一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法及系统

1.本发明属于光电成像领域,尤其涉及一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法及系统。


背景技术：

2.鬼成像是一种通过参考光场与目标探测光场之间的强度关联，非定域地获取目标物体信息的一种新型成像技术。相比于传统成像方法，具有低噪声、低成本、体积小、结构简单、抗干扰能力强、成像分辨率超越衍射极限、可在不同波段成像、探测灵敏度高等优势，因而在目标跟踪、医疗成像、三维成像、显微成像、多光谱成像、光学加密传输和散射成像等领域都展现出了巨大的应用前景以及重要的潜在价值。
3.传统鬼成像包含两条光路，激光器发出的光经过毛玻璃后可获得用于鬼成像的随机光场，经过分束器被分成信号支路和参考支路，光束被物体投射或反射后被桶探测器接收，记录探测值；参考支路用电荷藕合器件(ccd)采集光场信号，将两支路进行关联测量，参考支路上可以得到待测物体的像。在此基础上，若采用空间光调制器或数字微镜器件取代旋转的毛玻璃或相位板产生赝热光场，则双臂系统中的参考光路可以省略，其随机光场也相应地可以被可由人为编码预置的散斑光场所取代，这种方法又称为单臂式鬼成像，大大简化了鬼成像系统的构成。
4.当一个运动物体被一个不够快的检测器成像时，结果中会有一些运动模糊。当运动较小时，传统的鬼成像仍能准确重建图像。但是，当目标移动的距离超过散斑的单个像素大小时，其信号强度将与调制矩阵失去相关性，从而导致模糊，也就是说，在进行信号测量和数据采集之前，物体已经移动了比投影像素大小更大的距离，如果在目标移出像素范围之前采取足够的样本，则有可能恢复图像，采用散斑补偿的鬼成像方法可以比较好地提升横向运动目标的成像质量，抑制因运动造成的图像模糊。


