CN111369627B - 一种非侵入式散斑定向成像方法 - Google Patents

一种非侵入式散斑定向成像方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111369627B
CN111369627B CN202010146433.3A CN202010146433A CN111369627B CN 111369627 B CN111369627 B CN 111369627B CN 202010146433 A CN202010146433 A CN 202010146433A CN 111369627 B CN111369627 B CN 111369627B
Authority
CN
China
Prior art keywords
illumination
image information
target object
light source
speckle
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
CN202010146433.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111369627A (zh
Inventor
张伟利
王昭
马瑞
余超
饶云江
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.)
University of Electronic Science and Technology of China
Original Assignee
University of Electronic Science and Technology of China
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 University of Electronic Science and Technology of China filed Critical University of Electronic Science and Technology of China
Priority to CN202010146433.3A priority Critical patent/CN111369627B/zh
Publication of CN111369627A publication Critical patent/CN111369627A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111369627B publication Critical patent/CN111369627B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20048—Transform domain processing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明公开了一种非侵入式散斑定向成像方法，涉及光学、激光成像技术，包括以下步骤：控制光源的照射位置，获得目标物体针对局部照明和整体照明的两种散斑，将两种散斑通过相位复原算法得到目标物体的图像信息，根据目标物体局部照明的位置信息，将目标物体局部照明图像信息的特征与目标物体整体照明的图像信息特征对比，当两种照明下的物体图像信息匹配时，即为目标物体的实际方位图像。本发明可以简单、快速地确定被测试的目标物体的实际方位，使相位复原算法恢复出物体图像信息更加准确。

