CN116087983B - 一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置 - Google Patents

一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN116087983B
CN116087983B CN202310366291.5A CN202310366291A CN116087983B CN 116087983 B CN116087983 B CN 116087983B CN 202310366291 A CN202310366291 A CN 202310366291A CN 116087983 B CN116087983 B CN 116087983B
Authority
CN
China
Prior art keywords
reflectivity
visual field
local
target
signal
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
CN202310366291.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN116087983A (zh
Inventor
史作强
刘新桐
邱凌云
付星
柳强
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.)
Tsinghua University
Original Assignee
Tsinghua University
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 Tsinghua University filed Critical Tsinghua University
Priority to CN202310366291.5A priority Critical patent/CN116087983B/zh
Publication of CN116087983A publication Critical patent/CN116087983A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN116087983B publication Critical patent/CN116087983B/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
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02T—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO TRANSPORTATION
    • Y02T10/00—Road transport of goods or passengers
    • Y02T10/10—Internal combustion engine [ICE] based vehicles
    • Y02T10/40—Engine management systems

Abstract

本发明提出一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置，属于光学非视域成像技术领域。其中，所述方法包括：通过向中介面上预设的照射点发射激光，从所述中介面上预设的探测点获取非视域目标用于非视域成像的探测信号；根据所述探测信号，基于二维曲面正则，构建考虑所述探测信号强度、所述非视域目标的反射率体素表示及所述非视域目标的反射率曲面表示的信号曲面联合先验优化模型并求解，得到所述非视域目标的反射率体素表示的优化结果，以实现对所述非视域目标的成像。本发明可完整利用探测器接收回波信号的全部信息计算非视域目标物体的反射率，尤其适用于探测点数量极少的场景，可显著降低信号采集时间。

Description

一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置
技术领域
本发明属于光学非视域成像技术领域，特别涉及一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置。
背景技术
非视域成像技术旨在通过光学手段对视野外的目标进行重构，其过程如图1所示。观察者向中介面A点（即激光照射点）发射激光脉冲（路径1），光经过漫反射进入视野外区域（路径2）。其后，光被非视域目标表面反射回中介面（路径3），并于观测点B（即探测器接收点，简称探测点）再次发生漫反射，具有时间分辨性的回波信息被接收器接收（路径4）。光经过多次漫反射后回波信号极弱，仅为光子级。实际采用单光子雪崩二极管作为信号接收装置，并将其记录的含有时间分辨性的光子事件标记数作为回波信号。将激光照射点A与探测点B合称为一个探测点对。当照射点与探测点相同时，称为共焦探测，否则称谓非共焦探测。通过在数千个探测点对处的测量信号，可实现对非视域目标的反射率信息进行重构，进而实现对非视域目标的成像。
在非视域成像中，信号采集速度是其实用化进程的重要影响因素之一，降低信号采集时间可以促进该项技术在反恐救援、辅助驾驶及医学成像等领域的应用。为达到这一目的，常见的方法可以分为降低单点采集时间和降低采样点数量两种。降低单点采集时间是指在保持采样点数量不变的情况下，降低每个采样点的探测时间，代表方法为首光子探测法；降低采样点数量是指在保持每个采样点探测时间不变的情况下，减少激光照射点和探测接收点的数量，如稀疏正方形网格采样、圆周采样等。
稀疏采样法避免了因探测时间缩短而引起的信号信噪比降低进而导致重建结果质量变差的问题，被广泛应用于非视域成像领域。稀疏采样法与传统的探测方式均采用矩形点阵进行采样，但在稀疏采样法的点阵中，相邻两点的距离更大。当采样区域大小不变时，稀疏采样法点阵中点的数量小于传统探测方法，从而实现采集时间的降低。近年来，研究人员将压缩感知技术与非视域成像结合，达到了利用256个探测信号点实测数据进行目标重构的目的。然而，当探测点数量小于50时，现有方法因信号空间信息严重缺失而失效。
发明内容
本发明的目的是为克服已有技术的不足之处，提出一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置。本发明可完整地利用探测器接收回波信号的全部信息来计算非视域目标物体的反射率，并通过引入信号与目标曲面的联合先验，在探测点数量极少（小于50）的场景中精准高效地计算非视域目标反射率，显著降低了信号采集时间。
本发明第一方面实施例提出一种针对极少量探测点的非视域成像方法，包括：
通过向中介面上预设的照射点发射激光，从所述中介面上预设的探测点获取非视域目标用于非视域成像的探测信号；
根据所述探测信号，基于二维曲面正则，构建考虑所述探测信号强度、所述非视域目标的反射率体素表示及所述非视域目标的反射率曲面表示的信号曲面联合先验优化模型；
求解所述优化模型，得到所述非视域目标的反射率体素表示的优化结果；
根据所述反射率体素表示的优化结果，得到所述非视域目标的成像结果。
