和最终估计两步，首先找相似块，使用硬阈值变换降低L2距离的复杂度；然后将相似块域转换，通过协同滤波降低相似块自身含有的噪声，并在聚合时对相似块加权处理，得到降噪后的目标块，最终消除全息图中的散斑噪声。

4.根据权利要求3所述的一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，其特征在于，BM3D算法去噪具体步骤为：

初步估计，寻找每个目标图块附近的相似图块，并把这些块整合成一个三维矩阵；进行协同滤波，对每个三维矩阵中的二维的块进行二维变换后，再在矩阵的第三个维度进行硬阈值变换，统计非零成分的数量；将这些图块逆变换后放回原位，利用非零成分数量统计叠加权重，最后将叠放后的图除以每个点的权重，得到基础估计的图像；

最终估计，直接用基础估计图块的欧氏距离衡量相似程度，将基础估计图块、含噪原图图块分别叠成两个三维数组；将两个三维矩阵都进行二维和一维变换，再用维纳滤波将噪声图形成的三维矩阵进行系数放缩；聚合得到去噪图像，记为I_d(x,y)。

5.根据权利要求1所述的一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，其特征在于，步骤二具体为：对采集的全息图进行傅立叶变换到频域，基于离轴全息系统，样品的频谱会自动分为三项，用带通滤波器去除0级光谱，对剩余频谱进行希尔伯特螺旋变换，再进行傅里叶逆变换，获得滤波后的条纹分布，记为I_F(x,y)。

6.根据权利要求1所述的一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，其特征在于，步骤三具体为：分别计算条纹图在x和y方向上的梯度记为I_x和I_y，算出条纹图的局部方向角θ。

7.根据权利要求1所述的一种基于希尔伯特变换相位解调和BM3D去噪的定量相位成像方法，其特征在于，步骤四具体为：通过希尔伯特螺旋变换解调样品包裹相位再利用主成分分析算法去除像差，通过基于可靠度的解包裹算法进行相位解包裹，最终得到样品的相位分布。