[發明專利]一種基于仿人眼機制的雙通道鬼成像重建方法及系統

有效

• 申請號: 202110587552.7
• 申請日: 2021-05-27
• 公開（公告）號: CN113240610B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發明（設計）人: 程雪岷;高子琪;郝群;葉恒志;陳棵;王安琪
• 申請（專利權）人: 清華大學深圳國際研究生院;北京理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 江耀純

1.一種基于仿人眼機制的雙通道鬼成像重建方法，其特征在于,包括如下步驟：

S1、構建具有鬼成像圖分支和光強殘差分支的雙通道圖像重建模型，綜合提取和回歸圖像的一維光強和二維圖像特征，去除圖像的噪聲，并增強圖像重建細節；其中，所述鬼成像圖分支由六個卷積層獲取初步特征圖像，所述光強殘差分支包含將一維數據排列為二維圖像的全連接層、二維殘差塊和兩個卷積層，所述全連接層位于測量值序列和所述卷積層之間；

S2、基于仿人眼策略對特定的圖像集進行模擬光強生成，并采用蒙特卡洛仿真方式對散射過程進行模擬，引入具有發射路徑散射特征的退化數據集，創建待訓練數據集，使訓練數據集包含仿人眼感興趣區域特性和散射特性，得到仿真的光強數據，對所述雙通道圖像重建模型進行訓練，基于所述訓練數據集將所述雙通道圖像重建模型訓練至收斂；

S3、基于仿人眼策略生成測量矩陣，加載至微鏡陣列，選定感興趣區域，將所述微鏡陣列和光電探測器同步控制，所述光電探測器采集光強序列，采用仿人眼采集方式完成對目標樣本的數據采集，對感興趣區域的重點采集，增強光強數據特征；

S4、采用非線性光強校正方法對采集得到的數據進行校正；

S5、將經過校正的數據輸入所述雙通道圖像重建模型，經過兩個通道后回歸為二維圖像，得到深度學習鬼成像清晰圖像。

2.根據權利要求1所述的基于仿人眼機制的雙通道鬼成像重建方法，其特征在于，所述雙通道圖像重建模型采用雙通道增強型神經網絡，所述鬼成像圖分支和光強殘差分支的數據源分別為鬼成像重建圖像和光強特征序列。

3.根據權利要求2所述的基于仿人眼機制的雙通道鬼成像重建方法，其特征在于，所述鬼成像重建圖像由下式計算得到：

I(x)＝(S_i-S_i)(P_i-P_i)

其中·表示所有測量值的算數平均值，S_i表示網絡輸入的光強序列，P_i表示獲取光強數據采用的隨機測量圖案。

4.根據權利要求2所述的基于仿人眼機制的雙通道鬼成像重建方法，其特征在于，所述六個卷積層的特征圖維度分別為128×128×1，128×128×32，128×128×16，128×128×16，128×128×32，128×128×1。

5.根據權利要求1所述的基于仿人眼機制的雙通道鬼成像重建方法，其特征在于，在所述步驟S4中，所述非線性光強校正方法具體包括當光學系統收到散射介質干擾，測量值會發生擾動，假設前L幀的衰減系數為ξ，而在L次測量后，散射介質的衰減系數發生突變，可以得到下式：

其中，y是光強測量值，M表示測量的總次數，N表示一維信號的長度，根據鬼成像成像和壓縮感知算法的特點，將動態變化之前和之后的測量平均值相除可以得到下式：

根據上述公式，將序列號大于L的數據乘以校正因子ξ_L/ξ，形成新的光強序列。

6.一種基于仿人眼機制的雙通道鬼成像重建系統，其特征在于,包括中央處理器、存儲器和數據采集部分，所述存儲器中存儲有雙通道圖像重建模型以及可以被所述中央處理器運行的程序，所述程序在被所述中央處理器運行的過程中能夠實現如權利要求1-5中任一項所述的基于仿人眼機制的雙通道鬼成像重建方法。

7.根據權利要求6所述的基于仿人眼機制的雙通道鬼成像重建系統，其特征在于，所述數據采集部分包括微鏡陣列、光電探測器、成像透鏡和激光器。

8.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于,存儲有雙通道圖像重建模型以及可以被中央處理器運行的程序，所述程序在被所述中央處理器運行的過程中能夠實現如權利要求1-5中任一項所述的基于仿人眼機制的雙通道鬼成像重建方法。