大数据时代带来了爆炸式增长的数据,对存储器的存储容量和传输速率要求越来越高,这给存储数据的载体带来了新的挑战。传统的二维光学存储技术已经很难满足发展的要求,而三维体存储技术的全息存储,存储密度和转换速率都很高,有希望成为新一代存储技术。本文根据振幅型全息存储技术存在的信噪比低和编码率低的缺点,介绍了相比于振幅型全息存储技术更有利于发展的相位型全息存储技术。采用相位编码方式,提高了编码率与存储密度,相位调制的作用是均匀记录材料中心强度,提高信噪比。在相位解码部分,通过分析总结多种相位解码方法,认为非干涉相位重建方法是比较适合于本文算法的,该算法能够降低对材料衍射效率的要求,提高全息图复用数量,从而增加存储密度。系统简单稳定,抗干扰能力强,而且可以通过加入嵌入式数据的方法,在相位重建迭代过程中提供强有力的约束条件,这可以大大提高相位重建的收敛速度,迭代次数也可以缩减。本文研究的是全息存储非干涉相位恢复的降噪方法。由于实验当中总是会存在噪声,可能是实验环境带来的背景噪声,光学系统和器件带来的器件噪声,随机噪声以及CCD动态范围过小带来的离散噪声,也可能是相位偏差引起的相位噪声。针对这些噪声,利用频谱分布低频部分能量高,信噪比高,高频部分能量低,信噪比低,噪声对低频部分影响小,对高频部分影响大的特点提出本文的降噪方法。该降噪方法原理是在对频谱采样时,多采集低频部分的能量,对高频部分低信噪比的能量选择性舍弃。在模拟当中,应用本文的降噪方法分别对随机噪声,高斯噪声,CCD动态范围带来的离散噪声以及相位噪声进行降噪,探讨噪声大小、种类与降噪方法之间的关系。分析相位型全息存储非干涉相位恢复算法相关参数对降噪方法的影响。在实验当中,利用4阶相位对数据进行编码,并对实验结果进行相位恢复和降噪,利用降噪方法对相位恢复结果进行了优化。综上,本文的创新点在于提出相位型全息存储非干涉相位恢复的降噪方法,利用频谱低频能量高,高频能量低,而噪声对低频部分影响小,对高频部分影响大的特点,有选择性的对频谱进行采样。通过这个降噪方法减少噪声对于非干涉相位恢复的影响,对系统进行了优化。该降噪方法对于之后全息存储的实际应用具有重大意义。