[发明专利]一种欠采样全息图压缩全息多尺度自聚焦重建方法及系统

说明书

本发明公开了一种欠采样全息图压缩全息多尺度自聚焦重建方法及系统，属于数字全息技术领域，包括对物体在光学结构中不同位置经光源照射产生的全息图分别进行下采样操作，得到不同位置的下采样全息图；基于CS算法，对所述不同位置的下采样全息图进行重建，得到不同位置的振幅图像；采用特征值自聚焦算法的评估方法，根据不同位置的振幅图像，估计焦平面位置；基于TwIST算法，对焦平面位置的下采样全息图进行重建。本发明为实现欠采样情况下的自聚焦提出了EIG‑AF‑CS自聚焦算法，并将其与无孪生像压缩重建相结合，在保证重建质量的同时，有效克服了传统压缩全息重建中孪生像干扰及欠缺自聚焦能力的问题。

技术领域

本发明涉及数字全息技术领域，特别涉及一种欠采样全息图压缩全息多尺度自聚焦重建方法及系统。

背景技术

数字全息(Digital Holography，DH)是通过CCD记录一张强度图像，随后通过计算机数值计算来重建原物体信息的一种全息技术。它的不足之处在于需要高的存储容量和带宽，这使得数字全息的广泛应用受到了很大的限制。2006年，Candès、Donoho、Tao等人提出压缩感知(Compressed Sensing，CS)理论，它指出，若信号具有稀疏性或者可压缩，只需要对稀疏信号进行有限的测量便能精确地重构原始信号，大大节约了资源和时间，突破了传统奈奎斯特(Nyquist)采样定理规定的采样速率必须至少是信号带宽的两倍这一限制。

2009年，Brady等人将压缩感知与数字全息术结合在一起，提出压缩全息方法，搭建起了压缩感知理论与全息显示技术之间的桥梁，利用压缩感知理论，可以由少量的测量样本数据精确地从2D全息图中重建原始对象，Brady小组实验实现了两层距离较远的蒲公英的全息图层析重建；随后，该小组还成功完成压缩全息层析成像扫描(CompressiveHolographic Tomography,CHT)、毫米波全息(Millimeter Wave Holography,MWH)和模糊全息(Diffuse Holography,DH)等几项研究。此外，2014年，以色列的Stern等人提出基于变量下采样策略的压缩菲涅尔全息(Compressive Fresnel Holography,CFH),并给出了实现实际压缩菲涅尔全息所需要满足的条件，然后将其扩展应用于多维成像、层析成像与部分遮挡物体的重建等成像领域。

传统压缩全息重建方法主要面临孪生像和零级像的干扰，通常采用多次曝光的方法消除孪生像和零级像。2018年，清华大学的Zhang等人基于全息图物理对称性导致的重建图像和孪生像之间的稀疏性差异，提出了一种CS方法从单次曝光全息图中成功实现无孪生像全息重建。

Zhang等人提出的方法虽然能够实现无孪生像重建，但针对的仅是2D-2D全采样成像模型，欠缺压缩采样过程，且重建时必须已知焦平面的位置，无自聚焦能力。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的缺陷，实现从单幅欠采样全息图实现无孪生像自聚焦压缩全息重建。

为实现以上目的，一方面，本发明采用一种欠采样全息图压缩全息多尺度自聚焦重建方法，包括：

对物体经光源照射产生的全息图进行下采样操作，得到下采样全息图；

基于TwIST算法，对所述下采样全息图进行重建，得到重建结果。

进一步地，所述对物体经光源照射产生的全息图进行下采样操作，得到下采样全息图，公式表示如下：

其中，D_Ω表示下采样，G表示前向变换，Φ_Ω表示项2Re{D_ΩGρ}对ρ的变换，ρ表示物体密度，e表示模型误差。

进一步地，所述对物体经光源照射产生的全息图进行下采样操作，得到下采样全息图，还包括：