[發(fā)明專(zhuān)利]基于顯著視覺(jué)和DMD陣列分區(qū)控制的壓縮感知成像方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201610670618.8 | 申請(qǐng)日： | 2016-08-15 |
| 公開(kāi)（公告）號(hào)： | CN107248139B | 公開(kāi)（公告）日： | 2020-02-21 |
| 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人： | 張益昕;張超;張旭蘋(píng);董嘉赟;戚力;朱文娟 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人： | 南京大學(xué) |
| 主分類(lèi)號(hào)： | G06T3/40 | 分類(lèi)號(hào)： | G06T3/40;G06T5/00;G06T5/50;G06T7/11;G06K9/32;G06K9/46 |
| 代理公司： | 南京經(jīng)緯專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱楨榮 |
| 地址： | 210093 江*** | 國(guó)省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 基于 顯著 視覺(jué) dmd 陣列 分區(qū) 控制 壓縮 感知 成像 方法 | ||
1.一種基于視覺(jué)顯著性和數(shù)字微鏡器件DMD陣列分區(qū)控制的自適應(yīng)壓縮感知成像方法，其特征在于，通過(guò)DMD陣列分區(qū)控制方式實(shí)現(xiàn)了DMD的低分辨成像，利用顯著視覺(jué)檢測(cè)算法找到目標(biāo)物體在DMD的位置；通過(guò)多次縮小DMD陣列分區(qū)大小的同時(shí)提高包含目標(biāo)物體區(qū)域的成像分辨率，最終實(shí)現(xiàn)了僅對(duì)場(chǎng)景中目標(biāo)物體的高分辨率壓縮感知成像；
具體包括以下步驟：
步驟一、選用已知分辨率的DMD，并搭建出壓縮感知成像系統(tǒng)；
步驟二、設(shè)置采樣率，生成初始條件下用于采樣的測(cè)量矩陣；
步驟三、根據(jù)DMD實(shí)際分辨率和步驟二中測(cè)量矩陣的大小，設(shè)置DMD陣列初始分區(qū)大小和調(diào)整步進(jìn)；
步驟四、采用測(cè)量矩陣對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行多次采樣并獲得該測(cè)量矩陣對(duì)應(yīng)的觀(guān)測(cè)值向量矩陣；
步驟五、將測(cè)量矩陣和步驟四中的觀(guān)測(cè)值向量矩陣作為重建算法的輸入變量，恢復(fù)得到包含目標(biāo)物體的區(qū)域圖像；
步驟六、當(dāng)步驟五中恢復(fù)得到的區(qū)域圖像中目標(biāo)物體圖像分辨率達(dá)到所需分辨率或DMD陣列分區(qū)中僅包含一個(gè)微鏡，則執(zhí)行步驟十三，否則跳轉(zhuǎn)至步驟七到步驟十二；
步驟七、采用顯著視覺(jué)檢測(cè)算法對(duì)步驟五中的區(qū)域圖像進(jìn)行處理，得到初步的顯著圖，對(duì)初步的顯著圖作歸一化處理得到最終的顯著圖；
步驟八、對(duì)步驟七中最終的顯著圖進(jìn)行自適應(yīng)的二值化處理、形態(tài)學(xué)操作得到二值圖像，隨后對(duì)二值圖像作形態(tài)學(xué)的膨脹運(yùn)算得到新的二值圖像；
步驟九、在步驟八新的二值圖像中，將包含目標(biāo)物體的區(qū)域標(biāo)記為1，背景區(qū)域標(biāo)記為0，從標(biāo)記為1的區(qū)域中找出最大區(qū)域，最大區(qū)域的面積為S，去掉面積均小于S/10的標(biāo)記為1的區(qū)域；
步驟十、根據(jù)步驟九中包含目標(biāo)物體的區(qū)域的位置及大小，計(jì)算得到目標(biāo)物體在DMD陣列上的實(shí)際位置和大小；
步驟十一、根據(jù)步驟十中目標(biāo)物體在DMD陣列上的實(shí)際位置和大小，并縮小DMD陣列分區(qū)的大小，根據(jù)目標(biāo)物體在DMD陣列上實(shí)際位置和大小以及DMD陣列分區(qū)的大小生成新的測(cè)量矩陣；
步驟十二、執(zhí)行步驟四到步驟六；
步驟十三、將步驟五得到的區(qū)域圖像中的目標(biāo)物體等比例地融合到場(chǎng)景的初始背景中；
所述壓縮感知成像系統(tǒng)包括成像透鏡、DMD、聚焦透鏡、探測(cè)器、模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊、處理模塊；其中，
成像透鏡，用于將場(chǎng)景入射光匯聚到DMD上；
DMD，用于通過(guò)DMD中測(cè)量矩陣的微鏡片產(chǎn)生反射光，將反射光照射到聚焦透鏡；
聚焦透鏡，用于將DMD上的反射光匯聚至探測(cè)器；
探測(cè)器，用于將匯聚后的反射光轉(zhuǎn)換成電信號(hào)輸出至模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊；
模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊，用于將電信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)輸出至處理模塊進(jìn)行處理。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視覺(jué)顯著性和數(shù)字微鏡器件DMD陣列分區(qū)控制的自適應(yīng)壓縮感知成像方法，其特征在于，顯著視覺(jué)檢測(cè)算法的具體步驟如下：
步驟一、輸入圖像I分別做圖像平均和圖像模糊處理得到圖像I1和I2；
步驟二、計(jì)算圖像I1和I2之間的歐幾里得距離得到圖像I3；
步驟三、將圖像I3作歸一化處理，得到輸入圖像的顯著圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視覺(jué)顯著性和數(shù)字微鏡器件DMD陣列分區(qū)控制的自適應(yīng)壓縮感知成像方法，其特征在于，所述的DMD陣列分區(qū)控制方法具體為：選取DMD陣列上的方形區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)的所有微鏡翻轉(zhuǎn)狀態(tài)一致。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視覺(jué)顯著性和數(shù)字微鏡器件DMD陣列分區(qū)控制的自適應(yīng)壓縮感知成像方法，其特征在于，步驟七所述的顯著圖自適應(yīng)二值化處理，具體方法如下：通過(guò)計(jì)算顯著圖中背景區(qū)域像素?cái)?shù)量S1，在顯著圖的灰度直方圖上從灰度級(jí)為0處開(kāi)始統(tǒng)計(jì)像素個(gè)數(shù)，找到S1所在的最小灰度級(jí)區(qū)間[L1 L2]，將灰度級(jí)L1作為二值化閾值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于視覺(jué)顯著性和數(shù)字微鏡器件DMD陣列分區(qū)控制的自適應(yīng)壓縮感知成像方法，其特征在于，步驟十三中的融合方法，具體為：采用雙線(xiàn)性?xún)?nèi)插值算法，在原始圖像四周的像素值的關(guān)系上填充目標(biāo)圖像。
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