基于目标搜寻和细节增强的水下单像素成像方法

针对当前水下单像素成像方法侧重于从整体角度重构目标图像,难以理想地恢复目标细节的问题,提出了一种基于目标搜寻和细节增强的水下单像素成像方法。目标搜寻旨在从图像中判断出目标部分和背景部分,从而增强目标信号,降低背景噪声;细节增强旨在学习采集信息的细粒度特征、增强重构图像的细节。首先用传统单像素成像方法快速重构目标图像;其次通过判断各行、各列最大像素点的差值来区别目标和背景环境;最后用基于分块模型的神经网络学习目标的细粒度特征,提高目标图像的细节部分。为了验证提出方法的可靠性,重构了空间环境和水下环境中的目标图像,实验结果表明,在两种实验环境下,该方法都可以较好地保存目标的细节信息,获得高质量的目标图像。

傅里叶单像素成像技术与应用

非可见光成像是光学成像领域中的难题之一。单像素成像作为一种新型的计算成像技术,利用空间光调制技术,可实现只使用一个无空间分辨能力的单像素探测器获取物体的空间信息。因此单像素成像是解决传统成像在非可见光波段成像难题的潜在解决方案之一。近年,傅里叶单像素成像技术被证明是一种可以兼得高成像质量和高成像效率的单像素成像技术。自2015年被提出至今,傅里叶单像素成像已经从二维成像推广到三维成像、从灰度成像推广到彩色成像、从静态成像推广到动态成像、从单模态成像推广到多模态成像、从宏观成像推广到显微成像,发展出一系列的成像技术。对傅里叶单像素成像技术的基本原理、与之相关的成像技术和应用进行了综述,并讨论了现存的一些关键问题以及今后可能的研究方向。

水平大气环境34 km单像素成像实验

搭建了远距离、高分辨率单像素成像实验装置,完成了白昼时段水平34km距离、分辨率0.8m的自然目标的单像素成像。单像素成像测量基采用多尺度排序的Hadamard矩阵,调制后经两个光电探测器进行差分来实现Hadamard调制测量,利用压缩率25%的测量信号和快速Walsh变换算法,实现了成像速度2帧/秒@128 pixel×128 pixel。定义了一种人机交互的信噪比评价方法计算重建图像质量,研究了单像素成像积分时间与图像质量关系,评价结果与视觉效果相符合。提出的单像素成像方案在低成本的远距离红外成像方面有潜在应用价值。

基于压缩感知理论的单像素成像系统研究

近年来出现的压缩感知理论为信号处理的发展开辟了一条新的道路,它指出可压缩或者稀疏信号的少量线性投影含有足够的信息来进行信号重建和信号处理,在压缩感知理论的基础上,一种新的单像素成像系统的发展得到了广泛的关注,它的主要特点就是只用一个像素的探测器通过用少于图像像素值的采样数目来重建图像,主要介绍了基于压缩感知理论的单像素成像系统的图像重建算法,为单像素成像系统的发展做了有益的探索。

单像素成像及其在三维重建中的应用

不同于数码相机使用光电探测器阵列来获取图像,单像素成像通过使用一系列掩膜图案对场景进行采样,并将这些掩膜图案中的信息与单像素探测器测量得到的相应光强做关联计算以重建图像。虽然在传统可见光成像领域,单像素成像性能远不如数码相机,但许多研究成果表明,其在复合波长、太赫兹、X射线以及三维成像等一些非常规应用中具有一定优势。介绍了单像素成像技术的发展历程,用数学模型对其成像原理进行了解释,并分析了影响其性能的要点。此外,文中还对三维单像素成像技术的研究工作及其潜在的应用前景进行了总结和展望。

