[发明专利]基于GPU并行计算的大场景隐藏目标成像系统与方法

权利要求书

1.一种基于GPU并行计算的大场景隐藏目标成像系统，其特征在于：包括激光发射器、中介反射面、微透镜组、盖革APD阵列探测器、距离选通模块、时间相关光子计数器以及数据处理单元；

激光发射器发射的出射激光经过中介反射面形成的第一漫反射光；隐藏目标位于第一漫反射光的光路上并对第一漫反射光部分进行二次反射形成第二漫反射光；第二漫反射光再次经过中介反射面的漫反射后形成第三漫反射光；距离选通模块、微透镜组以及盖革APD阵列探测器均位于第三漫反射光的光路上；

盖革APD阵列探测器与时间相关光子计数器连接；时间相关光子计数器与数据处理单元连接；

距离选通模块用于滤除进入盖革APD阵列探测器的第一漫反射光和第二漫反射光，仅允许第三漫反射光进入盖革APD阵列探测器；

时间相关光子计数器对第三漫反射光中光子数的分布情况进行统计；

数据处理单元包括同步电路、存储单元、GPU处理单元以及显示器；

同步电路用于保证激光发射器发射激光、距离选通模块开启或关闭以及时间相关光子计数器开启计时同步进行；

存储单元用于储存时间相关光子计数器发送来的光子数的分布情况进行统计和分析结果；

GPU处理单元用于对光子数的分布情况进行统计和分析结果进行反演处理；

显示器用于将GPU处理单元得到的反演处理结果转换成隐藏目标的图像显示出来。

2.根据权利要求1所述的一种基于GPU并行计算的大场景隐藏目标成像系统，其特征在于：所述的激光发射器为能发出飞秒级超短脉冲光的激光发射器。

3.根据权利要求1所述的一种基于GPU并行计算的大场景隐藏目标成像系统，其特征在于：所述微透镜组为一组参数相同且镜片数量与盖革APD阵列探测器中探测器单元数量相同的凸透镜。

4.一种应用如权利要求 1所述的基于GPU并行计算的大场景隐藏目标成像系统的基于GPU并行计算的大场景隐藏目标成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)同步电路控制距离选通模块中的选通门关闭，激光发射器发射激光的同时给时间相关光子计数器一个开始计时的时间信号；

2)激光照射到中介反射面上形成第一漫反射光照到隐藏目标，隐藏目标将部分第一漫反射光二次反射成第二漫反射光后经中介反射面再次形成第三漫反射光后回到距离选通模块；

3)控制距离选通模块中的选通门打开，第三漫反射光经微透镜组由盖革APD阵列探测器接收并触发时间相关光子计数器，获得初始电子的时间分布情况；激光发射器不断发射，则时间相关光子计数器开始对光子数的分布情况进行统计；

4)根据光子数的分布情况反演完成隐藏目标的成像工作；具体包括以下步骤：

4.1)获取反演所需数据；

4.1.1)根据实际场景建立场景三维模型，设置坐标系，根据坐标系分别获取激光发射器位置P0(x_P0,y_P0,z_P0)；激光发射器出射光在中介反射面上的位置P(x_P,y_P,z_P)；盖革APD阵列探测器中所有探测器单元所对应中介反射面上的位置Q_i(x_Qi,y_Qi,z_Qi)；光子数-时间分布直方图对应各个探测器单元的位置Q_0i(x_Q0i,y_Q0i,z_Q0i)；

4.1.2)对光子数的分布情况进行整合，得到M张光子数-时间分布直方图；

光子数-时间分布直方图的横坐标为光子飞行时间，光子数-时间分布直方图的纵坐标为不同时间下探测到的光子数；

激光发射器出射光在中介反射面上的位置P(x_P,y_P,z_P)和盖革APD阵列探测器中所有探测器单元所对应中介反射面上的位置Q_i(x_Qi,y_Qi,z_Qi)，构成不同的点队<P,Q_i>，每一个点队分别对应不同的光子数-时间分布直方图；

4.1.3)将隐藏目标划分为N个均匀体素网格并计算各体素网格中心的坐标矩阵T，记为；

4.1.4)选定其中一个点队<P,Q_i>与其相对应的光子数-时间分布直方图，计算激光发射器初始发射距离R0；

计算激光发射器出射光在中介反射面上的位置P到各体素网格中心的坐标矩阵T的距离矩阵R1；

计算激光从各体素网格中心到Qi(x_Qi，y_Qi，z_Qi)的距离矩阵R2(j)；

计算激光从Q_i点到Q_Oi所经过的距离R3(j)，1≤j≤M；

4.1.5)求解体素网格的置信度；

具体是：

设R＝R₁+R₂，R′＝R₀+R₃；

其中，距离矩阵R中的各个距离值对应于各体素网格中心的坐标矩阵T中不同的体素网格；

设光子数-时间分布直方图中包含的不同时间信息为t_m，光子距离信息R_m，R_m＝c*t_m，其中c为光速，不同的t_m对应的不同的光子数记为Num_m；利用不同的R_m减去R′得到不同的R_n＝R_m-R′，则R_n与Num_m之间为一一对应关系；

将R_n与距离矩阵R中的各个距离值进行比对，对于相互吻合的数据，将Num_m*R₁*R₂赋值到相应的体素网格中，作为体素网格的置信度；通过对所有赋值之后体素网格的置信度进行整合，得到步骤4.1.4)中选定的光子数-时间分布直方图对应的置信图；

4.2)利用GPU处理单元同时读取不同的点队<P，Q_i>及其对应的光子数-时间分布直方图，并行执行步骤4.1.4)和4.1.5)，获取M张光子数-时间分布直方图对应的置信图；

4.3)将M张光子数-时间分布直方图得到的置信图相加，叠合成一幅整个空间的置信图V(x，y，z)；

4.4)剔除置信度太小的点，只保留V＞αVmax+βVmaxl；

其中：Vmax指置信图中的最大值，Vmaxl指置信图中体素周围的局部最大值，α和β为权值，α取0.4、β取0.6；

利用高斯-拉普拉斯对置信图进行平滑去噪处理，并强化边缘信息，得到隐藏目标的基本轮廓信息；

4.5)将置信图V(x，y，z)和轮廓信息回传到数据处理单元的存储单元中，释放GPU处理单元开辟的存储空间，利用显示器显示隐藏目标的图像。