[發明專利]一種用于提高鬼成像重構質量的重構方法

在審

• 申請號: 202011637635.4
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112614055A
• 公開（公告）日: 2021-04-06
• 發明（設計）人: 朱榮;吳學林;郭迎
• 申請（專利權）人: 無錫太湖學院
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 山東瑞宸知識產權代理有限公司 37268
• 代理人: 王萍

本發明涉及一種用于提高鬼成像系統圖像重構質量的圖像重構方法，屬于光學成像技術領域。現有的壓縮感知鬼成像方案雖然已經比傳統的鬼成像方案重構所需要的采樣率有了極大的降低，但是鬼成像系統的采樣成本仍然比較高，不利于實際應用。為了能用較低的采樣率得到較好的重構結果，本發明提出了一種通過深度學習技術對現有壓縮感知鬼成像系統低采樣率下的重構圖像進行超分辨重構的方法，有效的提升了現有壓縮感知鬼成像系統低采樣率下重構圖像的質量。實驗結果顯示，同樣的采樣率下使用深度學習技術優化后的壓縮感知鬼成像方案重構圖像比傳統的壓縮感知鬼成像方案重構的結果質量要好許多。

技術領域

本發明涉及一種用于提高鬼成像系統圖像重構質量的圖像重構方法，屬于光學成像技術領域。

背景技術

鬼成像(Ghost Imaging，GI)是近年來興起的一種新的成像技術，又稱量子成像或關聯成像。傳統的鬼成像是通過兩路光的關聯計算來實現的，一路光透射過目標物體后被桶探測器接收其光場總強度，稱為信號光路；第二路光在自由空間中衍射并直接用陣列探測器接收，稱為參考光路。最后把這兩個光路上所接收的信號進行關聯運算，就可以重構出原始目標物體的圖像。

在光學成像技術的發展中，鬼成像技術第一次實現了物像分離，即具有非定域特性。由于鬼成像的這種物像分離的特性，所以鬼成像技術非常適用于光源、物體不是處于同一條直線上的情況，并且成像的過程中不易受到外界的滋擾。相對傳統的成像技術，鬼成像技術的成像系統要更簡單，更容易實現一些，所以鬼成像技術在雷達成像及遙感成像等領域已經顯示了顯著的能力。

但是由于鬼成像技術是通過光場的相關性來成像的，要想得到足夠清晰的圖像，就需要大量的采樣測量。因此，如何在現有的鬼成像系統下通過利用較少的測量采樣就可以較好的重構出目標圖像已經成為鬼成像領域研究的一個熱點問題。

現階段已經出現了一些壓縮感知鬼成像(Compressive Sensing Ghost Imaging，CSGI)方案，相對于傳統的鬼成像方案，已經可以有效的提高鬼成像的重構質量，并且大大減少了采樣次數。但是現有的壓縮感知鬼成像重構算法主要存在以下三個問題。

(1)現有的壓縮感知鬼成像方案重構計算時間長的問題

現有的壓縮感知鬼成像方案中使用的重構算法都是對一個欠定線性方程組求最優化解的過程，所以求解過程所需要的計算時間一般是不確定的，它的求解過程計算時間比傳統的二階關聯鬼成像方案的計算時間要長很多。所以如何有效的減少重構算法的計算時間是一個待解決的問題。

(2)大尺寸圖像重構時存儲空間不足的問題

現有的壓縮感知鬼成像方案中，重構算法的計算與存儲都跟原始目標圖像的尺寸有很大的關系，當目標圖像的尺寸太大時，一般現在生活中常用配置的計算機往往無法求解，會出現內存空間不足的問題。

(3)在低采樣率下重構圖像分辨率低的問題

現有的鬼成像系統的采樣成本都比較高，現實應用中希望能用更低的采樣率獲得較滿意的重構圖像。但是在低采樣率下獲得的重構圖像都存在分辨率低的問題。

本發明的主要目的是解決現有壓縮感知鬼成像中存在的第三個問題，通過基于深度卷積神經網絡的重構方法去對現在的壓縮感知鬼成像系統重構的低分辨率圖像進行超分辨重構，可以在一定程度上提高鬼成像重構的圖像分辨率。

發明內容

一種用于提高鬼成像重構質量的重構方法，其特征在于：