CN111551955B - 一种仿生分块鬼成像方法及系统 - Google Patents

一种仿生分块鬼成像方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111551955B
CN111551955B CN202010575766.8A CN202010575766A CN111551955B CN 111551955 B CN111551955 B CN 111551955B CN 202010575766 A CN202010575766 A CN 202010575766A CN 111551955 B CN111551955 B CN 111551955B
Authority
CN
China
Prior art keywords
bionic
speckle
imaging
ghost imaging
target
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010575766.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111551955A (zh
Inventor
曹杰
郝群
周栋
张开宇
崔焕�
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Institute of Technology BIT
Original Assignee
Beijing Institute of Technology BIT
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Institute of Technology BIT filed Critical Beijing Institute of Technology BIT
Priority to CN202010575766.8A priority Critical patent/CN111551955B/zh
Publication of CN111551955A publication Critical patent/CN111551955A/zh
Priority to AU2021101688A priority patent/AU2021101688A4/en
Application granted granted Critical
Publication of CN111551955B publication Critical patent/CN111551955B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/4802—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00 using analysis of echo signal for target characterisation; Target signature; Target cross-section
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/48—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00 of systems according to group G01S17/00
    • G01S7/481—Constructional features, e.g. arrangements of optical elements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)

Abstract

本发明公开的一种仿生分块鬼成像方法及系统，属于光电成像技术领域。本发明的系统包括光源、准直光学系统、分光器、空间光调制器、接收光学系统、面阵探测器。本发明实现方法为：初始化用于产生仿生散斑的参数和鬼成像采样的参数；通过仿生散斑采样获得更高的成像质量；通过对仿生散斑分块，采用更低分辨率的仿生散斑能够降低鬼成像的采样次数；采用分块仿生散斑对目标采样，得到每个分块的测量值；根据分块仿生散斑和测量值，进行图像重构；对重构后的分块图像拼接，得到整幅重构图像，即实现兼顾成像效率和成像质量的仿生分块鬼成像。本发明将仿生散斑与分块鬼成像结合，相比传统鬼成像系统，在成像质量相同的情况下有效提高鬼成像效率。

