本發(fā)明涉及關(guān)聯(lián)成像技術(shù)領(lǐng)域，具體是一種基于壓縮散斑的快速關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

近年來關(guān)聯(lián)成像技術(shù)一直被人們研究，傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)利用散斑光對場景進(jìn)行照射，采用單像素探測采集系統(tǒng)獲取場景回波信號，利用散斑光分布信息和探測強(qiáng)度信息進(jìn)行相關(guān)運(yùn)算獲取場景圖像信息。該類系統(tǒng)正朝著工程實(shí)際應(yīng)用發(fā)展，但系統(tǒng)需要不同散斑光的很多次照射采集才能有效獲取場景圖像信息，因此系統(tǒng)實(shí)時成像能力受到了很大約束。目前，提高關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)的成像速度和質(zhì)量是該領(lǐng)域研究方向之一。利用絕大部分自然場景圖像信息具有稀疏性的特點(diǎn)，本項發(fā)明利用壓縮散斑對場景信息進(jìn)行壓縮采樣，降低了關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)數(shù)據(jù)量，可以提高關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)運(yùn)算速度，在關(guān)聯(lián)成像領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于壓縮散斑的快速關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)及方法，以提高關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)的成像速度。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案為：

基于壓縮散斑的快速關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)及方法，其特征在于：包括光源、擴(kuò)束器、光調(diào)制器DMD、投影透鏡、匯聚透鏡、單像素探測器和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，所述光源發(fā)出的光經(jīng)擴(kuò)束器后照射到光調(diào)制器DMD上，光調(diào)制器DMD對光進(jìn)行調(diào)制，使得調(diào)制光場產(chǎn)生的散斑具有壓縮稀疏形式，能夠?qū)崿F(xiàn)對場景的壓縮采樣，調(diào)制光場產(chǎn)生的壓縮散斑經(jīng)投影透鏡照射場景，場景反射光經(jīng)匯聚透鏡匯聚到單像素探測器上，單像素探測器與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)連接，由數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過單像素探測器獲取場景總的反射光強(qiáng)信息。

所述的基于壓縮散斑的快速關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)及方法，其特征在于：光調(diào)制器DMD可以實(shí)現(xiàn)對光場的調(diào)制，能夠產(chǎn)生壓縮散斑，且該散斑分布形式能夠通過調(diào)制信息準(zhǔn)確獲知，單像素探測器可以對總反射光強(qiáng)信息進(jìn)行探測。

所述的基于壓縮散斑的快速關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)及方法，其特征在于：采用壓縮散斑對物體信息進(jìn)行壓縮采樣有效地降低了關(guān)聯(lián)成像中的數(shù)據(jù)量，實(shí)現(xiàn)快速關(guān)聯(lián)成像。

所述系統(tǒng)的快速關(guān)聯(lián)成像方法，其特征在于：包括以下步驟：

(1)、首先固定壓縮矩陣，然后依次在壓縮矩陣的基礎(chǔ)上進(jìn)行不同的稀疏采樣并加載到光調(diào)制器DMD上來實(shí)現(xiàn)壓縮散斑，利用壓縮散斑對場景進(jìn)行照射，單像素探測器對場景反射信號進(jìn)行探測；采集系統(tǒng)對很多個不同壓縮散斑照射場景的反射信號進(jìn)行采集并保存；設(shè)置壓縮矩陣B，其為M×M大小的含0,1的矩陣，其中有效采樣1的點(diǎn)數(shù)為N×N，滿足條件M>N，數(shù)據(jù)壓縮率γ＝N²/M²；假設(shè)第j次利用稀疏采樣矩陣S_j與壓縮矩陣B進(jìn)行作用后的壓縮散斑對場景進(jìn)行照射，采集系統(tǒng)獲取的光強(qiáng)信息為i，則該過程可以表示為如公式(1)所示：

