一种强大气散射条件下的成像装置及方法

摘要

本发明公开了一种强大气散射条件下的成像装置，所述成像装置用于透过散射介质对目标物进行成像，包括激光器、空间光调制器、第一透镜、第二透镜和图像传感器，其中，所述空间光调制器包括多个可翻转的微镜，所述空间光调制器设置在所述激光器射出的激光光路上，所述激光光路经所述空间光调制器的所述微镜反射后再经过所述第一透镜透射后并透过所述散射介质射在所述目标物上，然后所述激光光路经所述目标物反射并透过所述散射介质后再经过所述第二透镜透射后射在所述图像传感器上以对所述目标物进行成像。本发明还公开了一种强大气散射条件下的成像方法。本发明提出的强大气散射条件下的成像装置及方法，大大提高了在强大气散射条件下的成像质量。

说明书

技术领域

本发明涉及图像成像技术领域，尤其涉及一种强大气散射条件下的成像装置及方法。

背景技术

航空、航海和公路交通等行业对在雾霾、雨雾等强散射介质中的成像有着广泛的需求。现有常见的强散射介质中的成像方法为近红外激光主动照明成像，利用特定波长的光对大气散射的穿透性实现较好的成像效果，该方法本质上就是使用近红外激光作为光源的传统的光学成像原理，但是主动照明成像方法在强大气散射条件下，成像质量大大降低；提高在强大气散射条件下的成像质量，是本领域技术人员正在努力的方向。

以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。

发明内容

为了提高在强大气散射条件下的成像质量，本发明提出一种强大气散射条件下的成像装置及方法。

为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

本发明公开了一种强大气散射条件下的成像装置，所述成像装置用于透过散射介质对目标物进行成像，包括激光器、空间光调制器、第一透镜、第二透镜和图像传感器，其中，所述空间光调制器包括多个可翻转的微镜，所述空间光调制器设置在所述激光器射出的激光光路上，所述激光光路经所述空间光调制器的所述微镜反射后再经过所述第一透镜透射后并透过所述散射介质射在所述目标物上，然后所述激光光路经所述目标物反射并透过所述散射介质后再经过所述第二透镜透射后射在所述图像传感器上以对所述目标物进行成像。

优选地，所述激光器采用波长为720～904nm的激光光源。

优选地，所述空间光调制器包括M×N个矩阵排列的可翻转的所述微镜。

本发明还公开了一种强大气散射条件下的成像方法，采用上述的成像装置进行成像，包括以下步骤：

S1：将一个全为1的M×N的测量矩阵输入到所述空间光调制器，在所述图像传感器上生成第一图像，其中所述测量矩阵中的1表示将所述空间光调制器中对应的所述微镜翻转至将所述激光器射出的激光光路反射到所述目标物上；

S2：将一组包含0和1的M×N的测量矩阵输入到所述空间光调制器，通过该组所述测量矩阵和相应的所述图像传感器接收的光强信息，还原生成第二图像，其中所述测量矩阵中的0表示将所述空间光调制器中对应的所述微镜翻转至不将所述激光器射出的激光光路反射到所述目标物上；

S3：采用频域加权的方式将所述第一图像和所述第二图像进行加权相加，生成最终的所述目标物的综合图像。

优选地，步骤S1还包括，对所述第一图像进行滤波处理，生成滤波后的第一图像，步骤S3中的所述第一图像为滤波后的所述第一图像。

优选地，步骤S2中通过该组所述测量矩阵和相应的所述图像传感器接收的光强信息，还原生成第二图像具体包括：采用以下计算公式：

y＝Φx

其中，x是一维化的图像原始信息，y是m次采样所述图像传感器接收到的反射光总强度，Φ是测量矩阵集，m是一组所述测量矩阵的矩阵数量，n＝M×N；通过上述公式可以根据Φ和y重构生成x，即还原生成所述第二图像。