Description

一种仿生分块鬼成像方法及系统
技术领域
本发明涉及一种仿生分块鬼成像方法及系统，属于光电成像技术领域。
背景技术
相比于传统光学成像体制，鬼成像最大的不同在于通过关联光源光场强度分布信息和经目标调制后其总光强信息来进行图像重构。目前鬼成像技术具有结构简单、抗干扰能力强、成像分辨率超越衍射极限等优点，已经在二维和三维成像、遥感、显微成像等领域得到了广泛的应用。鬼成像要实现高质量成像的成像效率并不高，虽然降低采样次数能够提升成像效率，但成像质量也会随之降低。因此兼顾成像效率和成像质量仍然是一个难题。
传统鬼成像系统采用的是单点探测器或桶探测器，每次投影散斑仅对应一个测量值，数据传输的带宽并没有得到充分占用，很大程度地限制了成像系统的实时性。采用分块并行传输的方案，可以在相同的时间内得到更多的数据信息，从而提升成像系统的成像效率。另外随着仿生技术的发展，基于中央高分辨、边缘低分辨的仿生投影散斑应用于鬼成像能够提升成像质量。鉴于此，利用这两者的特点，提出仿生分块鬼成像方法并设计成像系统，为高成像质量、高分辨的实时鬼成像提供一种全新的技术途径。
发明内容
为了解决现有鬼成像方法中成像效率和成像质量难以兼顾的问题，本发明的目的是提供了一种仿生分块鬼成像方法及系统，能够兼顾成像效率和成像质量。
本发明的目的是通过下述技术方案实现的。
本发明公开的一种仿生分块鬼成像方法及系统，初始化用于产生仿生散斑的参数和鬼成像采样的参数；根据设定的仿生散斑参数生成一组仿生散斑，通过仿生散斑采样获得更高的成像质量；通过对仿生散斑分块，采用更低分辨率的仿生散斑能够降低鬼成像的采样次数；采用分块仿生散斑对目标采样，得到每个分块的测量值；根据分块仿生散斑和测量值，进行图像重构；对重构后的分块图像拼接，得到整幅重构图像，即实现兼顾成像效率和成像质量的仿生分块鬼成像。本发明将仿生散斑与分块鬼成像结合，相比传统鬼成像系统，在成像质量相同的情况下有效提高鬼成像系统成像效率。
本发明公开的一种仿生分块鬼成像方法，包括如下步骤：
步骤一、初始化用于产生仿生散斑的参数和鬼成像采样的参数。
步骤1.1：初始化产生仿生散斑的参数。
设置图像分辨率X×X、分块数N、仿生散斑离散角度最大值Q、仿生散斑离散环数最大值K、以及仿生散斑内环半径r0。所述的分块数N为平方数。
步骤1.2：初始化鬼成像采样参数。
设置采样比为a，采样次数为A＝X×X×a/N，A四舍五入取整。
步骤二、根据步骤一设定的仿生散斑参数生成一组仿生散斑，通过仿生散斑采样获得更高的成像质量。
根据步骤一设定的仿生散斑参数，生成A张仿生散斑P，仿生散斑计算公式如式(1)所示。
Figure BDA0002550923740000021
其中：rk代表散斑第k环的半径，(1+sin(π/Q))/(1-sin(π/Q))代表增大系数ε，θq是q扇区的度数。仿生散斑P是分辨率为X×X的图像。
步骤三、通过对仿生散斑分块，采用更低分辨率的散斑能够降低鬼成像的采样次数。
对仿生散斑P进行N等分，得到p1、p2、…、pN,每个pi为
Figure BDA0002550923740000022
的矩阵。此处采用先行后列或者先列后行的方式对其进行拆分并编号，其中p1为1号散斑，pN为N号散斑。
Figure BDA0002550923740000023
在拆分完A个仿生散斑后，pi＝{pi1,pi2,...,piA}(i＝1,2,…,N)。
步骤四、采用步骤三的分块仿生散斑对目标采样，得到每个分块的测量值。
将仿生散斑投射到待成像目标O进行采样，目标O与仿生散斑采取同样的方式区分为o1、o2、…oN。
光源投射在待成像目标O上，探测器根据式(3)得到测量值y1、y2、…yN，yi是编号为i所对应分块采样A次的测量值，yi＝{yi1,yi2,...,yiA}(i＝1,2,…,N)。
yi＝∫∫pi(x,y)×oi(x,y)dxdy,(i＝1,2...,N) (3)