Description

一种非侵入式散斑定向成像方法
技术领域
本发明涉及光学、激光成像技术领域，尤其涉及一种非侵入式散斑定向成像方法。
背景技术
透过散射介质成像在生物医学、遥感探测、军事科学等领域具有重要应用，是一个亟待丰富和发展的研究热点。当携带有效信息的光波透过强散射介质(如生物组织、散射反射面、云层雾气等)时，弹道光子随机散射造成光场杂乱无序，形成看似无任何待测物体信息的散斑场。如何从散斑中提取有效信息成为近年来的一个重要课题。
目前，透过散射介质成像的技术主要有两类：一类是抑制散射效应，将弹道光子和散射光子分离，主流的方法有光学相干层析、双光子及多光子显微成像等，然而它们只适用于薄的散射介质，主要受限于弹道光子随穿透深度增加而指数衰减；另一类不区分弹道光子和散射光子，主流的方法有波前整形以及基于光学记忆效应的散斑相关，能有效的透过散射介质重构原物体的有效信息。
基于波前整形的方法有光学相位共轭、传输矩阵测量等，通过控制光场分布，波前调制技术能够有效地克服介质的散射作用，从而具有较好的成像效果，但它们的实验装置复杂、信息获取时间长。
基于散斑相关的方法包括相位复原法、点扩散函数反卷积以及点扩散函数互相关等。基于点扩散函数的反卷积与互相关成像成功率高，但需要提前获取物体的点扩散函数，很大程度上降低了实现方案的灵活性和普适性。基于光学记忆效应的相位复原算法成像具有非侵入式、单次测量、无先验信息等优点，在散射环境中成像具有独到优势。
光学记忆效应的相位复原算法成像利用在空间非相干光照明下，在光学记忆效应范围内，散斑的自相关等于物体的自相关的特点，进而通过Wiener–Khinchin定理得到物体图像傅里叶变换的模，再结合相位复原算法恢复出物体图像信息。由于物体与其旋转180°后的物体的傅里叶变换模、自相关完全相等(自相关如图1所示)，造成基于相位复原算法的重建像无法区分这两个旋转方位对应的散斑图像，即无法区分物体是否旋转了180°，从而无法准确恢复出目标物体的实际方位。
发明内容
本发明的目的在于：提供一种非侵入式散斑定向成像方法，可以简单、快速地确定被测试的目标物体的实际方位，使相位复原算法恢复出物体图像信息更加准确。
本发明采用的技术方案如下：
为实现上述目的，本发明提供一种非侵入式散斑定向成像方法，包括以下步骤：
控制光源的照射位置，获得目标物体针对局部照明和整体照明的两种散斑，将两种散斑通过相位复原算法得到目标物体的图像信息，根据目标物体局部照明的位置信息，将目标物体局部照明图像信息的特征与目标物体整体照明的图像信息特征对比，当两种照明下的物体图像信息匹配时，即为目标物体的实际方位图像。
作为优选，所述的图像信息是指基于相位复原算法的重建像。
作为优选，两种照明下的物体图像信息匹配具体是指：根据目标物体局部照明相对于整体照明的位置关系，先判断出局部照明下物体图像信息的特征，将局部照明下正确的物体图像信息与整体照明下物体的图像信息对比，当两种图像信息有重合，且空间关系和照明位置关系一致时即为图像信息匹配。
作为优选，所述光源为低空间相干性光源，光源的照射位置可扫描、照射光斑面积可调。低空间相干性光源用于实现散斑相关成像、照明物体局部、整体以及大视场角物体的逐块扫描成像。
作为优选，所述低空间相干性光源可以由窄线宽激光通过旋转毛玻璃、LED通过窄带滤波器和多模光纤随机激光中的任意一种方式实现。光源的中心波长适用于可见、近红外、中红外任意波段。由于不同生物组织或其他散射介质和波长相关的吸收损耗特性，不同波段、不同类型的低空间相关性光源可应用于不同特定场景。
作为优选，所述的局部照明和所述的整体照明是通过将光源、电动二维空间可调位移台和聚焦透镜结合，移动电动二维空间可调位移台来调控照明区域的位置和大小的。由此可以实现对大物体的逐块照明及散斑成像，获得大视场的物体信息。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
本发明通过对目标物体进行局部照明和整体照明获得两种散斑，通过相位复原算法得到两种物体图像信息，再根据目标物体局部照明的位置信息，将两种物体图像信息进行对比，从而确定目标物体的实际方位图像，利用本发明的方法可以简单、快速地恢复出物体正确的重建像，确定测试的目标物体实际方位，解决了基于相位复原算法的重建像方位不确定的问题，提高了相位复原算法恢复物体图像信息的准确性。
附图说明
本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
图1是目标物体与旋转180°后的目标物体分别对应的自相关图；
图2是本发明非侵入式散斑定向成像装置的示意图；
图3是本发明测试物体在整体照明下相机采集图像与重建像示意图；
图4是本发明测试物体在局部照明下的重建像示意图。
图中标记为：1-目标物体，2-旋转180°后的目标物体，3-目标物体对应的自相关，4-旋转180°后的目标物体对应的自相关，5-光纤随机激光，6-大芯径阶跃折射率多模光纤，7-电动二维空间可调位移台，8-v型槽，9-聚焦透镜，10-测试物体，11-散射介质，12-近红外相机，13-整体照明时物体对应的散斑场，14-整体照明时散斑场的自相关图，15-整体照明时对应自相关图的重建像一，16-整体照明时对应自相关图的重建像二，17-局部照明时对应的重建像一，18-局部照明时对应的重建像二。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图2，本发明非侵入式散斑定向成像装置包括光纤随机激光5、大芯径阶跃折射率多模光纤6、电动二维空间可调位移台7、固定在电动二维空间可调位移台上的v型槽8、聚焦透镜9、测试物体10、散射介质11、近红外相机12。
所述光纤随机激光5中心波长为1552nm，3dB带宽约为1nm。
所述大芯径阶跃折射率多模光纤6纤芯、包层直径分别为105和125μm，长度为100m，用于降低光纤随机激光的空间相干性，获得低空间相干性的多模光纤随机激光。
所述大芯径阶跃折射率多模光纤6一端接光纤随机激光5输出，另一端固定在V型槽8上。
所述电动二维空间可调位移台7以及V型槽8用于扫描光源的照射位置。
所述聚焦透镜9为准直凸透镜，焦距f＝6.2mm，用于准直光源。
所述散射介质11为毛玻璃。
实施例1
本实施例基于上述成像装置，以标准USAF测试板第一组中的数字2为测试物体，提供一种非侵入式散斑定向成像方法，包括以下步骤：
S1:基于低空间相干光源照明下，调整光源的照射位置，使数字2被整体照明，出射场通过毛玻璃形成散斑被近红外相机所接收。由于光学记忆效应，红外相机上测得的散斑I和数字2有以下的关系：
I＝O*S    (1)
其中，O代表测试物体数字2，S代表点扩散函数，*代表卷积算符。
将近红外相机上的散斑进行自相关，有以下关系：
Figure BDA0002400906780000041
其中，
Figure BDA0002400906780000042
代表自相关算符。
基于Wiener–Khinchin定理，有：
Figure BDA0002400906780000043
其中，FT代表傅里叶变换算符，FT-1代表逆傅里叶变换算符。
结合式(1)(2)(3)，有
Figure BDA0002400906780000044
基于公式(4)，能从散斑场中获取测试物体的傅里叶变换模，但由于傅里叶变换具有旋转对称的特性，即物体及其旋转180°物体的傅里叶模完全相等，如下所示：
|FT{O(x,y)}|＝|FT{O(-x,-y)}|        (5)
因此由自相关获得的一组傅里叶变换模数据，无法区分物体及其180°旋转物体，造成基于相位复原算法的重建像有两个O1(x1,y1)、O2(x2,y2)。
具体地，测试物体在整体照明下相机采集图像与重建像示意图参见图3，可见，此时无法区分整体照明时对应自相关图的重建像一15和整体照明时对应自相关图的重建像二16。
S2：基于低空间相干光源照明下，调整光源的照射位置，使数字2的上部分被照明，出射场通过毛玻璃形成散斑被近红外相机CCD所接收。
成像原理和S1一样，通过相位复原算法重建出两个像O3(x3,y3)H和O4(x4,y4)。
具体地，测试物体在局部照明下的重建像参见图4。
S3：将步骤S2局部照明的位置信息和重建像与步骤S1的重建像进行比对，记步骤S1的重建像为OS1，步骤S2的重建像为OS2，则应满足以下关系:
OS2∈OS1的上部分
分析：步骤S2局部照明的位置信息为整体照明的上部分，可见图4中，局部照明时对应的重建像一17是正确的，将此重建像与图3中的重建像对比，为了满足上述关系，OS2应该是OS1的一部分，在图形上重合，在位置关系和照明关系上相一致，可见图3中，整体照明时对应自相关图的重建像一15才是正确的，因此，经过前述判断，最终确定了物体的实际方向，从而解决了相位复原算法重建像方位不确定的问题。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (5)

