[發明專利]編碼光照成像重構方法及裝置

有效

• 申請號: 201910364131.0
• 申請日: 2019-04-30
• 公開（公告）號: CN110223238B
• 公開（公告）日: 2021-04-27
• 發明（設計）人: 邊麗蘅;李萌;張軍;曹先彬
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 張潤

本發明公開了一種編碼光照成像重構方法及裝置，其中，該方法包括：獲取初始迭代圖像、編碼光照成像系統的光照編碼圖案和測量結果，對編碼光照成像系統的成像過程進行建模得到成像模型；獲取隨機初始值對初始迭代圖像進行初始化作為n為0次迭代目標圖像；根據測量結果、光照編碼圖案、成像模型和第n?1次迭代目標圖像，對第n次迭代目標圖像施加約束條件進行迭代更新，直至第n?1次迭代目標圖像與第n次迭代目標圖像之間的像素差異小于預設閾值。該方法可以實現噪聲魯棒性，又能降低計算復雜度，適用于非相干和相干成像。

技術領域

本發明涉及場景計算重構技術領域，特別涉及一種編碼光照成像重構方法及裝置。

背景技術

編碼光照成像作為提高成像分辨率和提取高維信息的可行技術，在光學系統中得到了廣泛的應用。該成像方法將光照的編碼和目標圖像的計算重構結合在一起，以克服諸如光的衍射以及無法實現光波相位信息的直接測量等物理限制。通過改變光照的編碼圖案拍攝多個測量值可以提取目標場景的更多信息，然后利用各種算法即可從測量值中重構目標場景。

根據光源的相干狀態，編碼光照成像可分為非相干成像和相干成像。在非相干成像中，目前的主流重構方法為梯度下降和壓縮感知方法。其中梯度下降算法沿負梯度的方向最小化基于最小二乘的目標函數，壓縮感知方法通過解決凸優化問題得到最終結果。壓縮感知方法的噪聲魯棒性優于梯度下降算法，但是其計算復雜度更高。在相干編碼光照成像中，重構過程可以在數學上描述為典型的相位恢復優化過程。現有的相位恢復算法可分為三類，包括基于交替投影(Alternative Projection，AP)、基于Wirtinger Flow(WF)和基于半定規劃(Semi Definite Programming，SDP)的算法。AP算法迭代地對目標平面和測量平面上的計算值施加約束，計算復雜度低，并且該方法也適用于非相干成像，但其對測量噪聲敏感。WF方法首先通過本征值方法獲得一個接近真實解的初始向量，然后使用Wirtinger導數進行類似梯度下降的迭代，其可以達到全局最優，但是比AP算法耗時。SDP算法通過矩陣提升將傳統的二次相位恢復模型轉換為更高維度的線性模型，并利用半定松弛找到具有高信噪比的全局最優。然而由于需要進行矩陣提升，該方法比其它兩種方法的計算要求更高。綜上，上述方法在高信噪比和低計算復雜度之間均存在折衷。

發明內容

本發明旨在至少在一定程度上解決相關技術中的技術問題之一。

為此，本發明的一個目的在于提出一種編碼光照成像重構方法，該方法可以實現噪聲魯棒性，又能降低計算復雜度，適用于非相干和相干成像。

本發明的另一個目的在于提出一種編碼光照成像重構裝置。

為達到上述目的，本發明一方面實施例提出了一種編碼光照成像重構方法，包括：S1，獲取初始迭代圖像、編碼光照成像系統的光照編碼圖案和測量結果，對所述編碼光照成像系統的成像過程進行建模得到成像模型；

S2，獲取隨機初始值對所述初始迭代圖像進行初始化作為n為0次迭代目標圖像；

S3，根據所述測量結果、所述光照編碼圖案、第n-1次迭代目標圖像和所述成像模型，對第n次迭代目標圖像施加約束條件進行迭代更新，直至所述第n-1次迭代目標圖像與所述第n次迭代目標圖像之間的像素差異小于預設閾值；其中，n為正整數。

本發明實施例的編碼光照成像重構方法，通過對編碼光照成像過程進行建模，設定算法的初始迭代目標圖像，施加約束對目標圖像進行迭代更新目標圖像直至收斂，噪聲魯棒性強，計算復雜度低，收斂速度快，通用性強。

另外，根據本發明上述實施例的編碼光照成像重構方法還可以具有以下附加的技術特征：

進一步地，所述對所述編碼光照成像系統的成像過程進行建模得到成像模型，所述成像模型為：