步骤五、根据步骤三的分块仿生散斑和步骤四的测量值，进行图像重构。
pi与yi为编号为i的散斑与其对应编号的测量值，采用重构算法对其进行计算得到重构图像oi'，计算公式如式(4)所示，oi'是分辨率为
Figure BDA0002550923740000024
图像。
Figure BDA0002550923740000031
步骤六、对步骤五的重构后的分块图像拼接，得到整幅重构图像，即实现兼顾成像效率和成像质量的仿生分块鬼成像。
按照步骤三中选用拆分散斑的方式，将oi'进行图像拼接得到整幅重构图像O'，O'是分辨率为X×X的图像。所述拆分散斑的方式为先行后列或先列后行。
Figure BDA0002550923740000032
本发明还公开一种仿生分块鬼成像系统，用于实现所述仿生分块鬼成像方法，所述系统包括光源、准直光学系统、分光器、空间光调制器、接收光学系统、面阵探测器。
光源、准直光学系统、分光器、空间光调制器按顺序依次位于同一光路上；光源、准直光学系统和分光器用于产生照射到空间光调制器的面阵光；光源、准直光学系统、分光器和空间光调制器用于产生携带已知光场分布信息的散斑投射到待成像的目标上；接收光学系统和面阵探测器完成目标反射光总光强的采集。相关运算器将仿生散斑信息和面阵探测器采集的信息进行重构运算以及分块图像拼接运算。
本发明还公开一种仿生分块鬼成像系统的工作方法为：光源发出一束光，经过准直光学系统和分光器分束后照射至空间光调制器表面，空间光调制器根据步骤二计算生成的仿生散斑反射光束至目标，目标反射光束根据步骤四通过接收光学系统到面阵探测器，目标反射光的总光强被面阵探测器接收。在重复多次测量后，根据步骤五对仿生散斑信息和面阵探测器采集的光强信息进行互相关运算后即得到目标分块的重构图像，按照步骤六对步骤五重构后的分块图像拼接，得到整幅重构图像，即实现兼顾成像效率和成像质量的仿生分块鬼成像。
有益效果：
1、相比传统鬼成像系统，本发明公开的一种仿生分块鬼成像方法及系统，采用仿生视觉机理结合分块鬼成像的方法，在成像质量相同的情况下大幅提升成像效率，能够实现高质量实时成像。
2、本发明公开的一种仿生分块鬼成像方法及系统，采用分块鬼成像的方法，即在步骤三中对仿生散斑分块降低鬼成像采样次数和重构算法的计算量，提高鬼成像的成像效率。
附图说明
图1仿生分块鬼成像系统原理图；
图2仿生散斑图案(分辨率64*64)；
图3仿生分块鬼成像方法流程图；
图4在相同采样次数下仿生分块鬼成像与传统鬼成像的重构图像对比(采用全变分重构算法)；
图5在相同PSNR下仿生分块鬼成像与传统鬼成像的重构效率对比(传统鬼成像成像时间/仿生分块鬼成像成像时间)。
其中：1-上位机，2-光源，3-准直光学系统，4-衍射光学元件，5-空间光调制器，6-目标，7-接收光学系统，8-面阵探测器，9-采集卡。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行说明。
本实施例公开的一种仿生分块鬼成像方法，所应用系统结构如图1所示，具体实现步骤如下：
步骤一、初始化用于产生仿生散斑的参数和鬼成像采样的参数。初始化产生仿生散斑的参数，设置图像分辨率64×64、分块数16、仿生散斑离散角度最大值24、仿生散斑离散环数最大值4、以及仿生散斑内环半径19.7；初始化鬼成像采样参数，采样比0.1、采样次数为26次。
步骤二、根据步骤一设定的仿生散斑参数生成一组仿生散斑，通过仿生散斑采样获得更高的成像质量。
根据步骤一设定的仿生散斑参数，生成26张仿生散斑图案P并加载到DMD(数字微镜器件)，仿生散斑计算公式如式(6)所示。
Figure BDA0002550923740000041
其中：rk代表散斑第k环的半径，(1+sin(π/Q))/(1-sin(π/Q))代表增大系数ε，θq是q扇区的度数。仿生散斑P是分辨率为64×64的图像，如图2所示。