优选地，其中重构的算法采用OMP算法。

优选地，步骤S3具体包括：

S31：将所述第一图像和所述第二图像分别经过傅里叶变换得到频域函数；

S32：采用第一二维分段函数和第二二维分段函数分别作为所述第一图像和所述第二图像的权重函数；

S33：将所述第一二维分段函数和所述第二二维分段函数分别与所述第一图像和所述第二图像经过傅里叶变换得到的频域函数相乘，然后相加，得到综合的频域函数，再进行反傅里叶变换，即生成最终的所述目标物的综合图像；

其中在步骤S32中：

所述第一二维分段函数w₁与频率f的关系如下：

所述第二二维分段函数w₂与频率f的关系如下：

其中，F为最高频率。

优选地，步骤S3具体包括：

S31：将所述第一图像和所述第二图像分别经过傅里叶变换得到频域函数；

S32：采用第一二维高斯函数和第二二维高斯函数分别作为所述第一图像和所述第二图像的权重函数，其中所述第一二维高斯函数和所述第二二维高斯函数分别经过归一化，且所述第一二维高斯函数和所述第二二维高斯函数之和为1；

S33：将所述第一二维高斯函数和所述第二二维高斯函数分别与所述第一图像和所述第二图像经过傅里叶变换得到的频域函数相乘，然后相加，得到综合的频域函数，再进行反傅里叶变换，即生成最终的所述目标物的综合图像。

优选地，步骤S32中：

所述第一二维高斯函数中频率小于第一预定值时，对应的权重为0，频率大于第二预定值时，对应的权重为1，频率在第一预定值和所述第二预定值之间时，频率越大，对应的权重越大；

所述第二二维高斯函数中频率小于第一预定值时，对应的权重为1，频率大于第二预定值时，对应的权重为0，频率在第一预定值和所述第二预定值之间时，频率越大，对应的权重越小。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于：本发明提出的强大气散射条件下的成像装置可以同时实现两种不同原理的成像方式，包括主动照明成像方法和压缩感知鬼成像方法，使得通过该成像装置可以同时得到采用主动照明成像方法得到的第一图像以及采用压缩感知鬼成像方法得到的第二图像，从而可以进一步将第一图像和第二图像进行综合处理，以得到较优的综合图像，从而大大提高了在强大气散射条件下的成像质量。

在进一步的方案中，激光器采用波长为720nm～904的激光光源，使得激光器发出的激光光路对大气中的散射介质具有更好的穿透性，且保持不会发生衍射效应。空间光调制器包括M×N个矩阵排列的可翻转的微镜，从而可以将M×N的测量矩阵输入到空间光调制器，起到调制光源的作用，通过将一组随机产生的测量矩阵进行相应的测试生成第二图像，减少了产生第二图像的采样次数。

在更进一步的方案中，结合主动照明成像方法和压缩感知鬼成像方法的成像特性，本发明中可以通过高斯函数或者特定的分段函数作为第一图像和第二图像的权重函数，并进行频域加权相加的方法，得到最终的综合图像均优于第一图像和第二图像。