在本发明一个具体实施例中，所述非视域目标的成像结果为根据所述反射率体素表示的优化结果得到的所述非视域目标的三视图。
在本发明一个具体实施例中，所述激光脉冲采用锁模脉冲激光器发射，所述探测信号采用近红外单光子雪崩光电二极管作为探测器获取。
在本发明一个具体实施例中，所述探测信号通过共焦探测或非共焦探测中的任一种方式获取。
在本发明一个具体实施例中，所述信号曲面联合先验优化模型表达式如下：
Figure SMS_1
（1）
其中，
Figure SMS_13
为各照射点的发射脉冲数，/>
Figure SMS_4
为第/>
Figure SMS_6
个探测点对中的探测点在第/>
Figure SMS_5
个时间段的光子事件计数；/>
Figure SMS_9
为第/>
Figure SMS_12
个探测点对中的探测点在第/>
Figure SMS_16
个时间段的光强信号，所有
Figure SMS_10
组成光强信号集合/>
Figure SMS_17
；/>
Figure SMS_3
为非视域目标的反射率体素表示，/>
Figure SMS_8
为三阶张量，/>
Figure SMS_11
在水平、竖直及深度方向的体素数量分别记为/>
Figure SMS_15
、/>
Figure SMS_14
及/>
Figure SMS_18
；/>
Figure SMS_2
为非视域目标仿真信号，/>
Figure SMS_7
为考虑光强平方衰减的正演物理模型；
Figure SMS_19
为非视域目标的反射率曲面表示，/>
Figure SMS_20
与/>
Figure SMS_21
为规模相同的三阶张量；/>
Figure SMS_22
是非视域目标的反射率曲面表示集/>
Figure SMS_23
中的元素：
Figure SMS_24
（2）
其中，
Figure SMS_25
，/>
Figure SMS_26
，/>
Figure SMS_27
分别表示体素在水平、竖直及深度方向的下标，/>
Figure SMS_28
表示三阶张量/>
Figure SMS_29
的下标为/>
Figure SMS_30
的元素，/>
Figure SMS_31
表示非零元素的数量；
Figure SMS_32
为描述非视域目标反射率局部结构的正交字典即局部正交字典；/>
Figure SMS_33
为描述非视域目标反射率局部区块非局部关联性的正交字典即非局部正交字典；所述反射率局部区块为由所述非视域目标反射率分别在水平、竖直和深度方向上满足对应设定数目的相邻体素所组成的局部反射率体素块；/>
Figure SMS_34
为非视域目标反射率的局部-非局部稀疏表示系数集，
Figure SMS_35
为第/>
Figure SMS_36
个反射率局部区块匹配集的稀疏表示系数，所述反射率局部区块匹配集为在设定窗口宽度内与任一反射率局部区块相似的所有反射率局部区块按照相似度并列堆放后构成的四阶张量；/>
Figure SMS_37
为光强信号与非视域目标仿真信号联合频域系数；
Figure SMS_47
为区块集合提取算子，/>
Figure SMS_40
为区块匹配算子，/>
Figure SMS_44
为离散余弦变换矩阵，/>
Figure SMS_41
为关于/>
Figure SMS_43
的隐式正则项；/>
Figure SMS_50
为/>
Figure SMS_53
的第/>
Figure SMS_46
个反射率局部区块匹配集；/>
Figure SMS_49
表示/>
Figure SMS_38
阶正交矩阵，/>
Figure SMS_42
为反射率局部区块的体素数量；/>
Figure SMS_51
表示/>
Figure SMS_54
阶正交矩阵，/>
Figure SMS_52
为区块匹配过程的邻居数量；/>
Figure SMS_57
，/>
Figure SMS_55
，
Figure SMS_59
，/>
Figure SMS_56
，/>
Figure SMS_58
，/>
Figure SMS_39
，/>
Figure SMS_45
，/>
Figure SMS_48
为参数。
在本发明一个具体实施例中，所述方法还包括：
在获取探测信号时，采用皮秒延迟器作为门控控制单元，用于接收所述激光器输出的同步参考信号，以实现所述探测器的快速门控；采用时间相关单光子计数器作为计数单元，用于同时接收所述激光器输出的同步参考信号和所述探测器返回的探测信号。
在本发明一个具体实施例中，所述求解所述优化模型，得到所述非视域目标的反射率体素表示的优化结果，包括：
1）令初始迭代次数
Figure SMS_60
；
2）初始化光强信号集合
Figure SMS_61
；
其中，初始光强信号集合
Figure SMS_62
由所有探测点对在各时间段的光强信号的初始值/>
Figure SMS_63
组成；/>
Figure SMS_64
计算表表达式如下：
Figure SMS_65
（3）
3）初始化非视域目标的反射率体素表示
Figure SMS_66
；
其中，初始非视域目标的反射率体素表示
Figure SMS_67
计算表达式如下：
Figure SMS_68
（4）
4）更新非视域目标的反射率曲面表示
Figure SMS_69
；
其中，第k+1次迭代的非视域目标的反射率曲面表示
Figure SMS_70
计算表达式如下：
Figure SMS_71
（5）
通过确定
Figure SMS_72
的前景像素位置、像素深度及反射率以求解式（5）；
其中，
Figure SMS_73
的前景像素位置通过如下表达式确定：
Figure SMS_74
（6）
其中，
Figure SMS_75
为/>
Figure SMS_80
的前景体素的示性函数；在/>
Figure SMS_82
中，水平方向下标为/>
Figure SMS_77
且竖直方向下标为/>
Figure SMS_78
的所有体素中若存在至少一个体素的值非零，则/>
Figure SMS_81
，否则/>
Figure SMS_83
；/>
Figure SMS_76
及/>
Figure SMS_79
为参数；
将
Figure SMS_84
中取值大于0.5的像素作为/>
Figure SMS_85
的前景像素，其余像素作为背景像素；
Figure SMS_86
表示命题/>
Figure SMS_87
成立时取1，否则取0；
Figure SMS_88
的像素深度/>
Figure SMS_89
通过如下表达式确定：
Figure SMS_90
（7）
其中，
Figure SMS_91
为/>
Figure SMS_92
的水平及竖直方向的像素/>
Figure SMS_93
在深度方向上第/>
Figure SMS_94
个非零体素的深度，/>
Figure SMS_95
为该深度方向上的非零体素数；/>
Figure SMS_96
及/>
Figure SMS_97
为参数；
Figure SMS_98
的反射率/>
Figure SMS_99
通过如下表达式确定：
Figure SMS_100
其中，
Figure SMS_101
为/>
Figure SMS_102
的水平及竖直方向的像素/>
Figure SMS_103
在深度方向上第/>
Figure SMS_104
个非零体素的反射率值，/>