步骤三、通过对仿生散斑分块，采用更低分辨率的散斑能够降低鬼成像的采样次数。
对仿生散斑P进行16等分，得到p1、p2、…、p16,每个pi为16×16的矩阵。
Figure BDA0002550923740000051
在拆分完26个仿生散斑后，pi＝{pi1,pi2,…,pi26}(i＝1,2,…,16)。
步骤四、采用步骤三的分块仿生散斑对目标6采样，得到每个分块的测量值。
光源2通过准直透镜和DOE(衍射光学元件4)进行准直和分束，分束后的光投射到DMD微镜镜面进行调制，将调制后的光照射到待成像目标6O进行采样。
阵列光照射在待成像目标6O上，CCD探测器根据式(8)得到探测值y1、y2、…y16，yi是编号为i所对应分块采样26次的测量值，yi＝{yi1,yi2,…,yi26}(i＝1,2,…,16)。
yi＝∫∫pi(x,y)×oi(x,y)dxdy,(i＝1,2...,16) (8)
步骤五、根据步骤三的分块仿生散斑和步骤四的测量值，进行图像重构。
pi与yi为编号为i的散斑与其对应编号的测量值，采用TV(全变分)重构算法对其进行计算得到重构图像oi'，oi'是分辨率为16×16图像。
步骤六、对步骤五的重构后的分块图像拼接，得到整幅重构图像，即实现兼顾成像效率和成像质量的仿生分块鬼成像。
按照步骤三中选用拆分散斑的方式，将oi'进行图像拼接得到整幅重构图像O'，O'是分辨率为64×64的图像。所述拆分散斑的方式为先行后列或先列后行。得到的重构图像O'如图4所示。
Figure BDA0002550923740000052
本实施例公开的一种仿生分块鬼成像系统，用于实现所述仿生分块鬼成像方法，所述系统包括激光光源2、准直光学系统3、DOE、DMD、接收光学系统7、CCD探测器。
激光光源2、准直光学系统3、DOE、DMD按顺序依次位于同一光路上；激光光源2、准直光学系统3和DOE用于产生照射到DMD的面阵光；激光光源2、准直光学系统3、DOE和DMD用于产生携带已知光场分布信息的散斑投射到待成像的目标6上；接收光学系统7和CCD探测器完成目标6反射光总光强的采集。计算机将仿生散斑信息和面阵探测器8采集的信息进行重构运算以及分块图像拼接运算。
本实施例公开的一种仿生分块鬼成像系统的工作方法为：光源2发出一束光，经过准直光学系统3和分光器分束后照射至空间光调制器5表面，空间光调制器5根据步骤二计算生成的仿生散斑反射光束至目标6，目标6反射光束根据步骤四通过接收光学系统7到面阵探测器8，目标6反射光的总光强被面阵探测器8接收。在重复多次测量后，根据步骤五对仿生散斑信息和面阵探测器8采集的光强信息进行互相关运算后即得到目标6分块的重构图像，按照步骤六对步骤五重构后的分块图像拼接，得到整幅重构图像，即实现兼顾成像效率和成像质量的仿生分块鬼成像。
以上所述的具体描述，对发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种仿生分块鬼成像方法，其特征在于：包括如下步骤，
步骤一、初始化用于产生仿生散斑的参数和鬼成像采样的参数；
步骤二、根据步骤一设定的仿生散斑参数生成一组仿生散斑，通过仿生散斑采样获得更高的成像质量；
步骤三、通过对仿生散斑分块，采用更低分辨率的散斑能够降低鬼成像的采样次数；
步骤四、采用步骤三的分块仿生散斑对目标采样，得到每个分块的测量值；
步骤五、根据步骤三的分块仿生散斑和步骤四的测量值，进行图像重构；
步骤六、对步骤五的重构后的分块图像拼接，得到整幅重构图像，即实现兼顾成像效率和成像质量的仿生分块鬼成像；
步骤一实现方法为，
步骤1.1：初始化产生仿生散斑的参数；
设置图像分辨率X×X、分块数N、仿生散斑离散角度最大值Q、仿生散斑离散环数最大值K、以及仿生散斑内环半径r0；所述的分块数N为平方数；
步骤1.2：初始化鬼成像采样参数；
设置采样比为a，采样次数为A＝X×X×a/N，A四舍五入取整；
