Sampling and Processing for Compressive Holography
MIDAS/ISP: Digital Holography 2011/Article #152565| Title: | Sampling and Processing for Compressive Holography | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Authors: | Sehoon Lim1, Daniel L. Marks2, David J. Brady2 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Institutions: | 1Duke University Fitzpatrick Center for Photonics and Communications Systems, 2Duke University | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Publisher: | Optical Society of America | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Publication date: | Received 1969-Dec-31 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| PDF Article: | 152565-linked.pdf | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Abstract: | Compressive holography applies sparsity priors to data acquired by digital holography to infer a small number of object features or basis vectors from a slightly larger number of discrete measurements. Compressive holography may be applied to reconstruct 3D images from 2D measurements or to reconstruct 2D images from sparse apertures. This paper is a tutorial covering practical compressive holography procedures including field propagation, reference filtering, and inverse problems in compressive holography. We present as examples 3D tomography from a 2D hologram, 2D image reconstruction from a sparse aperture and diffuse object estimation from diverse speckle realizations. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Complete Data Collection & Article: | article_1022_full.zip (178Kb) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Compressed Data Collection: | article_1022_preview.zip (178Kb) | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Data Collection: |
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Additional Datasets:
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| OCIS Code: | 090.1995 , 100.6950 , 110.1758 , 110.6150 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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