1.一种非侵入式散斑定向成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
控制光源的照射位置，获得目标物体针对局部照明和整体照明的两种散斑，将两种散斑通过相位复原算法得到目标物体的图像信息，根据目标物体局部照明的位置信息，将目标物体局部照明图像信息的特征与目标物体整体照明的图像信息特征对比，当两种照明下的物体图像信息匹配时，即为目标物体的实际方位图像；
两种照明下的物体图像信息匹配具体是指：根据目标物体局部照明相对于整体照明的位置关系，先判断出局部照明下物体图像信息的特征，将局部照明下正确的物体图像信息与整体照明下物体的图像信息对比，当两种图像信息有重合，且空间关系和照明位置关系一致时即为图像信息匹配。
2.根据权利要求1所述的一种非侵入式散斑定向成像方法，其特征在于，所述的图像信息是指基于相位复原算法的重建像。
3.根据权利要求1所述的一种非侵入式散斑定向成像方法，其特征在于，所述光源为低空间相干性光源，光源的照射位置可扫描、照射光斑面积可调。
4.根据权利要求3所述的一种非侵入式散斑定向成像方法，其特征在于，所述低空间相干性光源可以由窄线宽激光通过旋转毛玻璃、LED通过窄带滤波器和多模光纤随机激光中的任意一种方式实现。
5.根据权利要求1所述的一种非侵入式散斑定向成像方法，其特征在于，所述的局部照明和所述的整体照明是通过将光源、电动二维空间可调位移台和聚焦透镜结合，移动电动二维空间可调位移台来调控照明区域的位置和大小的。
CN202010146433.3A 2020-03-05 2020-03-05 一种非侵入式散斑定向成像方法 Active CN111369627B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010146433.3A CN111369627B (zh) 2020-03-05 2020-03-05 一种非侵入式散斑定向成像方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010146433.3A CN111369627B (zh) 2020-03-05 2020-03-05 一种非侵入式散斑定向成像方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111369627A CN111369627A (zh) 2020-07-03
CN111369627B true CN111369627B (zh) 2023-04-07

