CN111578867A - 基于多次错位压缩全息重构的三维成像方法及系统 - Google Patents

基于多次错位压缩全息重构的三维成像方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明的实施例公开一种基于多次错位压缩全息重构的三维成像方法及系统。所述三维成像方法包括:在压缩全息重构三维物体的基础上,进一步细分重构的轴向间隔;基于所述重构的轴向间隔,采用错位重构的方法,得到过饱和重构的三维物体的扩展焦深图像;针对所述扩展焦深图像,应用沿骨架分块定位的算法,实现空间连续物体的定位。所述系统用于执行所述三维成像方法;所述系统包括光源、滤波器、针孔、准直单元、相机和计算系统。本发明的实施例可提高压缩全息系统的轴向分辨率,从而可有效地提高三维物体定位精度,对于三维物体动态跟踪研究的发展具有积极的推动作用;方法的可行性强且实用性广,在压缩全息的大多数场景均适用。

Description

基于多次错位压缩全息重构的三维成像方法及系统
技术领域
本发明涉及微小尺度物体三维成像技术领域,特别涉及一种基于多次错位压缩全息重构的三维成像方法及系统。
背景技术
随着时代的发展和科技的进步,为了实现对微小尺度物体的三维成像,许多三维成像方法被逐渐提出并且具有实际应用。目前常用的三维成像方法可以简单的分为光学显微法和扫描探针显微方法。
一般采用光学方法进行高精度显微成像,具有无损、高灵敏度、测量精度高等特点。常用的光学显微方法有激光共焦扫描显微镜、光学干涉显微成像以及光学相干层析术。激光共焦扫描显微镜通过将光源光阑、被测样品和探测器光阑放置在两两互相共轭的位置上,使得离焦光线被探测器光阑阻挡而无法进入像面,从而达到消除离焦像以及提高成像质量的目的。光学干涉显微成像主要是利用干涉原理,通过分析干涉条纹的形状和移动特性来获取被测样品的三维形貌信息,干涉条纹的处理精度直接决定了其分辨率。光学相干层析术是一种能够对生物内部结构进行成像的方法,超连续谱光源和迈克尔逊干涉仪构成了该方法的基本光路结构,利用光学相干性、相移及扫描技术实现对内部结构的二维或三维成像。
扫描探针显微方法一般分为接触式和非接触式两种。接触式扫描成像方法主要是利用机械探针对物体表面进行接触式测量,该方法的测量精度主要由探针的探头几何尺寸决定。非接触扫描探针法主要是利用波长极短的电子束代替探针对被测样品进行扫描检测,或是利用探针与被测样品之间的互相作用而产生的不同特性,如电子隧道效应、范德华力。目前主要有以下几类:扫描隧道显微镜、原子力显微镜、扫描电子显微镜。通过对光学显微三维成像方法和扫描探针显微方法的比较。可以了解到现有的显微成像方法有着各自的优缺点。光学显微成像方法能够快速、无损对被测样品进行全场观测,但是其空间分辨率受到光学衍射极限的制约,无法与空间分辨率在几个纳米的扫描探针测量法相比。但是扫描探针测量法往往需要对被测样品进行预处理,并无法实时、动态测量,且测量范围远小于光学测量法。
近年来,光学显微术中,基于压缩感知的数字全息显微术(压缩全息技术)由于能够单次曝光记录物体的三维信息、无需扫描就可以层析出物体的三维结构,因而在三维物体的实时、动态成像领域具有很高的应用前景。
其中,平面波照射的共轴压缩全息系统具有系统结构简单、紧凑、低成本的特点。对比球面波照射的共轴压缩全息,在轴向上具有均匀的放大倍率,无需放大倍率矫正。但平面波照射的共轴压缩全息由于系统数值孔径较小,通常全息系统只能分辨特征尺寸在10μm及以上的物体,因此层析结果轴向间隔较大,轴向分辨率不高。可以在系统中加入放大系统,但加入放大系统获得较小轴向分辨率的同时会大大缩小视场,可观测的面积将缩小放大倍率的平方倍。此外,目前空间连续物体难以定位的问题尚待解决。
以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案,其并不必然属于本发明的现有技术,在没有明确的证据表明上述内容在本发明的申请日之前已经公开的情况下,上述背景技术不应当用于评价本发明的新颖性和创造性。
发明内容
本发明提出一种基于多次错位压缩全息重构的三维成像方法及系统,可提高系统的轴向分辨率,可有效地提高三维物体定位精度。
在第一方面,本发明提供一种基于多次错位压缩全息重构的三维成像方法,包括:
A1、在压缩全息重构三维物体的基础上,进一步细分重构的轴向间隔;
A2、基于所述重构的轴向间隔,采用错位重构的方法,得到过饱和重构的三维物体的扩展焦深图像;
A3、针对所述扩展焦深图像,应用沿骨架分块定位的算法,实现空间连续物体的定位。