步骤二实现方法为，
根据步骤一设定的仿生散斑参数，生成A张仿生散斑P，仿生散斑计算公式如式所示；
Figure FDA0003557501490000011
其中：rk代表散斑第k环的半径，(1+sin(π/Q))/(1-sin(π/Q))代表增大系数ε，θq是q扇区的度数；仿生散斑P是分辨率为X×X的图像；
步骤三实现方法为，
对仿生散斑P进行N等分，得到p1、p2、…、pN,每个pi为
Figure FDA0003557501490000012
的矩阵；此处采用先行后列或者先列后行的方式对其进行拆分并编号，其中p1为1号散斑，pN为N号散斑；
Figure FDA0003557501490000021
在拆分完A个仿生散斑后，pi＝{pi1,pi2,...,piA}(i＝1,2,…,N)；
步骤四实现方法为，
将仿生散斑投射到待成像目标O进行采样，目标O与仿生散斑采取同样的方式区分为o1、o2、…oN；
光源投射在待成像目标O上，探测器根据式得到测量值y1、y2、…yN，yi是编号为i所对应分块采样A次的测量值，yi＝{yi1,yi2,...,yiA}(i＝1,2,…,N)；
yi＝∫∫pi(x,y)×oi(x,y)dxdy,(i＝1,2...,N) (3)
步骤五实现方法为，
pi与yi为编号为i的散斑与其对应编号的测量值，采用重构算法对其进行计算得到重构图像oi'，计算公式如式所示，oi'是分辨率为
Figure FDA0003557501490000022
图像；
Figure FDA0003557501490000023
步骤六实现方法为，
按照步骤三中选用拆分散斑的方式，将oi'进行图像拼接得到整幅重构图像O'，O'是分辨率为X×X的图像；所述拆分散斑的方式为先行后列或先列后行；
Figure FDA0003557501490000024
。
2.一种仿生分块鬼成像系统，用于实现如权利要求1所述的一种仿生分块鬼成像方法，其特征在于：包括光源(2)、准直光学系统(3)、分光器、空间光调制器(5)、接收光学系统(7)、面阵探测器(8)；
光源(2)、准直光学系统(3)、分光器、空间光调制器(5)按顺序依次位于同一光路上；光源(2)、准直光学系统(3)和分光器用于产生照射到空间光调制器(5)的面阵光；光源(2)、准直光学系统(3)、分光器和空间光调制器(5)用于产生携带已知光场分布信息的散斑投射到待成像的目标(6)上；接收光学系统(7)和面阵探测器(8)完成目标(6)反射光总光强的采集；相关运算器将仿生散斑信息和面阵探测器(8)采集的信息进行重构运算以及分块图像拼接运算；
光源(2)发出一束光，经过准直光学系统(3)和分光器分束后照射至空间光调制器(5)表面，空间光调制器(5)根据步骤二计算生成的仿生散斑反射光束至目标(6)，目标(6)反射光束根据步骤四通过接收光学系统(7)到面阵探测器(8)，目标(6)反射光的总光强被面阵探测器(8)接收；在重复多次测量后，根据步骤五对仿生散斑信息和面阵探测器(8)采集的光强信息进行互相关运算后即得到目标(6)分块的重构图像，按照步骤六对步骤五重构后的分块图像拼接，得到整幅重构图像，即实现兼顾成像效率和成像质量的仿生分块鬼成像。
CN202010575766.8A 2020-06-22 2020-06-22 一种仿生分块鬼成像方法及系统 Active CN111551955B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010575766.8A CN111551955B (zh) 2020-06-22 2020-06-22 一种仿生分块鬼成像方法及系统
AU2021101688A AU2021101688A4 (en) 2020-06-22 2021-04-01 Method and system of parallel retina-like ghost imaging