Figure SMS_105
为该深度方向上的非零体素数；/>
Figure SMS_106
及/>
Figure SMS_107
为参数；
5）计算第k+1次迭代的局部正交字典
Figure SMS_108
、第/>
Figure SMS_109
次迭代的非局部正交字典
Figure SMS_110
及第/>
Figure SMS_111
次迭代的局部-非局部稀疏表示系数集/>
Figure SMS_112
：
Figure SMS_113
其中，
Figure SMS_114
为/>
Figure SMS_115
的第/>
Figure SMS_116
个反射率局部区块匹配集；
6）计算第k+1次迭代的光强信号与非视域目标仿真信号联合频域系数
Figure SMS_117
，表达式如下：
Figure SMS_118
其中，
Figure SMS_119
为第/>
Figure SMS_120
次迭代的光强信号集合，/>
Figure SMS_121
为第/>
Figure SMS_122
次迭代的非视域目标仿真信号；
7）计算第
Figure SMS_123
次迭代的光强信号集合/>
Figure SMS_124
：
Figure SMS_125
8）计算第
Figure SMS_126
次迭代的非视域目标的反射率体素/>
Figure SMS_127
：
Figure SMS_128
其中，
Figure SMS_129
为/>
Figure SMS_130
中第/>
Figure SMS_131
个反射率局部区块匹配集的稀疏表示系数；
9）对迭代次数进行判定：
若
Figure SMS_132
小于设定的迭代次数上限/>
Figure SMS_133
，则令/>
Figure SMS_134
，然后重新返回步骤4）；否则，迭代完成，得到非视域目标的反射率体素表示的优化结果/>
Figure SMS_135
。
本发明第二方面实施例提出一种针对极少量探测点的非视域成像装置，包括：
探测信号获取模块，用于通过向中介面上预设的照射点发射激光，从所述中介面上预设的探测点获取非视域目标用于非视域成像的探测信号；
优化模型构建模块，用于根据所述探测信号，基于二维曲面正则，构建考虑所述探测信号强度、所述非视域目标的反射率体素表示及所述非视域目标的反射率曲面表示的信号曲面联合先验优化模型；
反射率优化模块，用于求解所述优化模型，得到所述非视域目标的反射率体素表示的优化结果；
成像模块，用于根据所述反射率体素表示的优化结果，得到所述非视域目标的成像结果。
本发明第三方面实施例提出一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行上述一种针对极少量探测点的非视域成像方法。
本发明第四方面实施例提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述一种针对极少量探测点的非视域成像方法。
本发明的特点及有益效果在于：
本发明解决了极少数探测点场景下的非视域成像问题。通过引入二维曲面正则，本发明克服了反演问题的秩亏性。此外，本发明通过贝叶斯理论建立信号强度、非视域目标的反射率体素表示及非视域目标的反射率曲面表示的联合先验框架，使得本发明具备良好的可解释性。
本发明适用于极端稀疏的正方形网格照射及探测模式，对共焦探测与非共焦探测场景均适用。本发明利用极少数探测点进行非视域成像，与传统方法相比，显著降低了采样时间。本发明复杂度低，可借助GPU和并行计算平台实现实时成像，在灾难救援、安防反恐、自动驾驶等领域具备广阔的应用前景。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明实施例中现有的非视域成像的信号探测过程示意图；
图2是本发明实施例的一种针对极少量探测点的非视域成像方法的整体流程图；
图3是本发明一个具体实施例的仿真实验场景图；
图4是本发明一个具体实施例的非视域目标成像结果的三视图。
具体实施方式
本发明提出一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置，下面结合附图和具体实施例进一步详细说明如下。
本发明第一方面实施例提出一种针对极少量探测点的非视域成像方法，包括：
通过向中介面上预设的照射点发射激光，从所述中介面上预设的探测点获取非视域目标用于非视域成像的探测信号；
根据所述探测信号，基于二维曲面正则，构建考虑所述探测信号强度、所述非视域目标的反射率体素表示及所述非视域目标的反射率曲面表示的信号曲面联合先验优化模型；
求解所述优化模型，得到所述非视域目标的反射率体素表示的优化结果；
根据所述反射率体素表示的优化结果，得到所述非视域目标的成像结果。
在本发明的一个具体实施例中，所述一种针对极少量探测点的非视域成像方法，整体流程如图2所示，包括以下步骤：
1）向中介面上预设的照射点发射激光，利用探测器接收探测点的回波信号作为探测信号。
在本实施例中，利用锁模激光器作为主动光源，其波长为1550nm，脉冲宽度为50ps，重复频率为20MHz，单脉冲能量最高为100nJ。利用近红外单光子雪崩光电二极管作为探测器，其响应波段为近红外波段，且具备快速门控功能。利用用皮秒延迟器作为门控控制单元，接收激光器输出的同步参考信号，以实现单光子探测器的快速门控。利用用时间相关单光子计数器作为计数单元，其时间分辨率为4ps，同时接收激光器输出的同步参考信号和单光子探测器返回的回波信号。探测器、门控控制单元、计数单元共同组成探测模块。本实施例对于照射点和探测点的数量无特殊要求，在共焦及非共焦探测情形均适用。本发明一个具体实施例中，照射点位置处于中介面上设置的正方形均匀网格上。图3展示了本发明一个具体实施例的仿真实验场景，其中，探测采用共焦模式，照射区域为平面中介面上三行三列的等间隔点阵，相邻点间距为0.508米。第
Figure SMS_136
个探测点对中的探测点在第/>
Figure SMS_137
个时间段的光子事件计数用/>
Figure SMS_138
表示，其中/>
Figure SMS_139
为探测点对序号，/>
Figure SMS_140
为时间段序号，/>
Figure SMS_141
，/>
Figure SMS_142
。
2）根据步骤1）得到的探测信号，构建信号曲面联合先验优化模型并求解，获取非视域目标反射率体素的优化结果。
在本发明的一个具体实施例中，根据各照射点的发射脉冲数
Figure SMS_143
及光子事件计数
Figure SMS_144
，构建信号曲面联合先验优化模型表达式如下：
Figure SMS_145
（1）
其中，
Figure SMS_146
的取值无特殊要求，本实施例中取值为/>
Figure SMS_147
。
该优化模型中的优化变量包括：
a）光强信号集合
Figure SMS_148
；
其中，将第
Figure SMS_149
个探测点对中的探测点在第/>
Figure SMS_150
个时间段的光强信号记作/>
Figure SMS_151
，则所有探测点对在各时间段的光强信号组成集合记作/>
Figure SMS_152
。
b）非视域目标的反射率体素表示
Figure SMS_153
;
本实施例中，用三阶张量
Figure SMS_154
作为非视域目标的反射率体素表示，其在水平、竖直及深度方向的体素数量分别记为/>
