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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种提高数字全息再现像质量的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116362997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310172943.1，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种提高数字全息再现像质量的方法是由朴美兰;梁超宇设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种提高数字全息再现像质量的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种提高数字全息再现像质量的方法，包括如下步骤：获取待处理数字全息图，数字全息图分别为含有散斑噪声的数字全息图和不含散斑噪声的数字全息图，获得神经网络训练所需的数据集；利用深度学习算法，根据具有图像去噪功能的神经网络方法对数字全息图进行去噪；对去噪后的数字全息图进行预设再现处理，得到数字全息图的再现像；根据预设图像处理算法对所述再现像去噪处理，得到最终结果。本发明基于深度学习和多子全息图重建相结合的方法来减少散斑噪声对全息重建像质量的影响，能够解决现有技术的不足和提高重建像的质量，实验证明本发明在数字全息图去除散斑噪声领域有比较好的效果，相较于传统的算法本发明优势较为明显。

本发明授权一种提高数字全息再现像质量的方法在权利要求书中公布了：1.一种提高数字全息再现像质量的方法，其特征在于包括如下步骤： 1、获取待处理数字全息图，数字全息图分别为含有散斑噪声的数字全息图和不含散斑噪声的数字全息图，获得神经网络训练所需的数据集； 2、利用深度学习算法，根据具有图像去噪功能的神经网络方法对数字全息图进行去噪； 2-1对待测试的噪声全息图进行二值掩模处理得到N个含噪声的子全息图； 2-2根据训练完成的具有图像去噪功能的神经网络对噪声子全息图进行去噪，得到N个初步的去噪后的子全息图； 3、对去噪后的数字全息图进行预设再现处理，得到数字全息图的再现像； 所述步骤3的预设再现处理的方法为对经过去噪神经网络去噪的子全息图在matlab上进行模拟数字全息的波前重建，这些子全息图在重建的图像平面上，目标信息的分布是不变的，而散斑的分布是不同的； 4、根据预设图像处理算法对所述再现像去噪处理，得到最终结果； 所述步骤4的具体步骤为： 在获得K个不同的重建子全息图后，提取在每个重建子全息图像中位于相同位置的像素，在提取K个像素值时，通过对这K个像素的灰度值进行平均，得到最终像素的灰度值，如公式4所示： 其中x,y代表全息图上的坐标，Inx,y表示第n个子全息图在x,y位置的灰度值，通过对每个像素位置重复上述操作来生成最终的图像。

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