单像素成像在三维测量中的应用

在条纹投影等传统结构光三维测量技术中,在全局光照的干扰下,无法获得高质量、高精度的三维测量结果。典型的全局光照效应包括互反射和次表面散射。互反射发生在凹陷的光亮反射表面,而次表面散射发生在半透明材料表面。单像素成像(Single-pixel imaging, SI)技术可以通过没有空间分辨率的探测器捕获场景,然而,大多数现代数码相机采用传统像素化的图像传感器。在这里,我们提出了将单像素成像技术扩展到像素化的图像传感器中,将图像传感器上的每个像素都被视为是一个独立的单像素成像单元,可以同时获取图像。实验表明,这种单像素成像方法可以完全分解直接光照和全局光照,实现在全局光照干扰下的高质量、高精度三维重建。

基于全局注意力机制的单像素成像图像增强方法

单像素成像是一种仅需要使用无分辨能力的桶探测器结合空间光调制信息就能重构出一副完整图像的成像方式,具有非局域成像和高灵敏的特点,适合在外太空非合作目标下进行超远距离成像探测,但需要多次空间光调制后进行探测,重构图像信噪比低.本文提出一种基于全局注意力机制的低采样率下图像增强方法,利用Transformer结构搭建新型的SUNet(swin transformer unet)网络,解决传统卷积神经网络平移不变性和无法获得全局感受野的问题.根据切蛋糕(cake-cutting, CC)序改进的差分鬼成像算法在低采样条件下重构出低质量的图像,使用SUNet对图像进行增强.实验结果表明,该方法与2022年提出的GIDC(ghost imaging using deep neural network constraint)方法相比,在0.1的采样率下,峰值信噪比提升了3.29 dB,结构相似度提升了8%,为单像素成像的空间探测提供了新的技术途径.

基于压缩感知的单像素成像技术研究进展

压缩感知作为一种数据采集方式能够突破传统奈奎斯特采样定律的限制,大大减少数据冗余,是一种被应用于众多领域的理论.同时其在信息安全领域的应用也越来越受到重视.介绍了一种利用压缩感知理论搭建的单像素成像系统,从压缩感知基本理论出发,详细阐述了单像素成像技术的基本原理以及实现方法,分析了单像素成像系统在尺寸、精度、速度、成本等方面面临的问题,最后分析了国内外在单像素成像技术方面的研究现状和发展趋势,提出了该技术现有研究的不足之处并给出了未来的研究方向.

基于稀疏测量矩阵的单像素成像方法性能分析

测量矩阵是单像素相机性能的关键因素。测量矩阵决定了压缩重构能否成功和成像的质量,同时也决定了光线资源的利用率。在压缩感知中,稀疏测量矩阵可以较好的实现压缩重构,重构质量较好。但是在单像素相机中,稀疏测量矩阵每次采样的像素点比较少,光线强度也就比较小,有可能降低单像素探测器的灵敏度,影响成像质量。本文就针对单像素成像中稀疏测量矩阵的稀疏率与成像质量之间的关系进行分析,探究稀疏率与单像素探测灵敏度之间的关系,研究稀疏率选择的准则。

基于自校验的单像素成像系统动态干扰去除方法

单像素成像系统通过对目标场景的多次调制,获取相应的单像素测量值,并由此重构图像.在这一过程中,如果其他物体侵入成像场景,会严重影响测量值的准确性,降低重构图像质量.由于侵入物体的反射率,形态均具有一定的随机性,因此从桶探测器信号的角度很难有效分离出受干扰信号.针对这一问题,基于哈达玛矩阵的特征,提出了一套自校验方法,即利用桶探测器自身测量值进行正确性校验,筛选出未受干扰的桶探测器信号,显著提升了重构图像的质量.该方法适用于一般性成像场景,且不需要引入额外的调制图像辅助校验,有力推动了单像素成像技术的实用化进程.

