[发明专利]一种太赫兹时域光谱稀疏成像方法有效

专利信息
申请号: 201610829573.4 申请日: 2016-09-18
公开(公告)号: CN106441575B 公开(公告)日: 2017-11-21
发明(设计)人: 任笑真;孙福艳;蒋玉英;吕宗旺;秦瑶;乔丽红;翁强 申请(专利权)人: 河南工业大学
主分类号: G01J3/28 分类号: G01J3/28;G01N21/3586
代理公司: 郑州科维专利代理有限公司41102 代理人: 赵继福
地址: 450000 河*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 一种 赫兹 时域 光谱 稀疏 成像 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及太赫兹时域光谱技术领域,具体为一种太赫兹时域光谱稀疏成像方法。

背景技术

太赫兹时域光谱技术是近年来国际上发展起来的远红外光谱检测技术。太赫兹时域光谱技术使用飞秒脉冲激光器激发的太赫兹脉冲为光源,利用时间延迟进行时域测量的方式获得光谱的时域波形。与传统的傅里叶变换红外光谱相比,太赫兹时域光谱的测量属于相干测量,对背景噪声不敏感,可以获得很高的信噪比。

太赫兹辐射作为一种光源,与可见光、红外和X射线等其他辐射一样,可以作为物体成像的信号源。而且由于太赫兹辐射具有透视性、低能无损性和光谱分辨特性,使其在成像领域具有独特的特性和应用。目前已发展有多种太赫兹波成像方法,如太赫兹时域光谱成像技术、连续太赫兹波成像和太赫兹波飞行时间成像等。然而由于太赫兹时域光谱成像技术的每个像素点包含的是整个太赫兹脉冲的时域波形。不但能够检测物体的形状,还能分辨物体的物质成分,获得物体的厚度信息,这为目标物的分析和识别提供了丰富的信息,具有无可比拟的优势。因此太赫兹时域光谱成像技术在安全检查、环境监测和食品生产质量监控等诸多领域具有巨大的应用潜力。

然而太赫兹时域光谱成像技术需要进行空间和时间的扫描来进行成像,存在扫描时间长和大面积扫描成像时会产生海量数据的问题,严重限制了其实际应用的发展。

针对太赫兹时域光谱成像,特别是如何在低数据釆集下快速成像问题,文献“基于压缩传感的太赫兹成像,红外与激光工程,2012,42(6):1523-1527”采用余弦变换对太赫兹图像进行稀疏表示,但是离散余弦变换无法做到对图像信号内容自适应,往往会造成对图像特征损害。文献“Terahertz imaging with compressed sensing and phase retrieval,Opt.Lett.2008,33:974–976”和“A fast spatial-domain terahertz imaging using block-based compressed sensing,J Infrared Milli Terahz Waves,2011,32:1328–1336”采用正交小波变换对太赫兹图像进行稀疏表示。由于正交小波基是由基本小波函数经过平移与伸缩变换得到的函数集,平移是非一致取样,随着尺度增大,位移取样间隔随2的幂次增大,不能从多尺度角度很好的匹配信号的局部结构特征,因此在信号急剧变化部分可能会产生振荡现象和块效应。文献“A single-pixel terahertz imaging system based on compressed sensing,Applied physics letters,2008,93:121105”采用基追踪算法对太赫兹图像进行稀疏重建,然而该算法的计算复杂度较高。

因此努力探索新的处理方法,研究低数据釆集下的太赫兹时域光谱快速成像方法具有重要的研究意义。

发明内容

为了克服上述现有技术中的不足,本发明提供了一种增强太赫兹图像小波变换系数的稀疏性,提高重建质量,能够快速获得高质量重建结果的一种太赫兹时域光谱稀疏成像方法。

本发明的目的是这样实现的:

一种太赫兹时域光谱稀疏成像方法,包括以下步骤:

步骤1:构建太赫兹时域光谱成像系统模型

1a)假设太赫兹二维图像对象x有m×n个像素点,令N=m×n,从这N个像素点中随机选取M个位置的频域数据进行太赫兹检测,则在每个检测位置,都将获得一个完整的太赫兹时域波形数据;

1b)选取每个太赫兹时域波形的峰值作为对应检测像素点的像素值,则对应M个检测位置将获得一个M维的检测数据y;

1c)由于太赫兹检测数据y是对成像对象的频域数据进行随机采样获得的,因此可构建太赫兹成像系统模型为

y=RFx(1)

其中y为M维太赫兹检测数据,x为二维成像对象,其m×n个元素排列在一个N维列向量里;F代表傅里叶变换矩阵,R为由随机采样构成的测量矩阵;

步骤2:利用指数移不变小波对二维太赫兹图像进行稀疏变换

2a)由于正交小波基是由基本小波函数经过平移与伸缩变换得到的函数集,平移是非一致取样,随着尺度增大,位移取样间隔随2的幂次增大,不能从多尺度角度很好的匹配信号的局部结构特征,因此在信号急剧变化部分可能会产生振荡现象和块效应;为了有效地消除这种人为的振荡现象,利用移不变小波变换对太赫兹图像进行分解,得到太赫兹图像的稀疏表示为

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