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    摘要鬼成像是近来量子光学领域比较热门的话题之一。由于鬼成像实验环境存在较多畸变和成像噪声，使得探测到的光场存在一定的扭曲，影响到双光场的关联性，无法重建图像，因此关联光场的重建显得尤为重要。本文主要研究图像畸变校正和噪声去除问题。首先介绍了鬼成像(又称关联成像)的成像原理、系统特征，介绍了几何畸变和噪声定义以及校正和处理方法。仿真结果表明，参考光路中的几何畸变对关联成像结果产生影响，本文采用的校正算法取得了较好的效果，去噪算法可以去除高斯噪声和椒盐噪声。总体来说，解决了图像中的几何畸变和噪声问题，达到预期目的。21687
    关键词  鬼成像   光场重建   图像畸变  校正  噪声  去噪   MATLAB   
    毕业论文设计说明书（论文）外文摘要
    Title   Reconstruction method of the associated light field
              based on the characteristics of imaging system                                               
    Abstract
    Ghost imaging is one of the most popular topics in the field of quantum optics recently. Due to the presence of the distortion and image noise in the ghost imaging experiment environment, allows to the presence of distortions in the detected light field, the relevance of dual optical field being affected, the images can’t be rebuilt. This paper mainly studies the image distortion correction and noise removal problems. Firstly, the imaging principle and system features of the ghost imaging (also known as the associated imaging) will be introduced, then, definitions of geometric distortion and noise, and also the correction and processing methods will be presented. As the simulation results show, geometric distortion in reference path have an impact on the result of the associated imaging, correction algorithm used in this paper has achieved better results. Gaussian noise and impulse noise can be removed by the noise algorithm we designed. Overall, we solve geometric image distortion and noise problems, achieving the expected goals.
    Keywords   ghost imaging   light field reconstruction 
    image distortion   correction  
    noise        de-noise       MATLAB
     
    目  次
    1    绪论    1
    1.1    引言    1
    1.2    本课题研究意义    1
    1.3    本课题研究背景及现状    1
    1.4    本文内容安排和研究内容    3
    2    关联成像工作原理及特点    4
    2.1  引言    4
    2.2  关联成像系统及工作原理    5
    2.3  关联成像的特点    6
    2.4  关联成像系统的特征    7
    3    关联光场的重建研究    9
    3.1  关联成像中几何畸变研究    9
    3.1.1  图像几何畸变概念    9
    3.1.2　关联成像中几何畸变的校正    9
    3.2关联成像中的噪声研究    15
    3.2.1　图像处理中常见的噪声模型    15
    3.2.2  图像去噪算法的研究    18
    3.2.3 仿真结果及分析    22
    结论    26
    致谢    27
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