i＝∑_M×MBS_jR， (1)，

這里，R表示場景反射率信息，∑_M×M表示對M×M矩陣的元素進(jìn)行求和；

(2)、利用壓縮矩陣中的有效采樣位置索引對照射場景的散斑進(jìn)行矩陣調(diào)整，剔除數(shù)據(jù)中的未采樣點(diǎn)即壓縮矩陣中0值點(diǎn)，數(shù)據(jù)量大大降低，能夠有效提高關(guān)聯(lián)成像的運(yùn)算速度，進(jìn)行算法運(yùn)算后可以獲得壓縮場景信息；采用壓縮矩陣B對散斑進(jìn)行了壓縮，只選出采樣點(diǎn)為1位置，按照矩陣N×N對上式(1)進(jìn)行改寫為如公式(2)所示：

i＝∑_N×NS_j′R′， (2)，

其中，S_j′為BS_j經(jīng)過重新排列形式，R′為R的采樣點(diǎn)重新排列形式，大小為N×N，即為原信息的壓縮形式；按照公式(2)形式對k₁次散斑照明采集的過程用矩陣表示為如公式(3)所示：

其中，為k₁次采集的光強(qiáng)信息形式，大小為k₁×1，為R′的列向量表示形式，為k₁次不同壓縮散斑的矩陣表示形式，大小為k₁×N²；通過對公式的分析可以看出，需要處理的數(shù)據(jù)矩陣大小為N²×k₁，數(shù)據(jù)的壓縮比為γ；與此同時由于需要求解R′未知數(shù)的個數(shù)相對于R的要少很多，因此可以減小散斑照射次數(shù)，實(shí)際系統(tǒng)中數(shù)據(jù)量的壓縮程度比γ還要?。?/p>

(3)、利用上述步驟獲取的壓縮場景信息，按照有效采樣位置索引進(jìn)行排列獲取與原場景大小一致稀疏信息，采用稀疏信息復(fù)原技術(shù)可以獲得完整準(zhǔn)確的場景信息；根據(jù)壓縮矩陣的有效索引信息把調(diào)整為大小為M×M的稀疏場景信息R_B；利用壓縮感知稀疏信息復(fù)原技術(shù)，由R_B還原出完整準(zhǔn)確的場景信息R，求解最優(yōu)公式為：

argmin[||R_B-BR||²+λΦ_TV(R)] (4)，

公式(4)中，Φ_TV代表總變分模型函數(shù)，λ表示平滑系數(shù)。

本發(fā)明中光調(diào)制器DMD按照壓縮散斑形式對光進(jìn)行調(diào)制，產(chǎn)生壓縮散斑，能夠?qū)崿F(xiàn)對場景的壓縮采樣。與傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)成像利用散斑實(shí)現(xiàn)場景信息的全采樣不同，本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了場景信息的壓縮采樣，數(shù)據(jù)量大幅減小，可以提高關(guān)聯(lián)成像的成像速度。

本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)是：本發(fā)明結(jié)合壓縮采樣技術(shù)、關(guān)聯(lián)成像技術(shù)和稀疏信息復(fù)原技術(shù)，利用壓縮散斑降低數(shù)據(jù)量，利用信息相關(guān)性實(shí)現(xiàn)場景壓縮信息的快速獲取，提高關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)的成像速度，最后通過壓縮感知實(shí)現(xiàn)完整準(zhǔn)確場景信息的復(fù)原，該方法在關(guān)聯(lián)成像領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖，其中：

圖2a為具體實(shí)施實(shí)驗(yàn)中要進(jìn)行成像的物體圖像，圖2b為利用壓縮矩陣信息獲取的物體稀疏信息圖，圖2c為采用壓縮感知對稀疏信息進(jìn)行復(fù)原得到的信息圖。

具體實(shí)施方式

如圖1所示，基于壓縮散斑的快速關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)，其裝置包括光源1、擴(kuò)束器2、光調(diào)制器DMD3、投影透鏡4、匯聚透鏡5、單像素探測器6和數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)7；

光源1發(fā)光，經(jīng)擴(kuò)束器2后具有較大的截面分布，然后光束照射到光調(diào)制器DMD3上產(chǎn)生壓縮散斑經(jīng)投影透鏡4對場景進(jìn)行照射，場景反射光經(jīng)匯聚透鏡5到達(dá)單像素探測器6上，然后經(jīng)數(shù)據(jù)采集處理系統(tǒng)7進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、保存和處理。