基于Hadamard矩阵优化排序的快速单像素成像

为提升单像素成像速度,提出了基于Hadamard矩阵优化排序的压缩采样解决方案.利用数值仿真和室外实验对提出的5种排序方法进行了对比分析.研究结果表明:按Haar小波变换系数绝对值排序时单像素成像效果最优,排序对应到Walsh序后可利用快速变换重建图像,速度达300帧/秒@64×64像素;最优排序下,采样率25%仍可重建图像,采样速度可提升4倍.针对排序方法与成像信噪比关系,从关联成像角度给出了其物理解释:测量基矩阵元邻域数值相等的区域面积等效于光场二阶相干面积,当光场二阶相干面积随测量基由大到小排序时成像效果最优.本文研究成果可用于提升单像素成像速度,具有实用价值.

单像素成像理论与方法(特邀)

单像素成像技术是一种可通过无空间分辨能力的单像元探测器来获取目标图像信息的新型成像技术,与传统"所见即所得"的光学成像技术相比具有高灵敏、抗干扰和高分辨等一系列优点,在遥感探测、国防军事和生物医学等领域有着广阔的应用前景。近年来,随着计算能力的提升和光电器件的发展,单像素成像受到越来越多学者们的关注。简要回顾了单像素成像的发展历程,详细介绍了单像素成像的基本原理、调制矩阵设计、图像恢复算法等方面的研究进展,并对其应用场景和未来发展趋势进行了总结和展望。

单像素成像与压缩感知

作为一种新的成像方法,相对于传统光学成像,单像素成像具有很大的优势。单像素成像将压缩感知引入到成像领域,可以实现低于奈奎斯特采样率的压缩成像,同时实现压缩和成像。压缩感知作为一种信息处理方法,大大降低了存储的数据量和传输带宽,已经广泛应用于目标识别、信号传输、信息压缩、成像等众多领域,彻底改变了很多领域的信息处理方式。但是单像素成像还有一定的缺点,就是将传统光学成像同时采样的方式转换为依次进行采样的方式,采样的时间增加了,但也给新的处理方式增加了机会。单像素成像提出之后,众多学者针对其缺点展开了大量的研究,取得了很多成果。对现有单像素成像研究的成果进行总结、梳理、分析,展现单像素成像发展的脉络和思路,为后续的研究提出一些方向,奠定一定的基础。

基于液晶显示器的无透镜单像素成像研究

基于获取物体傅里叶频谱实现单像素成像的理论,提出了通过对液晶显示器(LCD)加载一系列灰度条纹图像,利用置于屏幕前的单点光电探测器接收物体透射光强实现无透镜单像素成像的方法。该系统降低了对硬件的要求,光路紧凑,灵活性强。理论上证明了LCD加载图像时图像灰度与透射光强之间存在的非线性关系对系统成像没有影响,实验上验证了该方法的可行性。实验结果表明:加载条纹后需预留给显示器液晶分子一定的响应时间以使探测器准确获取光强,显著减小了背景噪声和共轭像干扰,提高了重建图像质量。

结合虚拟单像素成像解卷积的双边照明光片荧光显微技术

光片荧光显微术(light-sheet fluorescence microscopy,LSFM)采用薄片光束从侧面激发样品,在垂直于光片方向上进行成像,具有成像速度快、光学层析能力强以及光漂白和光毒性低等优点,适用于对较大活体生物样品进行高质量、长时间三维动态观测.然而,传统高斯光束LSFM存在分辨率低和成像视场小的问题.本文在双边照明LSFM的基础上,结合虚拟单像素成像解卷积技术,提出了一种大视场高分辨双边照明LSFM,实现了视场和分辨率的同时提升.设计和搭建了双边照明LSFM,开展了荧光珠和转基因斑马鱼样品的三维光切片显微成像实验,实验结果证明了系统的三维高分辨成像能力,对于大视场、高分辨LSFM的发展和应用具有重要意义.

