全息技术是物理学中的一个重要发现，越来越多地应用于各个行业。随着CCD技术和计算机技术的发展，从传统光学全息到数字全息，全息技术也取得了质的飞跃。传统光学全息通过全息照片记录光振幅和相位信息，而数字全息通过CCD记录光和参考光的干扰，形成数字全息图，然后通过计算机图像处理技术处理全息图。因此，影响数字全息技术的发展有两个重要方面：CCD技术和计算机图像处理技术。

1.图像处理技术。图像是现代社会人们获取信息的主要手段。人们使用各种观测系统以不同的形式和手段获取图像，以扩大他们的理解范围。图像以各种形式出现，视觉、视觉、抽象、实用，计算机可以处理，不适合计算机处理。但本质上，图像主要分为两类：一类是模拟图像，包括光学图像、摄影图像、电视图像等。它处理得很快，但精度和灵活性都很差。另一种是数字图像。它将连续的模拟图像分散成计算机可识别的点阵图像。从数字上看，数字图像是一个定量的二维采样数组。它是计算机技术发展的产物，具有精度高、处理方便、重复性好等特点。

图像处理是将图像转换成存储在计算机中的数字矩阵，并使用某些算法进行处理。图像处理的基础是数学，最重要的任务是设计和实现各种算法。目前，图像处理技术已广泛应用于许多方面。如通信技术、遥感技术、生物医学、工业生产、计算机科学等。根据应用领域的不同要求，图像处理技术可分为许多分支，其中更重要的分支包括：①图像数字化：通过采样和定量将模拟图像转换为计算机处理的数字形式。③图像增强和恢复：主要目的是增强图像中的有用信息，减少干扰和噪声，使图像清晰或转换为更适合分析的形式。③图像编码：在满足一定保真条件的情况下，编码图像，实现压缩图像信息量，简化图像存储和传输的目的。④重建图像。图像重建的主要算法包括代数法、傅立叶反投影法和广泛使用的卷积反投影法。⑤模式识别：识别是图像处理的主要目的。例如，指纹识别、人脸识别等是模式识别的内容。今天的模式识别方法通常有三种：统计识别方法、句子结构模式识别方法和模糊识别方法。⑥计算机图形学：用计算机处理和显示实际上不存在的物体，但概念上表示的物体。

2.计算机图像处理技术在全息学中的应用。图像处理技术在全息学中的应用主要体现在：一是计算全息学，将计算机技术与光全息技术结合起来，通过计算机模拟、计算和处理制作全息图。因此，它可以记录物理上不存在的物体。二是利用图像的增强和恢复、图像编码技术来改进和实现数字全息图像质量。其应用大致可分为空域法和频域法两类：①空域法：该方法是将图像视为平面中各种像素的集合，然后直接处理二维函数。

空域处理方法主要有以下两类:一类是领域处理方法。包括梯度运算(Gradintalgorithm)、拉普拉斯算子运算(Laplacianoperator)、平滑算子运算(Smothingoperator)和卷积运算(Convolutionalgorithm)。第二种是点处理方法。包括灰度处理(greyprocessing)、面积、周长、体积、重心运算等。②频域法:数字图像处理的频域处理方法是先正交图像，得到变换频域系列的阵列，然后进行各种处理，然后反向变换到空间域，得到处理结果。这类处理包括:滤波、数据压缩、特征提取等。

3.模拟实验。本文利用matlab软件和图像处理技术编写程序，模拟计算全息，实现全息图像滤波。

本文将使用matlab程序设计语言实现计算全息的生产和再现过程。标有涉及一词，图像尺寸为1024像素×1024像素；。模拟实验中使用的参数为：激光模拟氦霓虹激光器，波长638.2nm；再现距离为40cm；由于原始物图的尺寸以像素为单位，因此像素分辨率为1。

从模拟实验中可以看出，数字全息处理过程实际上是计算机图像处理在全息技术中的应用过程。全息图采用计算机图像处理技术记录，全息图采用物光和参考光干预。并利用图像的增强和恢复来处理图像，以消除噪音，获得更好的全息再现象。