附图说明

图1是本发明优选实施例的强大气散射条件下的成像装置的示意图；

图2a是目标物的原图的频谱图；

图2b和图2c是在低散射系数下第一图像和第二图像的频谱图；

图2d和图2e是在高散射系数下第一图像和第二图像的频谱图；

图3是本发明一些实施例中的第二二维分段函数的示意图；

图4a和图4b分别是将高斯函数和分段函数作为权重函数处理的综合图像的示意图；

图5a是本发明实施例一的第一二维高斯函数的示意图；

图5b是本发明实施例一的第二二维高斯函数的示意图；

图6a是本发明实施例一的第一二维高斯函数与第一图像的频域函数相乘的结果示意图；

图6b是发明实施例一的第二二维高斯函数与第二图像的频域函数相乘的结果示意图；

图6c是图6a和图6b的相加的结果；

图7a是本发明实施例一得到的第一图像的示意图；

图7b是本发明实施例一得到的第二图像的示意图；

图7c是本发明实施例一得到的综合图像的示意图；

图8a是本发明实施例二目标物的原图图像的示意图；

图8b是本发明实施例二得到的第一图像的示意图；

图8c是图8b经过高斯滤波得到的滤波后的第一图像的示意图；

图8d是本发明实施例二得到的第二图像的示意图；

图8e是本发明实施例二得到的综合图像的示意图；

图9a是本发明实施例三目标物的原图图像的示意图；

图9b是本发明实施例三得到的第一图像的示意图；

图9c是图9b经过高斯滤波得到的滤波后的第一图像的示意图；

图9d是本发明实施例三得到的第二图像的示意图；

图9e是本发明实施例三得到的综合图像的示意图。

具体实施方式

下面对照附图并结合优选的实施方式对本发明作进一步说明。

如图1所示，本发明优选实施例的强大气散射条件下的成像装置包括激光器10、空间光调制器20、第一透镜30、第二透镜40和图像传感器50，通过该成像装置对目标物60进行成像，其中在该成像装置和目标物60之间存在散射介质70。其中该成像装置的主要结构为：空间光调制器20包括多个可翻转的微镜，空间光调制器20设置在激光器10射出的激光光路上，激光光路经空间光调制器20的微镜反射后再经过第一透镜30透射后并透过散射介质70射在目标物60上，然后激光光路再经过目标物60反射并透过散射介质70后经过第二透镜40透射后射在图像传感器50上以对目标物60进行成像。其中，在部分实施例中激光器10采用波长为720～904nm的激光光源，空间光调制器20包括M×N个矩阵排列的可翻转的微镜。

在本发明具体实施例中，该成像装置的激光器10采用波长为808nm的近红外激光光源，对大气中的雨雾具有比较好的穿透性，空间光调制器20包括M×N个矩阵排列的可翻转的微镜。通过该成像装置对目标物进行成像，包括以下步骤：

S1：将一个全为1的M×N的测量矩阵输入到空间光调制器20，在图像传感器50上生成第一图像，其中测量矩阵中的1表示将空间光调制器20中对应的微镜翻转至将激光器10射出的激光光路反射到目标物60上；

此时，空间光调制器20反射所有光，整个光路就是一个激光主动照明成像光路，在图像传感器50的像面上接收到的就是目标物的二维图像；

在一些实施例中，还对第一图像进行滤波处理，生成滤波后的第一图像，其中滤波处理可以采用高斯滤波方法。

S2：将一组包含0和1的M×N的测量矩阵(可以是随机产生的)输入到空间光调制器20，通过该组测量矩阵和对应的图像传感器50接收的光强信息，还原生成第二图像，其中测量矩阵中的0表示将空间光调制器20中对应的微镜翻转至不将激光器1射出的激光光路反射到目标物60上；

其中，在本实施例中，空间光调制器20由M×N个可翻转的微镜组成，通过输入特定的测量矩阵，可以让其表面的部分微镜翻转，使得特定空间位置的光才能被反射，实现对光源的调制；微镜阵列的翻转与否决定了该区域的光是否向目标物60反射，进而决定了目标物60表面的对应区域是否被照亮，也即每一个测量矩阵实际对应了物体表面被照亮的区域；通过一组中多个测量矩阵和对应的图像传感器接收的光强信息，还原生成第二图像，具体采用以下计算公式：

y＝Φx

其中，x是一维化的图像原始信息，y是m次采样图像传感器50接收到的反射光总强度，Φ是测量矩阵集，m是一组测量矩阵的矩阵数量，n＝M×N，也即测量矩阵集中的每一行即对应一次采样中空间光调制器的一组编码(对应一个测量矩阵)；通过上述公式可以根据Φ和y重构生成x，即还原生成第二图像；其中重构的算法可以采用OMP算法(正交匹配追踪算法)。

