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离轴全息记录与再现是一种重要的全息技术，主要用于记录和再现物体的三维信息。它通过引入倾斜的参考光波来避免同轴全息中的孪生像干扰问题，从而提高图像质量。以下是离轴全息记录与再现的基本原理和方法：
离轴全息记录
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光路设置：
- 光源：通常使用单色激光光源。
- 分束器：将激光束分为两部分，一部分作为参考光波，另一部分作为物光波。
- 物体：物光波照射物体后，形成包含物体信息的复杂波前。
- 全息干板：记录物光波和参考光波的干涉条纹。
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干涉条纹：
- 物光波和参考光波在全息干板上相遇，形成干涉条纹。干涉条纹的密集程度取决于物光波和参考光波的夹角。
- 数学表达：全息干板上的光场分布和强度分布可以通过物光波和参考光波的复振幅分布计算得出。
离轴全息再现
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光路设置：
- 再现光源：使用与记录时相同的参考光波照射全息干板。
- 全息干板：记录的干涉条纹在全息干板上。
- 观察屏幕：放置在适当的位置，用于观察再现的物体图像。
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数学表达：
- 全息图的复振幅分布可以通过物光波和参考光波的复振幅分布计算得出。
- 再现时，通过傅里叶变换等方法计算复振幅分布，并通过逆傅里叶变换提取有用的图像信息。
数字离轴全息
数字离轴全息是一种现代的全息技术，通过高分辨率的CCD或CMOS相机记录全息图，并使用计算机进行数字再现。
- 数字记录：使用高分辨率的CCD或CMOS相机记录全息图，并将数据存储在计算机中。
- 数字再现：通过傅里叶变换等方法计算复振幅分布，并进行相位解包裹处理，以获得完整的相位信息。
示例代码
以下是一个简单的Python示例代码，展示如何进行数字离轴全息图的记录和再现：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import fft2, ifft2, fftshift# 参数设置
nx, ny = 128, 128 # 图像尺寸
x = np.linspace(-1, 1, nx)
y = np.linspace(-1, 1, ny)
X, Y = np.meshgrid(x, y)# 生成物体光波和参考光波
phi_true = 3 * np.exp(-(X**2 + Y**2) / 0.2**2) + 2 * np.random.randn(nx, ny)
Io = np.abs(np.exp(1j * phi_true))**2
Ir = 1.0 # 参考光波强度假设为1
phi_r = 0 # 参考光波相位假设为0
phi_o = np.angle(np.exp(1j * phi_true))# 记录全息图
hologram = Io + Ir + 2 * np.sqrt(Io * Ir) * np.cos(phi_o - phi_r)# 显示全息图
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.imshow(hologram, cmap='gray')
plt.title('记录的全息图')
plt.colorbar()# 数字再现
R = np.ones((nx, ny), dtype=complex)
H_complex = Io * np.exp(1j * phi_o) + Ir * np.exp(1j * phi_r)
H_complex = H_complex * R# 傅里叶变换
fft_result = fftshift(fft2(H_complex))# 选择再现频带
reconstruction = np.abs(ifft2(fft_result))# 显示再现图像
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.imshow(reconstruction, cmap='gray')
plt.title('再现的图像')
plt.colorbar()
plt.show()
通过上述代码，可以实现数字离轴全息图的记录和再现，从而获得物体的三维信息。
参考 离轴全息记录与再现。复习衍射计算以及光学全息记录与再现原理，学习通过衍射计算完成光学离轴全息记录与再现过程仿真方法，理解第二代光学全息共轭像分离的条件，同时与通州全息作比较，注意观察再现像的特点。