数字全息技术是采用CCD、CMOS等光电传感器件代替传统全息记录干板来记录全息图,用数字计算方式再现的一种新型成像技术,从而实现了全息的记录、存储和再现全过程的数字化。近年来,由于数字全息的优越性和越来越多学者的关注,数字全息已经成为一个非常活跃的研究领域,在数字全息显微、三维形貌测量、图像识别、图像防伪和加密、三维层析成像等研究领域具有广阔的应用前景。　　 在对图像的研究和应用中,图像分割是图像处理中不可分割的一部分,也是其重要研究内容之一。图像分割是指将图像分成各具特性的区域并提取出图像中感兴趣的目标。只有在图像分割基础上才能对目标进行特征提取和参数测量,使得更高层的图像分析和理解成为可能。因此对图像分割方法的研究具有十分重要的意义。　　 图像分割技术在全息图像处理过程中起着至关重要的作用。本文主要研究零级像干扰情况下的数字全息再现图像的分割算法,提出了一种将粗分割和基于水平集的细分割相结合的方法,主要内容包括以下几个方面:　　 1.从全息理论出发,介绍了传统光学全息和数字全息的基本理论,主要描述了其记录和再现的过程,详细推导了相应的数学表达式,并进行了全息图再现像的像质分析；　　 2.为了保证再现像清晰的细节再现,改善数字全息再现像质,需要消除零级衍射的干扰。本文介绍了相移法、数字加减法、全息图减平均法、频谱滤波法等消除零级像的常用方法,并结合数字图像处理技术,采用了sobel微分梯度滤波算法来消除包含在全息图像中的零级像干扰,降低了再现像的噪声。　　 3.消除零级项后的全息干涉条纹图经过数字再现后,根据全息再现图的特点,利用灰度变换、形态学、阈值处理等方法获取全息再现图像中物体较为粗糙的大致轮廓特征,从而实现粗分割；　　 4.介绍基于水平集的图像分割方法及其相关理论,说明水平集方法在图像分割中的广泛应用。本文对经典方法进行改进,提出了一种迭代终止准则,将其用在数字全息再现像的分割中,具体是将粗分割的结果作为初始轮廓,采用无须重新初始化水平集的方法进行迭代计算,优化物体的轮廓特征,减少水平集演化的计算量,从而提高了数字全息再现像中物体分割的准确性。　　 本文针对零级衍射干扰情况下数字全息再现图像中的物体分割进行了研究,力图通过深入分析,实现良好的分割效果。文中提出的一些方法和思路在实验和理论分析中都得到了有效的证明。