基于分块平滑投影二次重构算法的单像素成像系统

单像素成像系统是通过无空间分辨能力的单像元探测器来获取目标二维分布信息的计算光学成像技术,与传统直接成像技术相比具有高能量收集效率、高灵敏度等一系列优点,在高能物理诊断技术领域有着广阔的应用前景。针对实际单像素压缩感知成像系统在复杂诊断环境中存在的重建噪声较大的问题,提出并实现了基于分块平滑投影Landweber二次重构算法的单像素成像系统。根据算法观测矩阵分布特性以及数字微镜硬件输入要求实现了实际投影观测矩阵的变换,利用二次重构算法实现了单像素诊断的仿真分析与实验测试。仿真结果表明,在采样率为20%~30%的条件下,重建图像峰值信噪比大于20 dB,结构相似性高于0.8。进一步搭建单像素成像平台完成实验研究及验证,实验结果表明,利用二次重构算法模型对目标场景进行恢复的效果优于其余两种传统算法。二次重构单像素成像系统在采样率仅为20%的条件下能够重建出清晰的原始图像,具有较好的噪声抑制特性。

单像素成像中模数转换器的量化噪声分析

作为一种新的成像方式,单像素成像利用单像素探测器探测得到目标物体图像在测量矩阵上的投影信息,并利用压缩感知技术重构目标物体图像。单像素成像能利用低于奈奎斯特采样率的采样数获得更高质量的目标物体图像,获得了众多研究者的关注。为了得到测量值的数字信号,单像素成像利用模数转换器将采集到的信号电压值进行量化得到最终的测量值。但是在模数转换器量化过程中不可避免的会引入误差。若模数转换器精度越高,则量化比特数越多,量化误差越小;如果模数转换器精度较低,则量化比特数较少,模数转换器能够表示的范围就越小,量化误差越大。模数转换器的量化误差对重构图像质量造成了一定的影响。因此就对单像素成像中的模数转换器量化误差进行分析,研究误差对重构图像质量的影响。

互补型单像素成像信息隐藏方法

论文利用单像素成像直接对模拟信号进行压缩采样和加密,并将压缩加密后的信息作为水印信息嵌入到宿主图像中。该方法可以进一步提高水印图像的安全性,在保证重构质量的前提下降低水印容量。分析结果表明,论文提出的互补型单像素成像信息隐藏方法能够进一步提高水印图像压缩和加密的相率,进一步提高含水印图像的质量。

高温构件傅里叶单像素成像系统设计

对于高温下的视觉测量,如何降低高温构件本身发出的辐射以及热气流对图像质量的影响,在航空航天和汽车制造等领域具有重要意义。针对高温下复杂的光学成像环境,本文提出了一种基于单像素成像技术的高温构件图像采集方法,建立了高温构件单像素成像系统,分析了傅里叶单像素成像的工作原理及重建算法,根据高温物体的热辐射特性分析了其对单像素成像的影响及成像光谱范围。最后,对高温环境中的单像素成像进行了验证实验。实验结果表明:仅用30%的采样数据就可以对高温下的目标构件成像,且忽略了高温物体自身辐射光的强干扰。与传统CCD/CMOS的成像及边缘检测对比实验表明,本文的方法获取的图像特征更为清晰。该研究为单像素成像在高温构件工业领域的应用提供了一个潜在的发展方向。

单像素成像在特殊波段及三维成像的应用发展

与传统的面阵成像技术不同,单像素成像技术作为一种新型的计算成像技术,使用不具备空间分辨能力的桶探测器,结合空间光场调制技术,通过关联算法重构待成像物体的空间强度信息,在研究界得到了广泛的关注。近年来,单像素成像技术被广泛应用于各种波段的成像领域,尤其是在某些面阵探测器价格昂贵甚至无法制备的特殊波段,单像素成像技术逐步发展为一项低成本高成像质量的替代技术。并且,在三维成像技术中,大量基于单像素成像的相关研究工作也被相继提出。文中主要介绍了单像素成像技术的基本原理及应用发展历程,并着重介绍了其在条纹结构投影三维成像技术中的应用工作。