S3：采用频域加权的方式将第一图像和第二图像进行加权相加，生成最终的目标物的综合图像。

通过对不同散射系数条件下主动照明成像方法和压缩感知鬼成像方法的频谱图分别与目标物的原图的频谱图作比较，原图的频谱图如图2a所示(横坐标为频率，纵坐标为傅里叶变换后的频域函数的幅值)，在低散射系数(3.5)下，主动照明成像方法得到的第一图像的频谱图如图2b所示，压缩感知鬼成像方法得到的第二图像的频谱图如图2c所示，通过比较可以看出整个波段几乎都是主动照明成像方法的优势区间，最高频率的十分之一以上(5-45)这个区间可以认为是绝对区间；在高散射系数(6.5)下，主动照明成像方法得到的第一图像的频谱图如图2d所示，压缩感知鬼成像方法得到的第二图像的频谱图如图2e所示，通过比较可以看出在高频段仍然应该以主动照明成像结果为基准，但在最高频率为二十分之一以下(图中的2.5以内)，压缩感知鬼成像方法显现出了优势。

因此根据主动照明成像方法和压缩感知鬼成像方法的该特性，在一些实施例中，可以采用第一二维分段函数和第二二维分段函数分别作为第一图像和第二图像的权重函数来进行频域加权，在两者的绝对优势区间直接使用优势方法的频谱，在中间区域平滑过渡，具体如下：

第一二维分段函数w₁与频率f的关系如下：

第二二维分段函数w₂与频率f的关系如下，如图3所示：

其中，F为最高频率，该值取决于目标物的图像的尺寸，实际值为目标物的图像的对角线长度的一半。

进一步地，步骤S3具体可以包括：

S31：将第一图像和第二图像分别经过傅里叶变换得到频域函数；

S32：采用第一二维分段函数和第二二维分段函数分别作为第一图像和第二图像的权重函数；

S33：将第一二维分段函数和第二二维分段函数分别与第一图像和第二图像经过傅里叶变换得到的频域函数相乘，然后相加，得到的综合的频域函数，再进行反傅里叶变换，即生成最终的目标物的综合图像。

从图3所示的分段函数的示意图可以看出，该函数类似于高斯函数，因此，在本发明另一些实施例中，还可采用高斯函数作为权重函数来进行频域加权，如图4a和图4b所示，将分段函数和高斯函数分别作为权重函数处理进行比较，图4a为通过分段函数综合处理的综合图像，SSIM为0.76053，图4b为通过高斯函数综合处理的综合图像，SSIM为0.78426，可以看出分段函数综合处理和高斯函数综合的效果几乎没有区别，也即通过分段函数和高斯函数作为权重函数均得到了较优的效果，甚至高斯函数的效果可以更佳。

因此，在另一种实施例中，上述步骤S32中的第一二维分段函数和第二二维分段函数还可以分别采用第一二维高斯函数和第二二维高斯函数来取值，即步骤S3具体还可以包括：

S31：将第一图像和第二图像分别经过傅里叶变换得到频域函数；

S32：采用第一二维高斯函数和第二二维高斯函数分别作为第一图像和第二图像的权重函数，其中第一二维高斯函数和第二二维高斯函数分别经过归一化，且第一二维高斯函数和第二二维高斯函数之和为1；

S33：将第一二维高斯函数和第二二维高斯函数分别与第一图像和第二图像经过傅里叶变换得到的频域函数相乘，然后相加，得到的综合的频域函数，再进行反傅里叶变换，即生成最终的目标物的综合图像。

其中，第一二维高斯函数中频率小于第一预定值时，对应的权重为0，频率大于第二预定值时，对应的权重为1，频率在第一预定值和所述第二预定值之间时，频率越大，对应的权重越大；

