基于光强互关联的非视域成像方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114119781A(43)申请公布日2022.03.01(21)申请号202111462542.7(22)申请日2021.12.03(71)申请人北京环境特性研究所地址100854北京市海淀区永定路50号(72)发明人李粮生朱勇殷红成(74)专利代理机构北京格允知识产权代理有限公司11609代理人王文雅(51)Int.Cl.G06T7/90(2017.01)G06T7/11(2017.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称基于光强互关联的非视域成像方法(57)摘要本发明涉及一种基于光强互关联的非视域成像方法，方法包括如下步骤：利用非视域成像系统获取随目标位置演化的多帧散斑图像；计算散斑图像的子空间标准差，并利用子空间标准差约化散斑图像；计算多帧约化散斑图像相对于目标位移的光强互关联，获取原始目标傅里叶域幅值信息；利用迭代相位恢复算法获取原始目标傅里叶域相位信息；根据原始目标傅里叶域幅值信息和原始目标傅里叶域相位信息重建原始目标图像。本发明方法成本低廉、测量简便、图像重建效率高、实际应用范围广，解决了非视域成像随机走廊遮蔽目标的技术问题。CN114119781ACN114119781A权利要求书1/2页1.一种基于光强互关联的非视域成像方法，其特征在于，包括如下步骤：利用非视域成像系统获取随目标位置演化的多帧散斑图像；计算散斑图像的子空间标准差，并利用所述子空间标准差约化所述散斑图像；计算多帧约化散斑图像相对于目标位移的光强互关联，获取原始目标傅里叶域幅值信息；利用迭代相位恢复算法获取原始目标傅里叶域相位信息；根据所述原始目标傅里叶域幅值信息和所述原始目标傅里叶域相位信息重建原始目标图像。2.根据权利要求1所述的基于光强互关联的非视域成像方法，其特征在于，所述利用非视域成像系统获取随目标位置演化的多帧散斑图像步骤中，所述非视域成像系统包括激光器、扩束透镜、二维移动平台、随机走廊、探测器；其中，所述激光器发出的光经过所述扩束透镜扩束后覆盖整个目标，所述目标安装在二维移动平台上，所述二维移动平台用于控制目标的位移，所述探测器用于采集移动的目标经过所述随机走廊后的多帧散斑图像。3.根据权利要求2所述的基于光强互关联的非视域成像方法，其特征在于，所述随机走廊为内含静态随机介质的多拐角曲折走廊，所述目标被所述随机走廊完全遮蔽，所述探测器为彩色CMOS相机。4.根据权利要求2所述的基于光强互关联的非视域成像方法，其特征在于，所述随机走廊中的随机介质为白色有机玻璃，厚度为5～50mm。5.根据权利要求1所述的基于光强互关联的非视域成像方法，其特征在于，所述计算散斑图像的子空间标准差，并利用所述子空间标准差约化所述散斑图像的步骤中，包括以下操作：对采集到的多帧散斑图像进行RGB彩色通道分离，获得与激光颜色相同的单色散斑图像；根据散斑图像的拍摄参数和尺寸设定正方形子空间区域，所述正方形子空间区域的边长为lsub；将散斑图像表示为I(r)，散斑图像子空间标准差σ(r)可表示为，22其中，<I(r)>sub表示对散斑图像中一个正方形子空间区域内的I(r)平均，<I(r)>sub表示对散斑图像中一个正方形子空间区域内的I(r)平均，正方形子空间的中心位于一个给定的坐标r上；子空间约化散斑图像Ird(r)可表示为，Ird(r)＝I(r)/σ(r)。6.根据权利要求1所述的基于光强互关联的非视域成像方法，其特征在于，所述计算多帧约化散斑图像相对于目标位移的光强互关联，获取原始目标傅里叶域幅值信息的步骤中，包括以下操作：计算多帧约化散斑图像的空间系综平均强度互关联；利用被关联的两帧约化散斑图像对应的目标位移对强度互关联进行排序组合；对强度互关联进行优化处理；2CN114119781A权利要求书2/2页对约化散斑图像的强度互关联执行开平方、傅里叶逆变换、开平方、取绝对值运算，获得原始目标傅里叶域幅值信息。7.根据权利要求1所述的基于光强互关联的非视域成像方法，其特征在于，所述利用迭代相位恢复算法获取原始目标傅里叶域相位信息的步骤中，包括以下操作：将一个随机分布输入到迭代相位恢复算法中，开始相位恢复；用实验测得的目标傅里叶模值替换迭代相位恢复算法恢复出的目标傅里叶模值；用散斑图像强度互关联的几何特征约束迭代相位恢复算法恢复出的目标实空间模值；重复操作直至迭代相位恢复算法收敛，得到原始目标傅里叶域相位信息。8.根据权利要求1所述的基于光强互关联的非视域成像方法，其特征在于，所述根据所述原始目标傅里叶域幅值信息和所述原始目标傅里叶域相位信息重建原始目标图像的步骤中，包括以下操作：将目标在傅里叶域的模值信息和相位信息相结合，然后对其做傅里叶