利用漫反射表面全息图记录原理，结合声波扫频激励方式，针对壁画文物表面及亚表面存在的裂纹、空鼓等缺陷检测需求，本团队研制了便携式数字全息形变检测系统；采用基于高斯1σ准则和直方图分割消除声波振动引入的背景相位，实现缺陷与背景信息的剥离，并将研制的系统应用于北京故宫博物院内壁画文物的原位检测与分析。结果表明：声波激励可以有效激励表面或亚表面微观缺陷形成异常干涉条纹；基于所提出的背景相位消除算法能有效提取缺陷的位置和轮廓特征，实现被测壁画表面微观裂纹或亚表面空鼓、异常结构的检测与分析，为壁画健康诊断、修复和保护提供可量化的参考依据。

根据薄膜结构振动理论，采用人造耳膜材料作为样本，针对耳膜病态中的穿孔、划伤和钙化对一阶振动模态的影响进行了有限元分析，并设计了一种数字全息与内窥镜技术相结合的振动形变检测光路系统；采用空间载波相位提取方法检测耳膜的振动模态，并进行了相应的实验验证。结果表明：穿孔、划伤和钙化对耳膜的一阶振动模态具有一定影响，振幅在穿孔和划伤情况下会增大，并会随着钙化层厚度增大而减小，同时还会随病态位置变化而有所不同。本研究为真实耳膜病态的原位检测提供了参考，对于听力方面的医疗诊断具有重要的参考意义。

雷达利用携带的海杂波信息可以反演出海面蒸发波导参数。为了提高蒸发波导反演性能, 提出了一种改进的粒子群优化算法。当实测雷达海杂波功率与蒸发波导模型计算所得杂波功率之间建立的目标函数取最小值时, 可反演得到最接近实测蒸发波导剖面参数。根据这一思想, 在基本粒子群算法基础上通过对惯性权重和学习因子进行自适应调整, 引入自适应压缩因子来确保算法快速收敛, 并获得高精度的蒸发波导参数。算法仿真实验证明, 改进粒子群优化算法相比于基本粒子群算法具有较好的全局收敛性, 在处理较大规模数据时反演速度明显提高。

数字全息系统是一种非常先进的成像系统,但相干光源数字全息系统中散斑噪声会对全息图的质量产生不利影响,常规实验降噪或基于传统神经网络算法降噪方法均存在不足。为实现全息图中的散斑降噪以及权衡降噪效率问题,提出一种基于卷积神经网络的单幅全息图快速降噪算法,使用散斑噪声数据集对多等级神经网络进行训练。理论分析及实验结果表明卷积神经网络应用于数字全息图的频谱域去噪能有效提高全息图的质量,且仅使用一幅全息图就可以有效地处理不同等级散斑噪声,在保持去噪性能的前提下,能最大限度保存全息图有效干涉条纹。

鉴于数字全息表面粗糙度测量是对被记录的数字全息图进行数值重建获得相应的相位值, 将其映射为表面轮廓值后来计算表面粗糙度参数的, 分别以标准分辨率板和高度标定板为检测样本, 对构建的数字全息测量系统进行了重建误差及重复性测试, 包括横向尺寸误差及高度误差, 横向尺寸重建误差及重复误差分别为1.11%和0.61%, 高度重建误差及重复误差分别为11%和1.8%。以宽带介质膜平面反射镜为样本, 测得其3段评定长度(包含15个取样长度)的表面粗糙度平均值分别为0.010 37 μm、0.010 33 μm和0.009 67 μm。

采用关键基对为傅里叶小波基的压缩传感无透镜放大全息技术，研究全息层析重建问题。论述了压缩传感无透镜放大全息重建技术的基本原理；采用概率密度函数服从指数分布的采样模式，进行全息图的频域减采样，并且利用l1范数最小化开展物体重建工作；通过模拟实验和测试实验分析压缩传感无透镜放大全息技术。仿真结果显示，对于频域减采样25%的全息图，多层切平面的压缩传感重建比反衍射重建的平均质量指标提高了3倍。对两层透明样本的测试实验同样表明，压缩传感无透镜放大全息技术对频域减采样全息图重建的有效性。

针对噪声严重影响全息图采集时的质量和全息重建的效果,采取了电机带动毛玻璃片旋转的方法来去除全息系统的噪声。其理论依据为高速旋转的毛玻璃片能够降低激光的相干性,从而减小系统的本征噪声。利用旋转毛玻璃片的作用机理,将其应用于全息系统中,可有效去除系统中的噪声。实验表明,该方法能有效去除系统中的噪声,提高系统的信噪比,改善全息重建的效果。

为加快利用小波变换处理干涉条纹图的速度及提高干涉测量系统的实时动态特性，提出傅里叶变换和小波变换相结合的相位求解方法。利用傅里叶变换得到单幅干涉条纹图的频谱分布，确定干涉条纹图的频率范围和干涉条纹的方向，由此得到精确的小波变换的尺度因子范围和小波旋转角度范围，从而快速完成小波变换过程，实现干涉条纹图相位求解。在计算机模拟分析中，时间能加快约10 s，在实验分析中，时间能加快约21 s。 结果表明所提方法仅需要一幅干涉条纹图，实现傅里叶变换与小波变换的有效结合，加快了干涉条纹图的处理速度，提高了干涉测量系统的实时特性。

为了提高数字全息层析技术的动态特性，提出一种三视角实时采集数字层析全息图记录系统及层析全息图的处理方法。设计并实现了包含有三束物光波、一束参考光波的三视角离轴全息干涉光路系统，形成单幅层析全息图;根据单幅层析全息图的频谱分布特点，提出了全息图中各向干涉分量的提取方法，以折射率渐变型光纤为实验样本开展了实验分析，层析重建了光纤横截面的三维折射率。实验结果验证了这种方法的正确性和有效性，研究结果可应用于活体细胞形态的实时监测。

利用压缩传感理论中的两步迭代收缩重建算法, 开展单幅同轴全息图重建实验研究, 实现单幅同轴全息图共轭重建像的消除并克服数字全息技术在轴向聚焦平面识别能力的不足。以数字图像和标准分辨率板为记录物体, 比较分析了基于两步迭代收缩算法和菲涅尔近似衍射重建算法的重建质量; 以两根裸光纤为实验样本, 分析了两步迭代收缩重建算法对记录物体轴向不同焦平面的识别能力。实验结果表明两步迭代收缩重建算法可得到清晰度高于68.73%的重建信息, 同时对直径为125 μm的两根光纤在9 mm的轴向间距条件下, 显示出了比全息菲涅尔近似算法更好的聚焦平面识别能力。这一轴向聚焦识别能力有助于数字全息技术应用于功能材料梯度参数或功能涂层光学器件涂层厚度检测。