技术实现要素：

5.本发明的目的在于提出一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法及系统，解决目标物体横向运动导致的图像模糊，改善现有计算鬼成像方法对横向运动物体的成像能力。
6.一方面为实现上述目的，本发明提供了一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法，具体包括以下步骤：
7.获取运动目标的运动信息和场景信息；
8.基于所述运动目标的运动信息和场景信息移动投射散斑，获取散斑图像；
9.对所述运动目标进行采样，获取光强探测值；
10.基于所述光强探测值和所述散斑图像对所述运动目标的图像进行重构，获取所述运动目标的重构图像。
11.可选的，所述运动目标的运动信息包括所述运动目标的运动方向、所述运动目标
的大小和所述运动目标横向运动的距离。
12.可选的，基于所述运动目标的运动信息和场景信息移动投射散斑，获取散斑图像包括：
13.基于所述运动目标的运动信息和场景信息移动所述投射散斑，获取移动后的投射散斑；
14.获取光源，基于数字微镜器件调制所述光源并照射在所述运动目标上，获取调制后的光源；
15.基于所述移动后的投射散斑和所述调制后的光源，获取所述散斑图像。
16.可选的，所述移动后的投射散斑与所述运动目标保持相对静止状态。
17.可选的，基于所述光强探测值和所述散斑图像对所述运动目标的图像进行重构，获取所述运动目标的重构图像包括：
18.对所述光强探测值和所述散斑图像进行关联运算，获取所述运动目标的图像；
19.移动所述运动目标，基于所述散斑图像获取移动后运动目标的散斑图像；
20.基于所述移动后运动目标的散斑图像，获取移动后运动目标的光强探测值；
21.基于所述移动后运动目标的光强探测值和所述散斑图像对所述运动目标的图像进行重构，获取所述运动目标的重构图像。
22.另一方面为实现上述目的，本发明还提供一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像系统，包括光源模块、数字微镜模块、运动模块、探测模块、采集模块和控制模块，所述光源模块、所述数字微镜模块、所述运动模块、所述探测模块、所述采集模块和所述控制模块依次连接；
23.所述光源模块，用于发射光源；
24.所述数字微镜模块，用于调制所述光源；
25.所述运动模块包括运动目标，用于接收所述数字微镜模块调制后的光源；
26.所述探测模块，用于接收所述运动目标的反射光或折射光；
27.所述采集模块，用于采集所述运动目标的光强探测值；
28.所述控制模块，用于重构所述运动目标的图像。
29.可选的，所述数字微镜模块包括数字微镜器件，所述运动目标相对于所述数字微镜器件做横向运动。
30.本发明具有以下有益效果：
31.本发明公开的一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法及系统，可以解决目标物体因为横向运动导致的图像模糊问题，相对于传统成像而言，具有更好的成像质量。
32.本发明中使用了两种重构算法：tv重构算法和tval3重构算法，tv算法又称全变分算法，主要思想是利用图像的梯度来表示信号的稀疏特性，通过对观测矩阵对该类型的系数信号进行全局观测得到观测值，在后端通过迭代求解可以得到系数信号的逼近解。tval3重构算法是在最小全变分的基础上，结合了增强型拉格朗日函数法和交替最小化方法，该算法重建速度快，重建质量高，算法支持多种测量矩阵、多种噪声条件，比较灵活，比tv算法支持更多的观测矩阵，重构精度高于tv算法，运行时间远远少于tv算法，可以实现高效重构原始信号。
附图说明
33.构成本技术的一部分的附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
34.图1为本发明实施例一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法的流程图；
35.图2为本发明实施例一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像系统的结构图
36.图3为本发明实施例一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像系统的硬件示意图，其中1-led光源，2-数字微镜器件，3-单像素探测器，4-横向运动目标，5-数据采集卡，6-上位机；
37.图4为本发明实施例提出的传统计算鬼成像方法与针对横向运动目标的散斑补偿计算鬼成像方法重构结果对比图。
具体实施方式
38.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
39.需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
40.对于运动物体而言，在信号测量和数据采集之前，物体已经移动了远大于散斑像素大小的距离，这就导致鬼成像对运动物体成像会存在严重的成像模糊问题，这是因为调制矩阵和单像素探测器接收到的光强值之间的相关性丢失，一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法及系统可以很好的缓解运动模糊问题，根据目标物体的运动行为设计相应的散斑，在目标移出散斑像素范围之前获得足够的样本数量，换言之，当物体的运动速度小于散斑的变换速度，就可以得到足够的样本，物体相对散斑的运动就可以视为准静态过程，从而达到去除运动模糊问题。
41.实施例一
42.如图1所示，本实施例中提供一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法，具体包括以下步骤：
43.获取运动目标的运动信息和场景信息；
44.基于运动目标的运动信息和场景信息移动投射散斑，获取散斑图像；
45.对运动目标进行采样，获取光强探测值；
46.基于光强探测值和散斑图像对运动目标的图像进行重构，获取运动目标的重构图像。
47.一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法，首先需要确定运动目标的运动方向、运动目标的大小以及运动目标横向运动的距离；根据运动目标的运动参数和场景信息，移动所要投射的散斑，使散斑和运动物体之间可以保持相对静止的状态。采用哈达玛散斑作为照明图案能够有效解决由于外界影响而出现的物体信息缺失问题，哈达玛矩阵具备正交完备的性质，可以在低采样率下实现高质量图像的重构，有利于减少采样时间，提高图像重构效率；并且该矩阵元的值为0或者1，对应生成的图像是二值图，这样可以便于dmd的读取，并控制数字微镜器件2微镜
±
12
°
翻转，进而方便实验的进行。tval3重构算法是在最
小全变分的基础上，结合了增强型拉格朗日函数法和交替最小化方法，通过快速求解两个子问题，进而实现原始信号的相近重构，也就是将单像素探测器探测到的光强值与投影的哈达玛散斑图像进行重构后，即重构出运动目标的图像，该算法重建速度快，重建质量高，算法支持多种测量矩阵、多种噪声条件，比较灵活。
48.led光源1发出的白光经过数字微镜器件2调制后照射到运动物体上，数字微镜器件2上的散斑图像用o(x,y)表示，单像素探测器3接收到的光强值为i，上位机6将光强值与散斑图像进行二阶关联运算后得到运动物体的重构图像g(x,y)
[0049][0050]
单像素探测器3探测到的光强值可以表示为：
[0051]
i＝∫oi(x,y)ti(x,y)dxdy
[0052]
其中，n为物体运动的散斑总数或测量总数，i为物体移动的次数，ii为单像素探测器探测到的第i次的光强值，oi(x,y)为物体移动第i次的散斑图像，ti(x,y)是物体的折射率函数。
[0053]
当物体从(0,0)运动到(a,b)时，物体的折射率系数可以表示为ti(x+a,y+b)，单像素探测器3此时探测到的光强变为i'：
[0054]
i'＝∫oi(x+a,y+b)ti(x+a,y+b)d(x+a)d(y+b)
[0055]
其中，oi(x+a,y+b)为物体在(a,b)处时的散斑图像，将x+a和y+b进行等价替换后得到，
[0056]
i'＝∫oi(x+a,y+b)ti(x+a,y+b)d(x+a)d(y+b)＝∫oi(x',y')ti(',y')dx'dy'
[0057]
其中，oi(x',y')为物体移动后的散斑图像，ti(x',y')为物体移动后的折射率函数。
[0058]
因而，此时得到的运动物体的重构图像g'(x,y):
[0059][0060]
因此，散斑补偿方法可以消除由于物体横向运动造成的图像模糊问题。
[0061]
实施例二
[0062]
如图2-3所示，本实施例中提供一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像系统，包括光源模块、数字微镜模块、运动模块、探测模块、采集模块和控制模块，光源模块包括led光源1，数字微镜模块包括数字微镜器件2，探测模块包括单像素探测器3，运动模块包括横向运动目标4，采集模块包括数据采集卡5，控制模块包括上位机6。
[0063]
led光源1发射出白光，经过数字微镜器件2调制后的白光照射到横向运动目标4上，横向运动目标4相对于数字微镜器件2做横向运动，单像素探测器3可以捕捉到来自不同时刻的目标物体的反射光或折射光，记录下光强后，将光信号转化为电信号，通过数据采集卡5传输给上位机6，上位机6将其与上位机6生成的哈达玛重构散斑进行二阶关联运算后重构出目标物体的图像。
[0064]
如图1所示，预先确定运动目标横向运动方向、运动目标的大小尺寸以及运动目标的横向运动的距离，然后在散斑上进行平移的补偿，再投影平移后的散斑到运动目标上，对
运动目标进行采样，得到相应的光强探测值，最后用探测值和散斑图像对目标物体进行图像重建。
[0065]
图4对比传统鬼成像和针对横向运动目标的散斑补偿鬼成像的重构实验结果，实验结果表明，对于横向运动物体，本发明所提出的散斑补偿鬼成像方法可以消除由于物体运动带来的图像模糊问题，提升成像质量。
[0066]
以上所述，仅为本技术较佳的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