Figure SMS_155
、/>
Figure SMS_156
及/>
Figure SMS_157
。
c）非视域目标的反射率曲面表示
Figure SMS_158
；
本实施例中，用三阶张量
Figure SMS_160
作为非视域目标的反射率曲面表示。/>
Figure SMS_162
是与/>
Figure SMS_164
规模相同的三阶张量，即/>
Figure SMS_161
在水平、竖直及深度方向的体素数量分别为/>
Figure SMS_163
，/>
Figure SMS_165
及/>
Figure SMS_167
；本实施例中，/>
Figure SMS_159
是非视域目标的反射率曲面表示集/>
Figure SMS_166
中的元素，其中/>
Figure SMS_168
的定义如下：
Figure SMS_169
（2）
其中，
Figure SMS_170
，/>
Figure SMS_171
，/>
Figure SMS_172
分别表示体素在水平、竖直及深度方向的下标，/>
Figure SMS_173
表示三阶张量/>
Figure SMS_174
的下标为/>
Figure SMS_175
的元素。/>
Figure SMS_176
表示非零元素的数量。
d）描述非视域目标反射率局部结构的正交字典即局部正交字典
Figure SMS_177
；
本实施例中，非视域目标反射率是三阶张量，将非视域目标反射率各方向下标相邻的子张量称为局部区块。例如：某一非视域目标反射率体素用64×64×64的三维数组表示，则任意一个3×3×3的下标相邻子张量均为其局部区块，区块总数量为62×62×62=238328。
现实世界物体反射率的局部区块具有非局部自相似性，即不同空间位置的区块可能相似或相同，这是由非视域目标表面的模式自重复性决定的。对于若干与局部区块规模相同的张量构成的集合，如果局部区块可由此集合中一些元素的线性组合进行近似，则称此集合为字典，线性组合中的系数称为字典系数。实际中，每个区块仅选取字典中部分元素进行线性表示，因此又称这些系数为稀疏表示系数。若字典中各元素是相互正交的，则称之为正交字典。本发明实施例用描述非视域目标反射率局部结构的正交字典
Figure SMS_178
刻画目标表面的几何结构。
e）描述非视域目标反射率区块非局部关联性的正交字典即非局部正交字典
Figure SMS_179
；
对于每一个非视域物标反射率局部区块，搜索一定窗口宽度内的与之相似的局部区块，按照相似度将这些区块进行并列堆放，称这些有序区块构成的四阶张量为反射率局部区块匹配集。本发明实施例用针对反射率局部区块匹配集的相似度顺序方向的正交字典
Figure SMS_180
刻画反射率局部区块的非局部关联性。
f）非视域目标反射率的局部-非局部稀疏表示系数集
Figure SMS_181
；
非视域目标反射率的局部-非局部稀疏表示系数集
Figure SMS_182
由所有反射率局部区块匹配集在正交字典/>
Figure SMS_183
及/>
Figure SMS_184
的张量积下的稀疏表示系数组成，其中/>
Figure SMS_185
为第/>
Figure SMS_186
个反射率局部区块匹配集的稀疏表示系数。
g）光强信号与非视域目标仿真信号联合频域系数
Figure SMS_187
；
光强信号集合
Figure SMS_188
与非视域目标仿真信号/>
Figure SMS_189
联合频域系数/>
Figure SMS_190
是光强信号集合/>
Figure SMS_191
与非视域目标仿真信号/>
Figure SMS_192
的线性组合在离散余弦变换下的稀疏表示系数。其中/>
Figure SMS_193
为考虑光强平方衰减的正演物理模型。
在该优化模型中，
Figure SMS_217
为区块集合提取算子，/>
Figure SMS_219
为区块匹配算子，/>
Figure SMS_226
为离散余弦变换矩阵。/>
Figure SMS_196
为考虑光强平方衰减的正演物理模型。/>
Figure SMS_201
为关于/>
Figure SMS_203
的隐式正则项。/>
Figure SMS_212
为/>
Figure SMS_214
的第
Figure SMS_216
个反射率局部区块匹配集。/>
Figure SMS_220
表示/>
Figure SMS_223
阶正交矩阵，/>
Figure SMS_215
为反射率局部区块的体素数量，
Figure SMS_221
。/>
Figure SMS_224
表示/>
Figure SMS_227
阶正交矩阵，/>
Figure SMS_218
为区块匹配过程的邻居数量，/>
Figure SMS_222
。/>
Figure SMS_225
，/>
Figure SMS_228
，/>
Figure SMS_194
，/>
Figure SMS_199
，/>
Figure SMS_208
，/>
Figure SMS_213
，/>
Figure SMS_197
，/>
Figure SMS_200
为固定参数，本实施例要求这些参数均为正实数。在本发明的一个具体实施例中，/>
Figure SMS_204
，/>
Figure SMS_211
，/>
Figure SMS_206
，/>
Figure SMS_207
，/>
Figure SMS_209
，/>
Figure SMS_210
，
Figure SMS_195
，/>
Figure SMS_198
，/>
Figure SMS_202
，/>
Figure SMS_205
。
本实施例中，所述优化模型的含义是极小化如下项目之和：
a）基于伯努利光子事件假设的贝叶斯数据误差项；
b）光强信号与非视域目标仿真信号联合频域稀疏表示误差项；
c）光强信号与非视域目标仿真信号数据误差项；
d）非视域目标反射率稀疏项；
e）曲面先验的隐式正则项；
f）非视域目标反射率的局部-非局部字典学习数据误差及非零表示系数的数量；
3）求解步骤2）建立的优化模型，得到非视域目标的反射率体素的优化结果。具体步骤如下：
3-1）令初始迭代次数
Figure SMS_229
；
3-2）初始化光强信号集合
Figure SMS_230
；
本发明实施例中，采用如下方式计算得到初始光强信号集合
Figure SMS_231
，/>
Figure SMS_232
由所有探测点对在各时间段的光强信号的初始值/>
Figure SMS_233
组成；/>
Figure SMS_234
计算表表达式如下：
Figure SMS_235
（3）
3-3）初始化非视域目标的反射率体素表示
Figure SMS_236
；
本实施例中，采用如下表达式计算初始非视域目标的反射率体素表示
Figure SMS_237
：
Figure SMS_238
（4）
3-4）更新非视域目标的反射率曲面表示
Figure SMS_239
；
本实施例中，通过极小化
Figure SMS_240
与/>
Figure SMS_241
之间的误差及隐式先验/>
Figure SMS_242
更新得到第k+1次迭代的非视域目标的反射率曲面表示/>
Figure SMS_243
：
Figure SMS_244