Family

ID=71210272

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010146433.3A Active CN111369627B (zh) 2020-03-05 2020-03-05 一种非侵入式散斑定向成像方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111369627B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112161953B (zh) * 2020-08-25 2022-05-13 西安电子科技大学 一种基于散射介质的宽光谱单帧散射成像方法
CN117314915B (zh) * 2023-11-29 2024-02-23 湖南大学 微结构加工的原位检测方法、设备及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104408708A (zh) * 2014-10-29 2015-03-11 兰州理工大学 一种基于全局和局部低秩的图像显著目标检测方法
CN109299662A (zh) * 2018-08-24 2019-02-01 上海图漾信息科技有限公司 深度数据计算设备与方法及人脸识别设备
CN110207603A (zh) * 2019-04-23 2019-09-06 南京航空航天大学 极薄翅翼多方位动态变形测量方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP1312309A1 (de) * 2001-11-09 2003-05-21 ZN Vision Technologies AG Verfahren zur Bestimmung der Lage eines Objekts anhand von ortsaufgelösten Bilddaten
EP2130497A1 (en) * 2008-06-05 2009-12-09 Medison Co., Ltd. Anatomical feature extraction from an ultrasound liver image
JP6292747B2 (ja) * 2009-10-13 2018-03-14 ザ・チャールズ・スターク・ドレイパ・ラボラトリー・インコーポレイテッド エピジェネティックおよび非エピジェネティックベースの人工多能性幹細胞誘導への応用を含む細胞リプログラミング
US8918209B2 (en) * 2010-05-20 2014-12-23 Irobot Corporation Mobile human interface robot
IN2014DN03014A (zh) * 2011-09-26 2015-05-08 Univ Johns Hopkins
CN103049905B (zh) * 2012-12-07 2016-05-18 中国人民解放军海军航空工程学院 利用单演信号三分量的合成孔径雷达图像配准方法
CN103714354B (zh) * 2014-01-16 2017-01-25 西安电子科技大学 基于量子粒子群算法的高光谱图像波段选择方法
US11087459B2 (en) * 2015-08-14 2021-08-10 Elucid Bioimaging Inc. Quantitative imaging for fractional flow reserve (FFR)
CN107452024B (zh) * 2017-07-24 2020-03-27 西安交通大学 一种用于旋转物体全场运动追踪的视觉测量方法
CN107247332B (zh) * 2017-08-04 2019-11-08 清华大学深圳研究生院 一种基于散斑估计和反卷积的非侵入式散射成像方法
US10769414B2 (en) * 2018-06-03 2020-09-08 Apple Inc. Robust face detection
CN109828371B (zh) * 2019-03-28 2021-07-27 清华大学深圳研究生院 一种基于移动散斑光源的大视场散射成像方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104408708A (zh) * 2014-10-29 2015-03-11 兰州理工大学 一种基于全局和局部低秩的图像显著目标检测方法
CN109299662A (zh) * 2018-08-24 2019-02-01 上海图漾信息科技有限公司 深度数据计算设备与方法及人脸识别设备
CN110207603A (zh) * 2019-04-23 2019-09-06 南京航空航天大学 极薄翅翼多方位动态变形测量方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111369627A (zh) 2020-07-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Stellinga et al. Time-of-flight 3D imaging through multimode optical fibers
US20240103290A1 (en) Skew Mirror Auxiliary Imaging
US10120336B2 (en) System, apparatus and method for extracting image cross-sections of an object from received electromagnetic radiation
CN103471715B (zh) 一种共光路组合式光场光谱成像方法及装置
CA2027286C (fr) Dispositif de localisation en temps reel de sources de rayonnement
CN104102017B (zh) 基于结构光照的随机散射光学超衍射极限成像系统及方法
CN111369627B (zh) 一种非侵入式散斑定向成像方法
WO2012073414A1 (ja) 画像処理装置
CN205384407U (zh) 一种双波长反射式数字全息显微镜
CN103913127A (zh) 一种基于子孔径相位拼接的数字全息球面面型检测装置
CN110673330B (zh) 基于散射的成像系统景深拓展装置及方法
CN210036591U (zh) 一种基于频域oct技术的三维彩色动态成像装置
CN109521580A (zh) 基于涡旋光子筛望远镜系统的多层成像装置和成像方法
Liu et al. Stereo-lighting reconstruction of optical scanning holography
FR2646251A1 (fr) Dispositif holographique perfectionne en lumiere incoherente
CN109187434A (zh) 一种反射式散射成像装置及利用该成像装置的成像方法
FR2860869A1 (fr) Dispositif portable de mesure de l'intensite lumineuse d'un objet et utilisation d'un tel dispositif
WO2013025691A2 (en) System and method for diffuse imaging with time-varying illumination intensity
Arcab et al. Single-shot experimental-numerical twin-image removal in lensless digital holographic microscopy
CN105403509B (zh) 基于涡旋光差频扫描的各向异性边界提取装置
CN114659635B (zh) 一种基于像面分割光场的光谱深度成像装置及方法
CN110488397A (zh) 复合透镜、可编码单帧成像装置及成像方法
CN108627975A (zh) 一种可实现入瞳位置不变的双轴扫描oct光学前端系统
CN115496653A (zh) 基于psf缩放的散射介质深度分辨成像方法
CN112013973A (zh) 基于斐波那契光子筛的变剪切比四波剪切干涉仪

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