1、隨著工業(yè)污水和人類生活廢水的大量排放，水體污染已經(jīng)成為全球性的環(huán)境污染問題。由于藻類植物在水體生態(tài)系統(tǒng)承擔著中非常重要的角色，其群落的結構組成與種類數(shù)目的變化直接水質(zhì)狀況相掛鉤，因此可以通過檢測藻類植物種類與數(shù)量的變化來分析水體受污染的情況。常規(guī)的分析藻類的種類和數(shù)量的方法是利用生物顯微鏡對采集的水樣進行觀察來得出種類和數(shù)目的結果，這種方法不但有費時費力、操作繁瑣和結果不精確的缺點，而且目前大多數(shù)顯微鏡價格昂貴、不便攜帶和需要接受專業(yè)訓

2、練才能操作。
　　本文以河塘淡水藻類為研究對象，研究出一種基于無透鏡全息成像理論的價格低廉、結構簡單輕便和操作簡單的無透鏡全息成像裝置，可以對水體藻類的種類和數(shù)目快速準確的就地檢測，來實現(xiàn)對區(qū)域河塘淡水藻類的檢測。論文的主要內(nèi)容如下：
　　1.給出了無透鏡全息成像的研究背景和研究進展，簡單介紹了壓縮感知理論的背景知識。
　　2.給出了無透鏡全息的實驗光路，詳細論述了無透鏡數(shù)字全息記錄和再現(xiàn)過程，然后根據(jù)無透鏡全息成像原

3、理和功能需求進行無透鏡成像裝置的設計,并用3D打印機制造出實際裝置。
　　3.給出了一整套無透鏡全息圖像后期處理的軟件算法。這其中包含預處理、超分辨率重建、全息再現(xiàn)和粗分類和計數(shù)。其中粗分類計數(shù)是整套算法的核心。
　　4.將河塘淡水藻類作為實驗樣本進行實驗論證。實驗不僅檢驗整套裝置的可操作性和可用性，而且同時對比傳統(tǒng)顯微鏡的結果來驗證后期處理算法的準確度和可靠性。
　　5.歸納本套裝置的優(yōu)缺點，總結裝置的創(chuàng)新點，最后提