关键词:
关联成像
迭代运算
压缩感知
散斑尺寸
摘要:
关联成像,作为近二十年来一个新兴的成像技术,一般被人们称为鬼成像(Ghost Imaging,GI),也被称为双光子成像。同传统成像技术不同,关联成像不是通过直接获取物体的空间信息而是借助两组相互关联的光强信息,利用光场的二阶相干性得到的重构图像。这种成像技术将探测和成像相分离,方便与其它光学成像系统相结合,具有传统成像方法不具有的优点,在科学研究和实践应用领域中拥有一定的前景。鬼成像的成像结果是通过计算物臂和参考臂两端的数据得到的,我们可以从计算的角度,对成像算法进行分析。本文主要分析了关联成像原理和算法,提出了改进的成像方法,同时分析了散斑大小对成像方法的影响。主要内容如下:(1)在伪逆关联成像(Pseudo-inverse Ghost Imaging,PGI)和迭代去噪关联成像的基础上,提出了关联成像目标重构的伪逆迭代方法。从理论上说明了该方法的优势,并进行了仿真实验。结果表明,伪逆迭代方法的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)较PGI方法、差分关联成像(Differential Ghost Imaging,DGI)方法分别高出约1.0dB、3.1dB,同时其相关系数(Correlation Coefficient,CC))、视觉效果较PGI、DGI也有所改善。(2)介绍了压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论,选用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)和基追踪(Basis Pursuit,BP)算法应用到GI中,进行了仿真实验。同时,针对实际采集的桶探测器值数据不逼近真实值这一情况,将迭代控制应用到数据处理过程中,得到逼近实际情况的桶探测器值,随后通过CS算法对所得数据进行计算重构。经过改进后的系统,较之前未处理的数据系统,在相同的测量次数下,能够较为真实的重构出原始图像。(3)以散斑的数学模型为基础,通过仿真实验分析了散斑平均尺寸对几种鬼成像方法的影响。实验数据表明,随着散斑平均尺寸的增加,伪逆迭代方法、PGI方法的PSNR提升的迅速,CGI方法的PSNR相比前者来说提升的较为缓慢。另外,通过数值实验分析了双臂误差对三种成像方法的影响,实验结果显示这三种方法对双臂误差较为敏感,故在双臂无误差或者单臂鬼成像系统中可采用上述三种方法。