[发明专利]光子计数压缩采样相控阵激光三维成像方法无效
| 申请号: | 201210058483.1 | 申请日: | 2012-03-07 |
| 公开(公告)号: | CN102608619A | 公开(公告)日: | 2012-07-25 |
| 发明(设计)人: | 李丽;吴磊;韩学勤 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
| 主分类号: | G01S17/89 | 分类号: | G01S17/89 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 光子 计数 压缩 采样 相控阵 激光 三维 成像 方法 | ||
(一)技术领域
本发明涉及激光三维成像技术,是一种能够获取目标空间信息的主动光学成像技术,属于激光成像及数字图像处理技术领域。
(二)背景技术
随着人类科技进步与社会的发展需要,全天候目标识别与跟踪、地形高精度勘测、精密无损检测等应用都对目标探测提出了极高的要求。激光成像探测相对于其它主动探测手段如无线电波段雷达、超声波(声纳)探测而言,具有可靠性高,空间分辨率高的优势。其中激光三维成像探测技术是一种能够全面获取目标空间信息的主动光学探测技术。目前激光三维成像技术所采用的探测器主要有面阵探测器和单元探测器。采用面阵探测器的方法,因无需机械扫描装置,具有高帧频、宽视场、可靠性高、体积小等特点,但其主要问题是受器件集成工艺等因素的制约,大面阵探测器实现较难,响应波段受限,且价格昂贵。采用传统单元探测器的方法,优点在于波长选择范围宽,具有可适应于不同波长成像的能力,且单元探测器价格低廉,易于实现,其主要问题是需要高速扫描机构,结构尺寸较大,可靠性差,且对信号处理速度和激光器重频有很高的要求。
近年来提出的压缩采样理论为采用单元探测器结合压缩采样方法实现非扫描激光三维成像提供了可能性。2007年,美国Rice大学Richard Baraniuk等人提出了压缩成像方式,其有别于传统的成像方式。压缩采样成像方式的理论基础是压缩感知(Compressed sensing),其源于Kashin创立的泛函分析和逼近论,最近由Candès、Romberg、Tao和Donoho等人构造了具体的算法。该理论表明,可以在不丢失逼近原信号所需信息的情况下,用最少的测量次数来采样信号,实现信号的降维处理,即直接对信号进行较少采样得到信号的压缩表示,从而在节约采样和传输成本的情况下,达到了采样并同时进行压缩的目的。压缩采样的优点在于信号的投影测量数据量远远小于传统采样方法所获的数据量,突破了香农采样定理的瓶颈,使得高分辨率信号的采集成为可能。压缩传感以远低于奈奎斯特频率进行采样,在压缩成像系统、模拟/信息转换、生物传感等领域有着广阔的应用前景。
液晶光学相控阵是一种实时可编程光束控制器件,它采用驱动电压低、相位调制深度大的向列相液晶作为相位调制的电光材料,具有器件体积小、重量轻、功耗低、易于实现微电子控制电路等独特优点,不但实现了激光束快速指向、灵活控制和空间扫描,而且使光电系统的集成度更高,柔性控制能力更强,制造成本更低。因此,近年来液晶相控阵技术得到了更为深入的研究,用液晶相控阵实现波束控制已成为激光雷达和自由空间光通信技术发展的重要趋势之一。2009年,以色列魏兹曼科学研究所的Yaron Bromberg等人曾在单元探测器鬼成像中用液晶光学相控阵调制照明激光生成高斯矩阵照射目标,并实现了目标的精确重构。
(三)发明内容
1、目的:本发明针对传统单元探测器激光三维成像需要高速扫描机构的局限性以及传统雷达成像系统存在海量数据采集和存储问题,用液晶光学相控阵按照电脑给出的测量矩阵调制照明激光照射目标,与以往采用DMD生成压缩采样的测量矩阵对目标回波信号进行压缩采样相比,避免激光传输路径中大气散射对压缩采样重建三维图像的影响。以压缩采样理论为基础,采用基于单元单光子探测器压缩采样的非扫描激光三维成像方法,对原始信号直接采样,减少数据采集量,节约数据存储空间,降低数据处理量并解决传统单元探测器激光三维成像需要高速扫描机构的问题。
2、技术方案:本发明给出了基于光子计数压缩采样相控阵激光三维成像方法。单光子计数方法利用弱光照射下光子探测器输出电信号自然离散的特点,采用脉冲甄别技术和数字计数技术把极其弱的信号识别并提取出来的一种方法,现代光子计数技术具有信噪比高、抗漂移性好、时间稳定性好、便于计算机进行分析处理等优点。压缩采样(compressed sensing)理论是近年来出现的一种新颖的采样理论,其突破了奈奎斯特采样定理的理论限制。压缩采样理论指出:当信号在某个变换域是稀疏的或可压缩的,可以利用与变换矩阵非相干的测量矩阵将变换系数线性投影为低维观测向量,同时这种投影保持了重建信号所需的信息,通过进一步求解稀疏最优化问题就能够从低维观测向量精确地或高概率精确地重建原始高维信号。其数学表达式为:
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