首先固定壓縮矩陣，然后依次在壓縮矩陣的基礎(chǔ)上進(jìn)行不同的稀疏采樣來實(shí)現(xiàn)壓縮稀疏散斑，利用壓縮稀疏散斑對場景進(jìn)行照射，單像素探測器對場景反射信號進(jìn)行探測。采集系統(tǒng)對很多次不同壓縮稀疏散斑照射場景的反射信號進(jìn)行采集并保存。設(shè)置壓縮矩陣B，其為M×M大小的含0,1的矩陣，其中有效采樣1的點(diǎn)數(shù)為N×N，滿足條件(M>N)，數(shù)據(jù)壓縮率γ＝N²/M²。假設(shè)第j次利用稀疏采樣矩陣S_j與壓縮矩陣B進(jìn)行作用后的壓縮散斑對場景進(jìn)行照射，采集系統(tǒng)獲取的光強(qiáng)信息為i，則該過程可以表示為：

i＝∑_M×MBS_jR， (1)，

這里，R表示場景反射率信息，∑_M×M表示對M×M矩陣的元素進(jìn)行求和。

利用壓縮矩陣中的有效采樣位置索引對照射場景的相關(guān)壓縮散斑進(jìn)行矩陣調(diào)整，剔除數(shù)據(jù)中的未采樣點(diǎn)即壓縮矩陣中0值點(diǎn)，數(shù)據(jù)量大大降低，能夠有效提高關(guān)聯(lián)成像的運(yùn)算速度，進(jìn)行算法運(yùn)算后可以獲取壓縮場景信息。采用壓縮矩陣B對散斑進(jìn)行了壓縮，只選出采樣點(diǎn)為1位置，按照矩陣N×N對上式(1)進(jìn)行改寫為：

i＝∑_N×NS_j′R′， (2)，

其中，S_j′為BS_j經(jīng)過重新排列形式，R′為R的采樣點(diǎn)重新排列形式，大小為N×N，即為原信息的壓縮形式。按照公式(2)形式對k₁次散斑照明采集的過程用矩陣表示為：

其中，為k₁次采集的光強(qiáng)信息形式，大小為k₁×1，為R′的列向量表示形式，為k₁次不同壓縮稀疏散斑的矩陣表示形式，大小為k₁×N²。通過對公式的分析可以看出，采用傳統(tǒng)的方法進(jìn)行算法求解時需要處理的數(shù)據(jù)矩陣大小為M²×k₁，而利用本專利需要處理的數(shù)據(jù)矩陣大小為N²×k₁，數(shù)據(jù)的壓縮比為γ。與此同時由于需要求解R′未知數(shù)的個數(shù)相對于R的要少很多，因此可以減小散斑照射次數(shù)，實(shí)際系統(tǒng)中數(shù)據(jù)量的壓縮程度比γ還要小。

利用上述步驟獲取的壓縮場景信息，按照有效采樣位置索引進(jìn)行排列獲取與原場景大小一致稀疏信息，采用稀疏信息復(fù)原技術(shù)可以獲得完整準(zhǔn)確的場景信息。根據(jù)壓縮矩陣的有效索引信息把調(diào)整為大小為M×M的稀疏場景信息R_B。利用壓縮感知稀疏信息復(fù)原技術(shù)，由R_B還原出完整準(zhǔn)確的場景信息R，求解最優(yōu)公式為：

argmin[||R_B-BR||²+λΦ_TV(R)] (4)，

這里，Φ_TV代表總變分(TV)模型函數(shù)，λ表示平滑系數(shù)。

顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以通過對本發(fā)明所涉及的壓縮散斑關(guān)聯(lián)成像系統(tǒng)進(jìn)行改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，如果這些修改和變動屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些修改和變型在內(nèi)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為了驗(yàn)證本發(fā)明的可行性，設(shè)計系統(tǒng)并進(jìn)行了一次實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。實(shí)驗(yàn)中要進(jìn)行成像的物體如圖2a所示，成像分辨率大小為80×80。使用壓縮矩陣有效采樣數(shù)為4096，即壓縮比為0.64。利用壓縮稀疏散斑對物體進(jìn)行3400次照射，利用壓縮矩陣信息獲取的物體稀疏信息如圖2b所示。最后采用壓縮感知對稀疏信息進(jìn)行復(fù)原得到的信息如圖2c所示，通過結(jié)果可以看出該方法可以有效獲取物體信息。