论文部分内容阅读
鬼成像是一种新颖的光学成像技术,与传统光学成像技术相比,具有抗干扰、弱光成像灵敏度高、非视域等优点,在生物、安全、军事等成像领域具有许多潜在应用。鬼成像概念提出以来已经有近30年的历史,国内外研究人员在该领域开展了大量卓有成效的研究工作。目前,鬼成像技术的实用化进展还处于原理性验证阶段,虽然实验室环境可以实现实时的高质量鬼成像,但实际环境成像质量仍存在一定局限性。实际复杂成像环境条件下成像质量不仅受噪声影响较大,同时还与成像系统所采用的测量矩阵具有直接关系。鬼成像系统中一般使用的测量矩阵包括随机矩阵和正交矩阵两类。随机矩阵由于具有良好的伪随机性,受噪声影响更均匀,其成像质量对噪声的鲁棒性强于正交矩阵,例如Hadamard矩阵;而作为正交矩阵的Hadamard矩阵具有良好的正交性,仅需要等于待测物体像素数的测量次数(满采样)即可获得高质量的重构图像,两类测量矩阵在提高鬼成像性能方面分别具有不同的优势。本文综合上述两类测量矩阵的各自特性重新设计一种新的测量矩阵,以提高实际环境条件下鬼成像的成像效率和成像质量。本文主要研究内容如下:(1)以广泛使用的伪随机序列Gold序列为基础,设计构造了一种适用于计算鬼成像的Gold矩阵,该矩阵兼具随机测量矩阵和正交测量矩阵的优点。(2)在理论分析实现满采样完美重构计算鬼成像对测量矩阵数学性质要求的基础上,利用特征矩阵对比分析了Gold矩阵与Random矩阵、Hadamard矩阵、Toeplitz矩阵成像性能。(3)开展基于Gold矩阵的计算鬼成像数值模拟仿真研究。结果表明,理想条件下Gold矩阵可以实现满采样时完美重构,并且Gold矩阵在噪声影响下仍可以实现较好的成像质量。(4)开展基于Gold矩阵结合压缩感知鬼成像数值模拟仿真研究。结果表明,采用TVAL3算法实现图像重构,低压缩比条件下Gold矩阵的成像质量优于Random矩阵和Hadamard矩阵,从而有效降低采样率,实现了低采样数下的高质量图像重构。(5)完成了实验室环境下基于Gold矩阵的计算鬼成像实验研究。结果表明,与Random矩阵、Hadamard矩阵和Toeplitz矩阵相比,Gold矩阵重构图像质量具有明显优势。