在本发明中,利用多次错位压缩感知重构的方法,得到一个过饱和的三维重构物场,可以用于更高精度的物体定位;根据线状物体特点,针对由过饱和三维物场获得的扩展焦深图像,应用沿骨架分块定位的算法,以实现空间连续物体的定位。
在第二方面,本发明提供一种全息成像系统,该系统可执行上述方法。
在第三方面,本发明提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有程序指令,所述程序指令被计算机的处理器执行时使所述处理器执行上述方法
与现有技术相比,本发明实施例的有益效果有:
本发明实施例在压缩全息重构三维物体的基础上,进一步细分重构的轴向间隔,采用错位重构的方法,得到过饱和重构的三维物体的扩展焦深图像,再应用沿骨架分块定位的算法,得到更高精度的三维物体定位,可提高压缩全息系统的轴向分辨率,从而可有效地提高三维物体定位精度。
附图说明
图1为本发明一个实施例的基于多次错位压缩全息重构的三维成像方法的流程示意图;
图2为本发明一个实施例的平面波共轴压缩全息系统的结构示意图;
图3(a)为本发明一个实施例的原始全息图;
图3(b)为本发明一个实施例的减去背景的全息图;
图4为本发明一个实施例的作为样品F的微纤维的扩展焦深图像的示意图;
图5为本发明一个实施例的沿骨架分块定位算法的示意图;
图6(a)为本发明一个实施例的分块定位扩展焦深图像;
图6(b)为图6(a)的局部放大图像;
图7为本发明一个实施例的微纤维三维重构结果的示意图。
具体实施方式
为了使本发明实施例所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合图1至图7及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
需要说明的是,当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件,它可以直接在另一个元件上或者间接在该另一个元件上。当一个元件被称为是“连接”另一个元件,它可以是直接连接到另一个元件或间接连接至该另一个元件上。另外,连接即可以是用于固定作用也可以是用于电路连通作用。
需要理解的是,术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明实施例和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
本实施例是无放大系统下平面波照射的共轴压缩全息系统,平面波照射的共轴压缩全息系统具有系统结构简单、紧凑、低成本的特点。对比球面波照射的共轴压缩全息,平面波照射的共轴压缩全息系统在轴向上具有均匀的放大倍率,无需放大倍率矫正。但是,平面波照射的共轴压缩全息由于系统数值孔径较小,通常全息系统只能分辨特征尺寸在10μm及以上的物体,因此层析结果轴向间隔较大。但加入放大系统获得较小轴向分辨率的同时会大大缩小视场,可观测的面积将缩小放大倍率的平方倍。
为此,本实施例提供一种基于多次错位压缩全息重构的三维成像方法(也可称为基于多次错位压缩全息重构的层析成像方法)以及一种全息成像系统。
本实施例的三维成像方法或者说错位重构算法适用于大多数压缩全息场景,不局限于平面波照射的无放大共轴全息系统。参考图1,本实施例的三维成像方法包括步骤A1至A3。
步骤A1、在压缩全息重构三维物体的基础上,进一步细分重构的轴向间隔。示例的,在传统压缩全息重构三维物体的基础上(也即基于传统的压缩全息理论),进一步细分重构的轴向间隔。
本实施例的全息成像系统为平面波照射的共轴压缩全息系统。在平面波照射的共轴压缩全息系统中,参考图2,系统硬件包括光源1、滤波器2、针孔3、准直单元4、CCD(Charge-coupled Device)相机5和计算系统6;其中,光源1为激光,滤波器2为空间滤波器,准直单元4为准直透镜。样品F为微纤维,在空间(x、y和z方向)连续。在显微系统下测得微纤维的直径大约为20μm。纤维在三维空间中呈自由弯曲的状态。激光点光源经过滤波准直以平行光100出射,平行光100照射体空间内的样品F,产生衍射信号E,衍射信号E与未发生衍射的参考光发生干涉,在CCD相机5上记录下单张数字全息图g,干涉表达式为:
g=E2+1+E*+E=2Real(E)+e
其中*代表复共轭,Real(E)表示取衍射场E的实部,误差项e包括零阶项、自相关项及其他与测量有关的噪声。
图3(a)和图3(b)示出原始全息图和减去背景全息图的对比。在CCD相机5上采集到的原始全息图如图3(a)所示。全息图大小为1024×1024。如图3(b)所示,为了提高信噪比,去除背景噪声,对原始全息图减去平均背景强度,其中,平均背景强度由多幅连续帧比如161幅连续帧取平均得到。