（5）
为此，需要确定
Figure SMS_245
的前景像素位置、像素深度及反射率。本实施例中，/>
Figure SMS_246
的前景像素位置通过如下表达式确定：
Figure SMS_247
（6）
其中，
Figure SMS_248
为/>
Figure SMS_249
的前景体素的示性函数。即在三阶张量/>
Figure SMS_250
中，考虑水平方向下标为/>
Figure SMS_251
且竖直方向下标为/>
Figure SMS_252
的所有体素中若存在至少一个体素的值非零，则/>
Figure SMS_253
，否则/>
Figure SMS_254
。
如式（6）所示的优化问题中的优化变量为
Figure SMS_255
，其中/>
Figure SMS_256
，/>
Figure SMS_257
。/>
Figure SMS_258
，/>
Figure SMS_259
均为求和时优化变量的代表元。/>
Figure SMS_260
及/>
Figure SMS_261
为固定参数，本实施例中该两个参数为正实数。
将
Figure SMS_262
中取值大于0.5的像素作为/>
Figure SMS_263
的前景像素，其余像素作为背景像素。在本发明的一个具体实施例中，/>
Figure SMS_264
，/>
Figure SMS_265
。其中记号/>
Figure SMS_266
表示命题/>
Figure SMS_267
成立时取1，否则取0。
Figure SMS_268
的像素深度/>
Figure SMS_269
通过如下表达式确定：
Figure SMS_270
（7）
其中，
Figure SMS_275
为/>
Figure SMS_272
的水平及竖直方向的像素/>
Figure SMS_277
在深度方向上第/>
Figure SMS_274
个非零体素的深度，/>
Figure SMS_278
为该深度方向上的非零体素数。如式（7）所示的优化问题中的优化变量为/>
Figure SMS_279
，其中
Figure SMS_285
，/>
Figure SMS_280
。/>
Figure SMS_284
，/>
Figure SMS_273
均为求和时优化变量的代表元。/>
Figure SMS_276
及/>
Figure SMS_281
为固定参数，本实施例中该两个参数为正实数。在本发明的一个具体实施例中，/>
Figure SMS_283
，
Figure SMS_282
。其中记号/>
Figure SMS_286
表示命题/>
Figure SMS_271
成立时取1，否则取0。
Figure SMS_287
的反射率/>
Figure SMS_288
通过如下表达式确定：
Figure SMS_289
其中，
Figure SMS_291
为/>
Figure SMS_293
的水平及竖直方向的像素/>
Figure SMS_297
在深度方向上第/>
Figure SMS_290
个非零体素的反射率值，/>
Figure SMS_294
为该深度方向上的非零体素数。/>
Figure SMS_296
及/>
Figure SMS_298
为固定参数，本实施例要求这两个参数为正实数。在本发明的一个具体实施例中，/>
Figure SMS_292
，/>
Figure SMS_295
。
3-5）更新
Figure SMS_299
、/>
Figure SMS_300
及/>
Figure SMS_301
；
在本实施例中，用如下方式更新得到第k+1次迭代的局部正交字典
Figure SMS_302
，第/>
Figure SMS_303
次迭代的非局部正交字典/>
Figure SMS_304
及第/>
Figure SMS_305
次迭代的局部-非局部稀疏表示系数集/>
Figure SMS_306
：
Figure SMS_307
其中，
Figure SMS_308
为/>
Figure SMS_309
的第/>
Figure SMS_310
个反射率局部区块匹配集。
3-6）更新光强信号与非视域目标仿真信号联合频域系数
Figure SMS_311
；
在本实施例中，采用如下表达式更新得到第k+1次迭代的光强信号与非视域目标仿真信号联合频域系数
Figure SMS_312
：
Figure SMS_313
其中，
Figure SMS_314
为第/>
Figure SMS_315
次迭代的光强信号集合。/>
Figure SMS_316
为第/>
Figure SMS_317
次迭代的非视域目标仿真信号。
3-7）更新光强信号集合
Figure SMS_318
；
本发明实施例利用如下方法更新得到第
Figure SMS_319
次迭代的光强信号集合/>
Figure SMS_320
：
Figure SMS_321
3-8）更新非视域目标的反射率体素
Figure SMS_322
；
本实施例中，采用如下表达式更新得到第
Figure SMS_323
次迭代的非视域目标的反射率体素/>
Figure SMS_324
：/>
Figure SMS_325
其中，
Figure SMS_326
为/>
Figure SMS_327
中第/>
Figure SMS_328
个反射率局部区块匹配集的稀疏表示系数。
3-9）对迭代次数进行判定：
若
Figure SMS_329
小于设定的迭代次数上限/>
Figure SMS_330
，则令/>
Figure SMS_331
，然后重新返回步骤3-4）；否则，迭代完成，得到非视域目标的反射率体素表示的优化结果/>
Figure SMS_332
。其中/>
Figure SMS_333
。
本发明一个具体实施例中，取
Figure SMS_334
。
4）根据步骤3）得到的非视域目标的反射率体素表示的优化结果，得到非视域目标的成像结果。
本实施例中，根据非视域目标的反射率体素表示的优化结果
Figure SMS_335
，作三视图展示，即可得到非视域目标的成像结果。
图4展示了本发明一个具体实施例的非视域目标成像结果的三视图。其中，图4中的（a）为正视图，图4中的（b）为俯视图，图4中的（c）为侧视图。由图4可知，本实施例所述方法的重构目标边界清晰且不包含背景噪音。
为实现上述实施例，本发明第二方面实施例提出一种针对极少量探测点的非视域成像装置，包括：
探测信号获取模块，用于通过向中介面上预设的照射点发射激光，从所述中介面上预设的探测点获取非视域目标用于非视域成像的探测信号；
优化模型构建模块，用于根据所述探测信号，基于二维曲面正则，构建考虑所述探测信号强度、所述非视域目标的反射率体素表示及所述非视域目标的反射率曲面表示的信号曲面联合先验优化模型；
反射率优化模块，用于求解所述优化模型，得到所述非视域目标的反射率体素表示的优化结果；
成像模块，用于根据所述反射率体素表示的优化结果，得到所述非视域目标的成像结果。
