[发明专利]基于散斑图叠加和平均的超记忆效应范围成像方法和装置

说明书

本申请涉及一种基于散斑图叠加和平均的超记忆效应范围成像方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取n个不同时刻采集的待成像样本的散斑图，待成像样本包括不同记忆效应范围的静止物体和运动物体；对各散斑图进行叠加平均处理，得到静止物体的第一散斑分量图；对获取的候选散斑图和第一散斑分量图进行差分操作，得到运动物体的第二散斑分量图；根据第一散斑分量图和第二散斑分量图的自相关信息分别确定静止物体和运动物体的目标傅里叶幅值信息；通过相位恢复算法对各目标傅里叶幅值信息进行迭代处理，完成静止物体和运动物体的重建。采用本方法能够提高超记忆效应范围成像数据处理效率。

技术领域

本申请涉及计算机成像技术领域，特别是涉及一种基于散斑图叠加和平均的超记忆效应范围成像方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

可见光成像是人们在日常生活中获取事物信息的重要方式，利用传统的光学成像系统，可以清晰获得物体的信息。但是由于环境的折射率分布不均匀，散射现象在自然界非常常见。携带物体信息的光波，通过散射介质后会被严重干扰，给成像带来巨大的困难。随着散射成像技术在生物医学、水下探测和大气遥感等领域的应用，如何通过散射介质实现高分辨成像成为光学成像领域一个需要解决的重要问题。

散斑相关技术的基础是“光学记忆效应”，“光学记忆效应”是指在一定角度内，当改变光源入射到散射介质上角度时，在像平面形成的散斑图保持不变，但整体散斑图发生平移。散斑相关技术对“记忆效应”范围内的单个物体有效；当散射介质后存在超出记忆效应范围的两个物体，两物体自相关信息混叠在一起无法重建，恢复物体的形状。

然而，目前在实现超越记忆效应范围成像通过散斑图和多个位置点扩散函数解卷积技术实现超出记忆效应范围重建等方式实现超出记忆效应范围重建，存在超记忆效应范围成像数据处理效率低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高超记忆效应范围成像数据处理效率的基于散斑图叠加和平均的超记忆效应范围成像方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于散斑图叠加的超记忆效应范围成像方法，所述方法包括：

获取n个不同时刻采集的待成像样本的散斑图，所述待成像样本包括不同记忆效应范围的静止物体和运动物体；

对各所述散斑图进行叠加平均处理，得到所述静止物体的第一散斑分量图；

获取所述待成像样本的候选散斑图；

对所述候选散斑图和所述第一散斑分量图进行差分操作，得到所述运动物体在不同位置的第二散斑分量图；

计算所述第一散斑分量图和所述第二散斑分量图的自相关信息；

根据所述第一散斑分量图和所述第二散斑分量图的自相关信息分别确定所述静止物体和运动物体的目标傅里叶幅值信息；

通过相位恢复算法对各所述目标傅里叶幅值信息进行迭代处理，完成所述静止物体和所述运动物体的重建。

在其中一个实施例中，所述获取n个不同时刻采集的待成像样本的散斑图，包括：

获取n个不同时刻采集到的所述静止物体的散斑分量和所述运动物体在不同位置的散斑分量；

对所述静止物体的散斑分量和所述运动物体在不同位置的散斑分量进行叠加，得到n个包含所述静止物体和所述运动物体的散斑图。

在其中一个实施例中，所述对各所述散斑图进行叠加平均处理，得到所述静止物体的第一散斑分量图，包括：

对n个包含所述静止物体和所述运动物体的散斑图进行线性叠加，得到叠加散斑图；

基于所述叠加散斑图的散斑强度，对所述叠加散斑图进行平均处理，得到所述静止物体的第一散斑分量图。