进一步地,应用压缩感知算法,对物空间以一定轴向间隔切片式成像,在不同的切片上可以看到不同焦深范围内的在焦像。根据物体的特征尺寸计算出实际物体焦深大小ΔDOF≈Δx,y 2/λ。
以上述焦深大小为轴向间隔Δz=ΔDOF,对单张全息图g从轴向深度d1到d2重构出一系列间隔为Δz的层析图像f,切片的数量为M=1+(d2-d1)/Δz,层析图像f优化模型为:
Figure BDA0002446360460000041
其中,τ和R(f)分别为正则化参数和稀疏约束函数,R(f)可以增强重构物体特性(如物体的稀疏性和光滑性),正则化参数τ决定物体特性被增强的程度。Π表示测量矩阵,是由平面波共轴压缩全息系统确定,其表达式为:
Figure BDA0002446360460000042
其中G2D
Figure BDA0002446360460000043
分别表示二维离散傅立叶变换和逆变换算子;
Figure BDA0002446360460000051
表示系统传递函数,其中
Figure BDA0002446360460000052
Bldiag表示块对角阵;
Figure BDA0002446360460000053
表示矩阵Pl在m1行m2列的元素,fX′=x′/(NΔ2),fY′=y′/(NΔ2)。
纤维的特征尺寸较小,在三维空间中满足稀疏性要求,选择l1范数作为稀疏约束函数R(f),公式表示如下:
Figure BDA0002446360460000054
其中real(f)和imag(f)分别表示取f的实部和虚部。
物体在l1范数作为稀疏约束函数R(f)的条件下,经过调试设置正则化参数τ=40。
然后,以轴向间隔Δz=Δx,y 2/λ重建物场f0=∑lf0l(x,y;lΔz);其中,Δx,y是所述三维物体的特征尺寸,f0l表示在三维物体重建深度范围d1μm到d2μm中第l个焦深范围内的在焦像;Δz为轴向间隔。示例的,设置层析的轴向间隔
Figure BDA0002446360460000055
单次压缩全息重构可以得到物体f0,深度范围从24mm至32.1mm,一共10层。
以压缩全息的轴向分辨极限Δz′=Δpixel 2/λ细分轴向间隔Δz,其中Δpixel是探测器的像素尺寸;轴向间隔Δz被分成n=[Δx,y 2pixel 2]段,其中[]表示四舍五入符号。示例的,设置更小的轴向间隔
Figure BDA0002446360460000056
将轴向间隔Δz=632μm细分成34段。
步骤A2、基于重构的轴向间隔,采用错位重构的方法,得到过饱和重构的三维物体的扩展焦深图像。具体的,利用多次错位压缩感知重构的方法,得到一个过饱和的三维重构物场,可以用于更高精度的物体定位。
对物场f0的每一层,在焦像位置向前移动Δz/n,用压缩感知算法重建得到f1=∑lf1l(x,y;lΔzz/n);以同样的方式(也即以错位重构的方式)得到f2,...,fn-1=∑lf(n-1)l(x,y;lΔz+(n-1)Δz/n)后,全部累加求和F=f0+f1+…+fn-1得到从d1到(d2z)范围内,以轴向间隔为Δz/n过饱和重构的三维物体F,切片的数量为M=1+n(Δz+d2-d1)/Δz。示例的,对物场f0的每一层,在焦像位置分别向前移动
Figure BDA0002446360460000057
用压缩感知算法依次得到f1,f2,f3,...,fn-1;累加得到过饱和重构的物体F,其轴向范围为24mm至32.7mm,层数为340层。
然后,用最大强度投影的方法也即通过在z方向求过饱和重构的三维物体F的最大强度投影,得到F的一个扩展焦深图像,如图4所示。
步骤A3、针对扩展焦深图像,应用沿骨架分块定位的算法,实现空间连续物体的定位。根据线状物体的特点,针对由过饱和三维物场获得的扩展焦深图像,应用沿骨架分块定位的算法,以实现空间连续物体的定位。
本实施例应用沿骨架分块定位的算法,解决空间连续物体的三维定位问题。对扩展焦深图像,应用阈值将待分块的图像二值化,然后再提取二值化图像的边缘和骨架。
在扩展焦深图像中,物体被分割成S个区域,其中第i个区域的几何距离由公式Di=(i-1)ΔD(i=1,2,3…S)表示,其中步长设置为ΔD=10pixels。在扩展焦深图像中,第i个区域的二维旋转由如下矢量描述:
Figure BDA0002446360460000061