第二二维高斯函数中频率小于第一预定值时，对应的权重为1，频率大于第二预定值时，对应的权重为0，频率在第一预定值和所述第二预定值之间时，频率越大，对应的权重越小。

实施例一：

第一二维高斯函数的示意图如图5a所示，第二二维高斯函数的示意图如图5b所示，两者相加的和为1，两者分别与第一图像和第二图像经过傅里叶变换得到的频域函数相乘(第一二维高斯函数与第一图像经过经过傅里叶变换得到的频域函数相乘结果如图6a所示，第二二维高斯函数与第二图像经过经过傅里叶变换得到的频域函数相乘结果如图6b所示)，然后相加，得到综合的频域函数如图6c所示，再经过返傅里叶变换，即生成最终的目标物的综合图像如图7c所示，其中通过步骤S1和S2分别得到的第一图像和第二图像分别如图7a和图7b所示，将图7c分别与图7a和图7b作比较，可以看出，综合图像的效果优于第一图像和第二图像。

实施例二：

目标物的原图图像如图8a所示，在散射介质的前向散射系数bd为4.5的条件下，以结构相似性(SSIM)作为图像质量的评价标准。根据步骤S1得到的第一图像如图8b所示，SSIM为0.7564，经过高斯滤波后的第一图像如图8c所示，SSIM为0.89081；根据步骤S2得到的第二图像如图8d所示，SSIM为0.60799；根据步骤S3，采用如图5a和图5b的第一二维高斯函数和第二二维高斯函数分别与第一图像和第二图像进行频域加权相加，得到综合图像如图8e所示，SSIM为0.88449。

实施例三：

目标物的原图图像如图9a所示，在散射介质的前向散射系数bd为5.5的条件下，以结构相似性(SSIM)作为图像质量的评价标准。根据步骤S1得到的第一图像如图9b所示，SSIM为0.20654，经过高斯滤波后的第一图像如图9c所示，SSIM为0.43112；根据步骤S2得到的第二图像如图9d所示，SSIM为0.37954；根据步骤S3，采用如图5a和图5b的第一二维高斯函数和第二二维高斯函数分别与第一图像和第二图像进行频域加权相加，得到综合图像如图9e所示，SSIM为0.54104。

实施例二和实施例三分别是在不同散射系数下的综合重构效果，可以看出，通过结合两种成像方法，在两种方法差距悬殊时能够非常接近较好的成像效果，在两者都不好时，可以得到效果同时优于两者的图像。

在本发明中，第一图像是根据主动照明成像方法得到的图像，第二图像是根据压缩感知鬼成像方法得到的图像，其中，主动照明成像方法和压缩感知鬼成像方法在原理上有很大区别，同时在成像特性上也有差异。通过申请人的研究发现，压缩感知鬼成像方法对随机噪声不敏感，但是对整体光场涨落较为敏感，而主动照明成像方法恰恰相反；压缩感知鬼成像方法能够较好地保留图像的低频信息，主动照明成像方法则在一定的散射系数范围内能够很好地保留中高频信息。为了抑制噪声，本发明的优选实施例中也对主动照明成像方法得到的图像进行滤波处理，如高斯滤波。

在目前的图像成像技术领域，研究主要是集中在压缩感知的重构算法和实际运用，几乎没有人对其成像结果的诸如频域特性进行分析；另外，由于鬼成像往往都是采用透射式的结构，常规的主动照明成像则为反射式结构，在现有的技术中，也没有这两者分别和常规成像方式整合的系统。且在此前的研究中，往往是局限于用一种成像方法取代另一种，然而本领域技术人员没有注意到以上两者对于图像的信息有不同的侧重，本发明中首创地结合两种方法的频域特性，从而得到同时优于两种方法的结果。而本发明克服了现有技术中研究的偏见，将两种成像方式集成到同一套成像装置中，使得该成像装置可以实现两种不同原理的成像方式，并通过上述特定的算法得到优于两者分别得到的图像，大大提高了强大气散射条件下的成像质量。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干等同替代或明显变型，而且性能或用途相同，都应当视为属于本发明的保护范围。