技术特征：
1.一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法，其特征在于，包括：获取运动目标的运动信息和场景信息；基于所述运动目标的运动信息和场景信息移动投射散斑，获取散斑图像；对所述运动目标进行采样，获取光强探测值；基于所述光强探测值和所述散斑图像对所述运动目标的图像进行重构，获取所述运动目标的重构图像。2.如权利要求1所述的适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法，其特征在于，所述运动目标的运动信息包括所述运动目标的运动方向、所述运动目标的大小和所述运动目标横向运动的距离。3.如权利要求1所述的适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法，其特征在于，基于所述运动目标的运动信息和场景信息移动投射散斑，获取散斑图像包括：基于所述运动目标的运动信息和场景信息移动所述投射散斑，获取移动后的投射散斑；获取光源，基于数字微镜器件调制所述光源并照射在所述运动目标上，获取调制后的光源；基于所述移动后的投射散斑和所述调制后的光源，获取所述散斑图像。4.如权利要求3所述的适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法，其特征在于，所述移动后的投射散斑与所述运动目标保持相对静止状态。5.如权利要求1所述的适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法，其特征在于，基于所述光强探测值和所述散斑图像对所述运动目标的图像进行重构，获取所述运动目标的重构图像包括：对所述光强探测值和所述散斑图像进行关联运算，获取所述运动目标的图像；移动所述运动目标，基于所述散斑图像获取移动后运动目标的散斑图像；基于所述移动后运动目标的散斑图像，获取移动后运动目标的光强探测值；基于所述移动后运动目标的光强探测值和所述散斑图像对所述运动目标的图像进行重构，获取所述运动目标的重构图像。6.一种权利要求1-5任一项所述的适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像系统，其特征在于，包括光源模块、数字微镜模块、运动模块、探测模块、采集模块和控制模块，所述光源模块、所述数字微镜模块、所述运动模块、所述探测模块、所述采集模块和所述控制模块依次连接；所述光源模块，用于发射光源；所述数字微镜模块，用于调制所述光源；所述运动模块包括运动目标，用于接收所述数字微镜模块调制后的光源；所述探测模块，用于接收所述运动目标的反射光或折射光；所述采集模块，用于采集所述运动目标的光强探测值；所述控制模块，用于重构所述运动目标的图像。7.如权利要求6所述的适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像系统，其特征在于，所述数字微镜模块包括数字微镜器件，所述运动目标相对于所述数字微镜器件做横向运动。

技术总结
本发明公开了一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法及系统,包括：获取运动目标的运动信息和场景信息；基于所述运动目标的运动信息和场景信息移动投射散斑，获取散斑图像；对所述运动目标进行采样，获取光强探测值；基于所述光强探测值和所述散斑图像对所述运动目标的图像进行重构，获取所述运动目标的重构图像。本发明公开的一种适用于目标横向运动的散斑补偿鬼成像方法及系统，可以解决目标物体因为横向运动导致的图像模糊问题，相对于传统成像而言，具有更好的成像质量。具有更好的成像质量。具有更好的成像质量。


技术研发人员：曹杰 史牟丹 韩斌 张应强 郝群 程阳
受保护的技术使用者：北京理工大学
技术研发日：2023.04.03
技术公布日：2023/7/28