需要说明的是，前述对一种针对极少量探测点的非视域成像方法的实施例解释说明也适用于本实施例的一种针对极少量探测点的非视域成像装置，在此不再赘述。根据本发明实施例提出的一种针对极少量探测点的非视域成像装置，通过向中介面上预设的照射点发射激光，从所述中介面上预设的探测点获取非视域目标用于非视域成像的探测信号；根据所述探测信号，基于二维曲面正则，构建考虑所述探测信号强度、所述非视域目标的反射率体素表示及所述非视域目标的反射率曲面表示的信号曲面联合先验优化模型；求解所述优化模型，得到所述非视域目标的反射率体素表示的优化结果；根据所述反射率体素表示的优化结果，得到所述非视域目标的成像结果。由此可实现完整地利用探测器接收回波信号的全部信息来计算非视域目标物体的反射率，并通过引入信号与目标曲面的联合先验，在探测点数量极少的场景中精准高效地计算非视域目标反射率，显著降低信号采集时间。
为实现上述实施例，本发明第三方面实施例提出一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行上述一种针对极少量探测点的非视域成像方法。
为实现上述实施例，本发明第四方面实施例提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述一种针对极少量探测点的非视域成像方法。
需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述实施例的一种针对极少量探测点的非视域成像方法。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (9)

1.一种针对极少量探测点的非视域成像方法，其特征在于，包括：
通过向中介面上预设的照射点发射激光，从所述中介面上预设的探测点获取非视域目标用于非视域成像的探测信号；
根据所述探测信号，基于二维曲面正则，构建考虑所述探测信号强度、所述非视域目标的反射率体素表示及所述非视域目标的反射率曲面表示的信号曲面联合先验优化模型；
求解所述优化模型，得到所述非视域目标的反射率体素表示的优化结果；
根据所述反射率体素表示的优化结果，得到所述非视域目标的成像结果；
其中，所述信号曲面联合先验优化模型表达式如下：
Figure FDA0004227237700000011
其中，N为各照射点的发射脉冲数，dp，q为第p个探测点对中的探测点在第q个时间段的光子事件计数；τp，q为第p个探测点对中的探测点在第q个时间段的光强信号，所有τp，q组成光强信号集合τ；u为非视域目标的反射率体素表示，u为三阶张量，u在水平、竖直及深度方向的体素数量分别记为I、J及K；Au为非视域目标仿真信号，A为考虑光强平方衰减的正演物理模型；
g为非视域目标的反射率曲面表示，g与u为规模相同的三阶张量；g是非视域目标的反射率曲面表示集
Figure FDA0004227237700000012
中的元素：
Figure FDA0004227237700000013
其中，u，v，w分别表示体素在水平、竖直及深度方向的下标，gvvw表示三阶张量g的下标为(u，v，w)的元素，|·|0表示非零元素的数量；
Ds为描述非视域目标反射率局部结构的正交字典即局部正交字典；Dn为描述非视域目标反射率局部区块非局部关联性的正交字典即非局部正交字典；所述反射率局部区块为由所述非视域目标反射率分别在水平、竖直和深度方向上满足对应设定数目的相邻体素所组成的局部反射率体素块；C为非视域目标反射率的局部-非局部稀疏表示系数集，Ci为第i个反射率局部区块匹配集的稀疏表示系数，所述反射率局部区块匹配集为在设定窗口宽度内与任一反射率局部区块相似的所有反射率局部区块按照相似度并列堆放后构成的四阶张量；S为光强信号与非视域目标仿真信号联合频域系数；
Figure FDA0004227237700000021
为区块集合提取算子，/>
Figure FDA0004227237700000022
为区块匹配算子，D为离散余弦变换矩阵，γ(g)为关于g的隐式正则项；/>
Figure FDA0004227237700000023
为u的第i个反射率局部区块匹配集；Ix表示x阶正交矩阵，x为反射率局部区块的体素数量；Iy表示y阶正交矩阵，y为区块匹配过程的邻居数量；λt，λut，λpt，λ，su，λg，λu，λpu为参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述非视域目标的成像结果为根据所述反射率体素表示的优化结果得到的所述非视域目标的三视图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激光采用锁模脉冲激光器发射，所述探测信号采用近红外单光子雪崩光电二极管作为探测器获取。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述探测信号通过共焦探测或非共焦探测中的任一种方式获取。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述求解所述优化模型，得到所述非视域目标的反射率体素表示的优化结果，包括：
1)令初始迭代次数k＝0；
2)初始化光强信号集合τ；
其中，初始光强信号集合τ0由所有探测点对在各时间段的光强信号的初始值
Figure FDA0004227237700000024
组成；
Figure FDA0004227237700000025
计算表表达式如下：
Figure FDA0004227237700000026
3)初始化非视域目标的反射率体素表示u；
其中，初始非视域目标的反射率体素表示u0计算表达式如下：
Figure FDA0004227237700000027
4)更新非视域目标的反射率曲面表示g；
其中，第k+1次迭代的非视域目标的反射率曲面表示gk+1计算表达式如下：
Figure FDA0004227237700000031
通过确定gk+1的前景像素位置、像素深度及反射率以求解式(5)；
其中，gk+1的前景像素位置通过如下表达式确定：
Figure FDA0004227237700000032
其中，
Figure FDA0004227237700000033
为uk的前景体素的示性函数；在uk中，水平方向下标为i且竖直方向下标为j的所有体素中若存在至少一个体素的值非零，则/>
Figure FDA0004227237700000034
否则/>
Figure FDA0004227237700000035
γij及/>
Figure FDA0004227237700000036
为参数；
将(e*)k+1中取值大于0.5的像素作为gk+1的前景像素，其余像素作为背景像素；1{Q}表示命题Q成立时取1，否则取0；
gk+1的像素深度(d*)k+1通过如下表达式确定：
Figure FDA0004227237700000037
其中，
Figure FDA0004227237700000038
为uk的水平及竖直方向的像素(i，j)在深度方向上第n个非零体素的深度，/>
Figure FDA0004227237700000039
为该深度方向上的非零体素数；λijn及/>
Figure FDA00042272377000000310
为参数；
gk+1的反射率(α*)k+1通过如下表达式确定：
Figure FDA0004227237700000041
其中，
Figure FDA0004227237700000042
为uk的水平及竖直方向的像素(i，j)在深度方向上第n个非零体素的反射率值，/>
Figure FDA0004227237700000043