其中,Xi=(xi,yi)表示第i个区域的坐标系;求得第i个区域的二维旋转角度就可确定该区域内骨架的方向。如图5所示,沿骨架的法线方向,与两条轮廓线交点分别为A(xA,yA)和B(xB,yB)。点A和点B的距离可以确定第i个区域的长度AB≈6pixels,并合理扩展为A′B′=10pixels;由步长ΔD可以确定第i个区域的宽度2ΔD;以上即可确定第i个区域的尺寸、方向、中心位置。
沿着骨架设计一个个框比如矩形框将物体沿着骨架均匀分块,按照以上方法对每一个矩形框内的物体分别定位,如图6所示。
完成分块定位后,纤维的扩展焦深图像共被分成60块。最后将所有结果叠加在一起,用Image J软件显示得到最终的三维结果,如图7所示。
综上所述,经多次错位压缩感知重建方法和沿骨架分块定位算法重构的三维纤维,具有较好的可视化效果,能够实现更高精度的三维物体定位。
本实施例提供的多次错位压缩感知重构方法进一步细分了三维物体重构的轴向间隔,以错位重构的方式得到过饱和重构物体,可提高压缩全息系统的轴向分辨率,可有效地提高三维物体定位精度;本实施例对于三维物体动态跟踪研究的发展具有积极的推动作用,具有方法可行性强和实用性广的优点,且在压缩全息的大多数场景中均适用。
本领域的技术人员可以理解实施例方法中的全部或部分流程可以由计算机程序来命令相关的硬件完成,程序可存储于计算机可读取存储介质中,程序在执行时,可包括如各方法实施例的流程。而前述的存储介质包括:ROM或随机存储记忆体RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。
以上内容是结合具体/优选的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普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,其还可以对这些已描述的实施方式做出若干替代或变型,而这些替代或变型方式都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于多次错位压缩全息重构的三维成像方法,其特征在于,包括:
A1、在压缩全息重构三维物体的基础上,进一步细分重构的轴向间隔;
A2、基于所述重构的轴向间隔,采用错位重构的方法,得到过饱和重构的三维物体的扩展焦深图像;
A3、针对所述扩展焦深图像,应用沿骨架分块定位的算法,实现空间连续物体的定位。
2.根据权利要求1所述三维成像方法,其特征在于,所述压缩全息重构三维物体包括:以轴向间隔Δz=Δx,y 2/λ重建物场f0=∑lf0l(x,y;lΔz);其中,Δx,y是所述三维物体的特征尺寸,f0l表示在三维物体重建深度范围d1μm到d2μm中第l个焦深范围内的在焦像。
3.根据权利要求2所述三维成像方法,其特征在于,所述进一步细分重构的轴向间隔包括:以压缩全息的轴向分辨极限Δz′=Δpixel 2/λ细分轴向间隔Δz,其中Δpixel是探测器的像素尺寸;轴向间隔Δz被分成n=[Δx,y 2pixel 2]段,其中[]表示四舍五入符号。
4.根据权利要求3所述三维成像方法,其特征在于,所述A2包括:
对物场f0的每一层,在焦像位置向前移动Δz/n,用压缩感知算法重建得到f1=∑lf1l(x,y;lΔzz/n);
以同样的方式得到f2,...,fn-1=∑lf(n-1)l(x,y;lΔz+(n-1)Δz/n)后,全部累加求和F=f0+f1+…+fn-1得到从d1到(d2z)范围内,以轴向间隔为Δz/n过饱和重构的三维物体F,切片的数量为M=1+n(Δz+d2-d1)/Δz
通过在z方向求过饱和重构的三维物体F的最大强度投影,得到焦深扩展图像。
5.根据权利要求1所述三维成像方法,其特征在于,所述A3包括:
对所述扩展焦深图像,应用阈值将待分块的图像二值化;
提取二值化图像的边缘和骨架;
沿着骨架设计一个个框将物体沿着骨架均匀分块;
对每一个所述框内的物体分别定位,最终将所有所述框内的物体拼接成空间连续的三维物体。
6.根据权利要求5所述三维成像方法,其特征在于:所述框的具体形式包括矩形框。
7.根据权利要求1所述三维成像方法,其特征在于,所述A1包括:对原始全息图减去平均背景强度。
8.一种全息成像系统,其特征在于:用于执行根据权利要求1至7任一项所述方法。
9.根据权利要求8所述全息成像系统,其特征在于:包括光源、滤波器、针孔、准直单元、相机和计算系统。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于:所述计算机可读存储介质中存储有程序指令,所述程序指令被计算机的处理器执行时使所述处理器执行根据权利要求1至7任一项所述方法。
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