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关联成像的光场调制与重构方法优化研究

周成  
【摘要】:关联成像是一种依赖空间光场与单像素探测关联计算的新型成像方式,因其成像方式新颖,且具有分辨率高、抗噪性好等优势,近年备受科研工作者的关注。如何将关联成像技术实用化是当今科学研究的热点内容之一,然而影响其走向实用化的主要因素为成像质量和成像速度较低,这也是亟需解决的关键问题。因其采用单像素探测器对目标场景进行测量,一旦这些问题得以解决,采用二阶关联计算的关联成像技术将对人类生产生活带来积极影响。本文以关联成像光场调制和重构方法的优化着手开展了一系列理论与方案研究,从不同角度详细分析了空间光场与成像质量间的关系,并给出相应的光场优化方案;然后,从高质量重构方法角度提出了联合迭代关联成像的成像方法,尝试以较少的测量数据得到较高的成像质量;此外,利用关联成像进行特征提取的方法也被讨论,以开展关联成像实用化相关的研究工作,主要内容如下:(1)优化了光场调制矩阵,提出一种利用Hadamard优化矩阵的简单快速实现连续多分辨率关联成像方法,在理论上分析了实现多分辨关联成像因素,此方法的成像分辨率与测量次数成正比,测量次数越高分辨率也越高。在传统成像方法获取一种高分辨图像的测量次数下时此方法可同时获取所有低分辨图像。由此可以显著减少多分辨率图像所需的重建时间和测量。该方法提高了关联成像的灵活性,可以推广到多分辨率图像相关的实际应用中,如目标跟踪和识别。(2)针对快速多分辨率成像的实际应用需求,结合光场调制矩阵特征与性质,提出了一种基于Hadamard“流水线”编码的多分辨率关联成像方法,此方法设计了4个不同的一入四出拓展的流水线编码器,所有光场均通过四个流水线编码器产生,可以直接生成二维Hadamard衍生图和多分辨率Hadamard优化序列等,可以显著地降低多分辨率成像的内存消耗和编码实现的复杂性。还讨论了常用的Hadamard优化序列实现方法和时间消耗。该方法为光场优化和多分辨率关联成像应用提供了新的途径。(3)研究了低采样率下高质量关联成像重构方法。提出了一种基于投影Landweber正则化和指导滤波的高质量联合迭代关联成像方法,该方法通过正则化和滤波两部分的分解联合迭代来重建目标物体,而不是在重建过程中求解最小化问题。数值仿真和实验结果表明,对于二值图像和灰度图像,在测量次数相同的情况下,该方法可以获得更好的重建效果。虽然我们的方法只使用了投影Landweber正则化和指导滤波,但这种方法可以推广到其他正则化或滤波迭代中,很有可能得到更好的结果。另一方面,基于由图像非局部相似块的向量叠加矩阵具有低秩和稀疏奇异值的假设,本文从理论和实验两方面论证了一种在低采样率下采用投影Landweber正则化和块匹配低秩约束联合迭代关联成像的方法。数值仿真和实验结果表明,此方法在低采样率下,在峰值信噪比、结构相似性等指标及视觉观察等方面都能获得较好的成像质量。(4)面向关联成像的实用化,如安全检测和医学诊断中对图像处理和边缘检测的需求与应用,及大多数基于关联成像系统的边缘检测都需要特殊编码或大量的测量时间,且无法直接提供目标图像的问题。提出了一种基于投影Landweber迭代正则化和指导滤波联合迭代的关联成像边缘检测方法,此方法在获取高质量边缘特征的情况下还可以实现高质量的成像。数值仿真和实验结果表明,在较低的测量次数下,无需特殊编码即可从随机散斑图中成功地恢复出目标的空间信息和边缘信息,边缘图像质量得到显著提高。该方法提高了关联成像的适用性,同时满足了同时需求成像和边缘检测的实际应用领域。


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