为该深度方向上的非零体素数；λijn及/>
Figure FDA0004227237700000044
为参数；
5)计算第k+1次迭代的局部正交字典
Figure FDA0004227237700000045
第k+1次迭代的非局部正交字典/>
Figure FDA0004227237700000046
及第k+1次迭代的局部-非局部稀疏表示系数集Ck+1：
Figure FDA0004227237700000047
其中，
Figure FDA0004227237700000048
为uk的第i个反射率局部区块匹配集；
6)计算第k+1次迭代的光强信号与非视域目标仿真信号联合频域系数Sk+1，表达式如下：
Figure FDA0004227237700000049
其中，τk为第k次迭代的光强信号集合，Auk为第k次迭代的非视域目标仿真信号；
7)计算第k+1次迭代的光强信号集合τk+1：
Figure FDA00042272377000000410
8)计算第k+1次迭代的非视域目标的反射率体素uk+1：
Figure FDA00042272377000000411
其中，
Figure FDA00042272377000000412
为Ck+1中第i个反射率局部区块匹配集的稀疏表示系数；
9)对迭代次数进行判定：
若k+1小于设定的迭代次数上限K，则令k＝k+1，然后重新返回步骤4)；否则，迭代完成，得到非视域目标的反射率体素表示的优化结果uK。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在获取探测信号时，采用皮秒延迟器作为门控控制单元，用于接收所述激光器输出的同步参考信号，以实现所述探测器的快速门控；采用时间相关单光子计数器作为计数单元，用于同时接收所述激光器输出的同步参考信号和所述探测器返回的探测信号。
7.一种针对极少量探测点的非视域成像装置，其特征在于，包括：
探测信号获取模块，用于通过向中介面上预设的照射点发射激光，从所述中介面上预设的探测点获取非视域目标用于非视域成像的探测信号；
优化模型构建模块，用于根据所述探测信号，基于二维曲面正则，构建考虑所述探测信号强度、所述非视域目标的反射率体素表示及所述非视域目标的反射率曲面表示的信号曲面联合先验优化模型；
反射率优化模块，用于求解所述优化模型，得到所述非视域目标的反射率体素表示的优化结果；
成像模块，用于根据所述反射率体素表示的优化结果，得到所述非视域目标的成像结果；
其中，所述信号曲面联合先验优化模型表达式如下：
Figure FDA0004227237700000051
其中，N为各照射点的发射脉冲数，dp，q为第p个探测点对中的探测点在第q个时间段的光子事件计数；τp，q为第p个探测点对中的探测点在第q个时间段的光强信号，所有τp，q组成光强信号集合τ；u为非视域目标的反射率体素表示，u为三阶张量，u在水平、竖直及深度方向的体素数量分别记为I、J及K；Au为非视域目标仿真信号，A为考虑光强平方衰减的正演物理模型；
g为非视域目标的反射率曲面表示，g与u为规模相同的三阶张量；g是非视域目标的反射率曲面表示集
Figure FDA0004227237700000061
中的元素：
Figure FDA0004227237700000062
其中，u，v，w分别表示体素在水平、竖直及深度方向的下标，guvw表示三阶张量g的下标为(u，v，w)的元素，|·|0表示非零元素的数量；
Ds为描述非视域目标反射率局部结构的正交字典即局部正交字典；Dn为描述非视域目标反射率局部区块非局部关联性的正交字典即非局部正交字典；所述反射率局部区块为由所述非视域目标反射率分别在水平、竖直和深度方向上满足对应设定数目的相邻体素所组成的局部反射率体素块；C为非视域目标反射率的局部-非局部稀疏表示系数集，Ci为第i个反射率局部区块匹配集的稀疏表示系数，所述反射率局部区块匹配集为在设定窗口宽度内与任一反射率局部区块相似的所有反射率局部区块按照相似度并列堆放后构成的四阶张量；S为光强信号与非视域目标仿真信号联合频域系数；
Figure FDA0004227237700000063
为区块集合提取算子，/>
Figure FDA0004227237700000064
为区块匹配算子，D为离散余弦变换矩阵，γ(g)为关于g的隐式正则项；Bui为u的第i个反射率局部区块匹配集；Ix表示x阶正交矩阵，x为反射率局部区块的体素数量；Iy表示y阶正交矩阵，y为区块匹配过程的邻居数量；λt，λut，λpt，λ，su，λg，λu，λpu为参数。
8.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行上述权利要求1-6任一项所述的方法。
9.一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存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6任一项所述的方法。
CN202310366291.5A 2023-04-07 2023-04-07 一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置 Active CN116087983B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310366291.5A CN116087983B (zh) 2023-04-07 2023-04-07 一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310366291.5A CN116087983B (zh) 2023-04-07 2023-04-07 一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN116087983A CN116087983A (zh) 2023-05-09
CN116087983B true CN116087983B (zh) 2023-07-11

Family

ID=86187265

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310366291.5A Active CN116087983B (zh) 2023-04-07 2023-04-07 一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116087983B (zh)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102589476A (zh) * 2012-02-13 2012-07-18 天津大学 高速扫描整体成像三维测量方法
CN106772428A (zh) * 2016-12-15 2017-05-31 哈尔滨工业大学 一种无扫描式光子计数非视域三维成像装置及方法
CN108333596A (zh) * 2018-02-23 2018-07-27 深圳市唯特视科技有限公司 一种基于单光子探测器的非视域成像技术