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010575766.8A CN111551955B (zh) 2020-06-22 2020-06-22 一种仿生分块鬼成像方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111551955A CN111551955A (zh) 2020-08-18
CN111551955B true CN111551955B (zh) 2022-07-08

Family

ID=71999583

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010575766.8A Active CN111551955B (zh) 2020-06-22 2020-06-22 一种仿生分块鬼成像方法及系统

Country Status (2)

Country Link
CN (1) CN111551955B (zh)
AU (1) AU2021101688A4 (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113219490B (zh) * 2021-05-14 2023-12-29 合肥工业大学 一种雾霾分散体系下的反射式扫描计算偏振鬼成像系统
CN113240610B (zh) * 2021-05-27 2023-05-12 清华大学深圳国际研究生院 一种基于仿人眼机制的双通道鬼成像重建方法及系统
CN113284071B (zh) * 2021-06-15 2022-10-18 北京理工大学 一种基于仿人眼视网膜机理的周视鬼成像方法及系统

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8334893B2 (en) * 2008-11-07 2012-12-18 Honeywell International Inc. Method and apparatus for combining range information with an optical image
CN104933745B (zh) * 2015-06-26 2018-09-04 南京理工大学 基于分形插值的提高图像分辨率的关联成像方法
GB2541675B (en) * 2015-08-25 2021-12-15 Bae Systems Plc Imaging apparatus and method
CN105388486A (zh) * 2015-12-15 2016-03-09 西安电子科技大学 基于光纤阵列赝热光的鬼成像系统及成像方法
CN107016637B (zh) * 2017-03-21 2019-09-17 北京理工大学 一种用于提高鬼成像效率的自适应成像方法
CN107462932B (zh) * 2017-08-04 2020-03-17 西安交通大学 一种基于光计算的可视化计算鬼成像系统及成像方法
US11425359B2 (en) * 2018-08-23 2022-08-23 Lg Electronics Inc. Apparatus and method for generating three-dimensional image
CN110136187B (zh) * 2019-05-17 2021-09-24 北京邮电大学 一种基于压缩感知观测矩阵分割减小关联成像计算开销的方法
CN110807779A (zh) * 2019-10-12 2020-02-18 湖北工业大学 一种基于区域分割的压缩计算鬼成像方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111551955A (zh) 2020-08-18
AU2021101688A4 (en) 2021-05-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Musarra et al. Non-line-of-sight three-dimensional imaging with a single-pixel camera
CN111551955B (zh) 一种仿生分块鬼成像方法及系统
CN103363924B (zh) 一种压缩的三维计算鬼成像系统及方法
CN104121990B (zh) 基于随机光栅的压缩感知宽波段高光谱成像系统
US20180224552A1 (en) Compressed-sensing ultrafast photography (cup)
JP2017507585A (ja) ピンホールアレイを用いた撮像システム及び方法
WO2009108050A9 (en) Image reconstructor
CN103940370B (zh) 基于周期互质混合编码的目标物体三维信息获取方法
CN113574438B (zh) 通过散射介质成像的系统及方法
CN107421640B (zh) 基于色差扩大原理的多光谱光场成像系统及方法
CN106204732A (zh) 动态曝光的三维重建方法及系统
JP2011182237A (ja) 複眼撮像装置及び該装置における画像処理方法
CN113790676B (zh) 一种基于编码孔径和光场分布的三维空间光谱成像方法及装置
Zhao et al. Three-dimensional imaging interferometric synthetic aperture ladar
CN105303572B (zh) 基于主被动结合的深度信息获取方法
CN113218914A (zh) 一种非侵入式散射介质点扩展函数获取装置及方法
CN113554744A (zh) 一种大体积散射样本快速扫描三维成像方法及装置
Zhang et al. Quantum light-field microscopy for volumetric imaging with extreme depth of field
AU2020408599A1 (en) Light field reconstruction method and system using depth sampling
CN104849769B (zh) 一种三维测距成像的系统及方法
CN113284071B (zh) 一种基于仿人眼视网膜机理的周视鬼成像方法及系统
CN1959341A (zh) 单孔径多重成像的光学成像测距装置
Yang et al. Single-pixel edge imaging with gradient Radon spectrum
US20240428375A1 (en) Holographic ultra resolution imaging
CN113936126A (zh) 基于单像素成像的图像重建方法以及图像重建装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant