计算机图像处理技术在全息学中的应用*

唐云龙 陈 平

安徽商贸职业技术学院，安徽 芜湖 241002

计算机图像处理技术在全息学中的应用*

唐云龙**陈 平

安徽商贸职业技术学院，安徽 芜湖 241002

随着互联网的发展，计算机工作的增多，一种新的全息技术，开始应用。全息技术正随着时代的发展，不断的普及，涉及到越来越多的行业。而计算机图像处理技术对全息学来说，是非常重要的组成部分。可以确保全息工作顺利的进行下去。本文通过对计算机图像处理技术的研究分析，探讨如何应用在全息学中，并提出一些可行性的建议。

计算机图像处理技术；全息学；应用

一、什么是计算机图像处理技术

图像作为一种语言符号，可以向人们传递知识信息。人们通过各种新技术，获得图像信息。图像有多种形式，可以是抽象的存在，也有具体的形象，可以看的见，也有看不见的。这些都是图像，而图像可以分为两种。一种是意识模拟的图像，这种图像有很多种类，例如，电视机里的图像、照相、光学图像等等。这些都是模拟出来的图像，能够用较短的时间处理出来。但是还存在很多不足之处，缺少灵活性。还有一种是数字图像，这种图像是把意识模拟出来的抽象的图像转化成具体的图像，能够被计算机所识别出来。而计算机图像处理技术，就是把图像信号转化为数字信号，之后通过处理系统进行处理。这种方式不仅速度快，而且能够最大程度的保证图像的清晰，在保存和传输的过程中不被破坏。

二、计算机图像处理技术的具体表现

我们从具体的角度来看，计算机图像处理技术，就是把具体的图像转化成数字形态，能够通过计算机进行传输、处理。这种处理技术可以应用在多个方面，例如，第一，把具体的图像转化成能够被计算机识别传输的数字，之后在计算机上进行图像处理工作。第二，在计算机上，美化处理图像，保存图像的完整性，最大程度的保存图像的清晰度，在传输的过程中不被破坏。第三，为了保存图像，节省空间，就要把图象压缩起来，这个过程要保证图像的真实性，并简化图像。这就是图像编码的过程。第四，如果图像遭到破坏，可以收集已知的数据，最大程度的还原图。有多种方法可以应用，例如，反投影、代数等等。这就要求专业有技巧的处理人员进行工作。第五，计算机图像处理的过程中，最重要的一部分就是模式识别。一般情况下，都是通过指纹或者五官来识别的。这就对技术处理人员和计算机图像处理技术有了更高的要求。在这个过程中，如果出现一些偏差，失误，就会造成整个工作的失败。第六，还有一种技术比较抽象，就是计算机图形。就是把真实世界不存在的东西，或者说是人们想象出来的东西，具体的形象的转换为图像，能够被人们看到。[1]

三、计算机图像处理技术应用在全息学中

(一)上文已经提过，计算机图像处理技术已经应用在多个行业中。在全息学中，也得到了应用。例如，我们比较常见的计算机全息化。这是一个由模拟，到处理，最后制作成功的过程，在这过程中都需要运用到计算机图像处理技术，直到制作出全息图。还要记录相关的物理信息，这样才能方便图像复原。这也能最大程度的提高图像复原的质量。要想复原工作能够顺利的进行下去，少不了空域法或频域法的知识。这两种方法应用的十分普遍，例如，空域法，这种方法十分常见，简单来说，就是把图像当作二维空间里，像素的组合进行处理，而这种方法还能因为用在各种类别中，处理法，领域处理法等等。而频域法，是进行图像的正交变换，得出结论之后进行处理，之后再把这些结果转换到空间里，进行处理之后得到结果。这一过程中需要进行的步骤有，数据的压缩；特殊的处理，等等。[2]

(二)要想使计算机图像处理技术更好的应用在全息学中，就要进行模拟实验。模拟实验必不可少的一个软件那就是MATLAB。这样能够做好滤波这一环节的实验。对这一环节进行模拟实验，从而得出结果。根据这些实验结果，进行计算，制作出符合需求的数据编程。除此之外，要想确保实验的真实有效，还要做好参数模拟工作。例如，我们在进行氦氖激光器模拟实验的时候，要对像素分辨率进行严格的控制，这样才能得出符合全息工作的数据。我们从这个实验的过程和结果可以看出，计算机图像处理应用在全息学的过程，就是对数字全息进行处理的过程。要注意在实验的过程中，可能会受到光的影响，例如物光、参照光等等。都会影响到全息图的数据。还要利用好计算机图像处理技术，修复图像，这样才能得到更完善的全息图。[3]

四、总结

综上所述，只有协调各环节，做好计算机全息工作，才能解决工作中遇到的各种问题。在这过程中，我们要客观看待全息技术，全息技术具有其独特的优势，也有不足之处，只有这样才能选择合适的方式进行处理。要想确保全息图能有效地应用，就要重视起计算机图像处理技术。这二者是相互促进，相互发展的。只有这样计算机图像处理技术和全息技术才能飞速发展。

[1]柳海兰.浅谈计算机图形学的发展及应用[J].电脑知识与技术，2010-11-25.

[2]黄春华.浅议多媒体计算机技术的发展前景[J].科技创新导报，2010.

[3]刘文礼，何鹏，袁琪，房汉雄.网络多媒体在数字图像处理教学中的应用优势[J].中国现代教育装备，2010(23).

*安徽省自然科学研究项目《安卓平台下分布式人脸检测与识别系统的研究与实现》(项目号KJSM201502)；安徽省移动云计算创新创业教育(项目号：2016gj28)；安徽省数字媒体校园创客空间创客实验室(项目号：2016ckjh086)；安徽省大规模在线开放课程《Linux系统管理与服务配置》(项目号：2016mooc159)。

**作者简介：唐云龙(1982-)，男，安徽枞阳人，硕士研究生，安徽商贸职业技术学院电子信息工程系，讲师，研究方向：数字媒体应用技术；陈平(1986-)，安徽枞阳人，任职于安徽商贸职业技术学院实训管理中心，研究方向：计算机软硬件。

TP391.41；TN

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