WO2022144457A1 (en) * 2021-01-04 2022-07-07 Hyspec Medtech Ivs A spectral imaging system arranged for identifying benign tissue samples, and a method of using said system
CN115856833A (zh) * 2022-12-15 2023-03-28 浙江大学杭州国际科创中心 基于分布式多通道并行探测的非视域成像系统

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005259032A (ja) * 2004-03-15 2005-09-22 Fuji Xerox Co Ltd 非接触型画質測定装置
CN104483752B (zh) * 2014-12-23 2017-02-22 中国科学院光电研究院 一种反射式数字成像系统的设计方法
CN112802142B (zh) * 2020-12-31 2023-10-31 之江实验室 一种非视域成像方法及系统
CN112904368B (zh) * 2021-01-25 2023-09-29 中国科学院西安光学精密机械研究所 基于解析信号与补偿参考函数的非视域三维重建方法及系统
CN113484865B (zh) * 2021-07-02 2022-10-11 张振军 一种基于声学传感器阵列的非视域声源目标探测与定位方法
CN115825983A (zh) * 2022-07-22 2023-03-21 上海科技大学 基于在线标定的现场非视域成像方法、装置、设备和介质

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102589476A (zh) * 2012-02-13 2012-07-18 天津大学 高速扫描整体成像三维测量方法
CN106772428A (zh) * 2016-12-15 2017-05-31 哈尔滨工业大学 一种无扫描式光子计数非视域三维成像装置及方法
CN108333596A (zh) * 2018-02-23 2018-07-27 深圳市唯特视科技有限公司 一种基于单光子探测器的非视域成像技术
WO2022144457A1 (en) * 2021-01-04 2022-07-07 Hyspec Medtech Ivs A spectral imaging system arranged for identifying benign tissue samples, and a method of using said system
CN115856833A (zh) * 2022-12-15 2023-03-28 浙江大学杭州国际科创中心 基于分布式多通道并行探测的非视域成像系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN116087983A (zh) 2023-05-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Rapp et al. A few photons among many: Unmixing signal and noise for photon-efficient active imaging
CN111694014B (zh) 一种基于点云模型的激光非视域三维成像场景建模方法
CN110458778A (zh) 一种深度图像去噪方法、装置及存储介质
Gu et al. Compressive structured light for recovering inhomogeneous participating media
US9282932B2 (en) Biometric apparatus and image-generating method
CN104272731A (zh) 用于处理3d信息的设备和方法
Pedemonte et al. A machine learning method for fast and accurate characterization of depth-of-interaction gamma cameras
CN108447113B (zh) 一种基于深度学习模型的脉冲式强度关联三维成像方法
CN109785242A (zh) 一种基于逐波段广义双线性模型的高光谱图像的解混方法
Qu et al. A deep learning-based automatic first-arrival picking method for ultrasound sound-speed tomography
CN116087983B (zh) 一种针对极少量探测点的非视域成像方法及装置
Yan et al. Fault image enhancement using a forward and backward diffusion method
Halimi et al. Fast adaptive scene sampling for single-photon 3D LiDAR images
Kirkland et al. Imaging from temporal data via spiking convolutional neural networks
Glogovsky et al. Validating the velocity model: The Hamburg score
CN107810518B (zh) 图像处理系统和方法
Zha et al. An iterative shrinkage deconvolution for angular superresolution imaging in forward-looking scanning radar
CN116594074A (zh) 一种针对异形中介面的非视域成像方法及装置
Klein et al. A calibration scheme for non-line-of-sight imaging setups
Xing et al. Application of 3D stereotomography to the deep-sea data acquired in the South China Sea: a tomography inversion case
CN111914609A (zh) 井震联合叠前地质统计学弹性参数反演方法及装置
CN116400375A (zh) 单光子激光雷达去遮挡方法
KR101507103B1 (ko) 형광 시정수 영상 데이터의 전역적 분석 방법 및 이를 이용한 형광 시정수 영상 시스템
Chaldina et al. Software tool for modelling active vision areas of tomographic systems
Hmida et al. Variational multiscale approach to LAI profile inversion based on LiDAR full waveform measurements

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