[发明专利]一种自适应多尺度的三维鬼成像方法

说明书

本发明公开了一种自适应多尺度的三维鬼成像方法，首先通过鬼成像系统获得目标不同方位的低分辨率鬼像；将低采样率下得到的图像结果进行预处理，滤除噪声；然后利用预处理过后的二维鬼像计算目标表面法向量；以表面法向量的稀疏性作为划分高低分辨率区域的标准划分区域；根据划分出的高分辨率区域生成高分辨率成像的参考光场，并获得高分辨率鬼像；最后将高低分辨率区域的图像拼接，并进行三维重构，从而获得目标三维图像。本发明减少鬼成像系统的采样次数，提高了系统的运算速度；减少了三维成像的测量数据，降低数据冗余，有利于数据的传输和存储。

技术领域

本发明属于三维成像技术领域，特别是一种自适应多尺度的三维鬼成像方法。

背景技术

鬼成像(ghost imaging，GI)又称关联成像(correlated imaging)或双光子成像(two-photon imaging)，是一种备受关注的区别于传统成像概念的成像技术。在鬼成像系统中存在两条光路，信号光路以及参考光路。信号光路中，利用一个桶探测器探测通过目标物体的总光强。而在参考光路中，则利用具有空间分辨率的探测器探测光源的空间强度分布。通过两个探测器探测到的光强作交叉关联来重建图像。计算鬼成像是一种改进的鬼成像技术，该技术利用光调制器件如空间光调制器(SLM)和数字微镜阵列(DMD)与鬼成像相结合，实现了仅凭单臂光路即可成像。这种方法简化了鬼成像光路，使得鬼成像从实验室的研究走向实际应用成为了可能。鬼成像相比于传统成像有很多独特的优势和特点，如抗散射和抗大气湍流等，该技术已被应用于许多领域，例如雷达探测、光学相干断层扫描 (OCT)和荧光成像。当然，鬼成像技术也存在一些局限。最明显的是该技术的成像时间较长，主要包括前期的数据采集时间和后期的算法处理时间。为了缓解这一问题，基于多尺度思想的图像研究方法也被引入鬼成像。例如Marc Abmann 提出了一种基于小波树的自适应压缩计算式鬼成像方案(Compressive adaptive computational ghost imaging[J].Scientificreports,2013,3:1545)，受到了学界的广泛关注。

三维重建技术是当今计算机视觉领域的前沿研究问题，它可以根据自然界中物体的二维信息重建出具有详细几何信息的三维模型。这些模型不仅能为考古、文物保护、城市规划等领域提供可视化场景，更可以为工业测量、游戏、医疗诊断等领域提供数据的测量、分析和存档。

近年来，将鬼成像与其他技术相结合的研究层出不穷，也出现了基于鬼成像的三维成像技术(Improving the noise immunity of3D computational ghost imaging [J].Optics Express,2019,27(3):2344-2353)。但是结合鬼成像的三维重构技术同样受到高采样数以及大量后期运算的影响。同时，获得图像的分辨率越高，系统所需的数据量就越大。因此，三维鬼成像系统的分辨率与采样率是一对矛盾。

发明内容

本发明的目的在于提供一种自适应多尺度的三维鬼成像方法，解决了鬼成像需要大量采样数据以重构目标的高分辨率三维图像这一技术难题，能够缓解分辨率与采样率之间的矛盾。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种自适应多尺度的三维鬼成像方法，步骤如下：

步骤1，通过鬼成像系统获得目标不同方位的低分辨率鬼像I_up、I_left、I_right；

步骤2，对低采样率下的鬼成像结果进行预处理，即对图像进行傅立叶变换，然后进行高斯低通滤波，滤除图像高频部分，降低噪声；

步骤3，利用预处理过后的二维鬼像计算目标表面法向量；

步骤4，以表面法向量的稀疏性作为划分高低分辨率区域的标准进行区域划分，即法向量稀疏区域低分辨率成像，法向量不稀疏区域高分辨率成像；

步骤5，根据划分出的高分辨率区域，生成相应的基于Hadamard测量的参考光场；