[发明专利]一种基于点扩散函数先验的编码成像重建方法

权利要求书

1.一种基于点扩散函数先验的编码成像重建方法，其特征在于，具体步骤为：

步骤1：模拟或收集一组未经损失的目标数据集作为参考图像；

步骤2：基于无透镜编码成像系统模拟或采集一组编码图像数据集，生成指定尺寸的训练数据对，并计算相应大小的编码掩膜的点扩散函数；

步骤3：构建重建网络，所述重建网络采用基于点扩散函数先验的卷积神经网络，所述重建网络由两部分组成：基于点扩散函数先验的维纳滤波反演部分和基于小波卷积神经网络的伪影矫正部分，其中，指定大小的点扩散函数被作为可学习的先验信息被输入维纳滤波反演部分的滤波核中；

步骤4：构建重建网络的损失函数：采用负皮尔逊相关系数计算网络输出结果与目标图像之间的误差，损失函数定义为两变量间的协方差与两变量各自标准差乘积之商；

步骤5：对小波卷积神经网络采用Adam优化器进行优化，设定该优化算法的初始学习率，每个周期训练完成后乘以衰减因子，设置一阶矩估计的指数衰减率、二阶矩估计的指数衰减率，以及每个周期的迭代次数；

步骤6：根据设定的超参数对网络进行训练，共训练b个周期，分两次完成：前b/2个周期固定维纳滤波核，即维纳滤波反演部分不参与反向传播，仅训练小波卷积神经网络模块；前b/2个周期训练完成后，网络达到初步收敛状态，再进行后一轮b/2个周期的训练，后一轮b/2个周期迭代中将维纳滤波模块纳入反向传播过程，即同时训练两个模块的参数，b为偶数；

步骤7：将测试集的编码图像输入网络进行预测，输出重构的解码图像。

2.根据权利要求1所述的基于点扩散函数先验的编码成像重建方法，其特征在于：所述无透镜编码成像系统包括设置在同一水平光路上的显示屏、编码掩膜以及图像采集设备，显示屏上显示无损目标场景，显示屏距离编码掩膜约30cm，编码掩膜距离图像采集设备3mm。

3.根据权利要求1所述的基于点扩散函数先验的编码成像重建方法，其特征在于：步骤2中模拟的编码图像数据集的生成过程为：

Y＝C(PSF_z*X+N)

其中，Y是模拟的像面上的编码图像，C是裁剪算子，PSF_z是距离目标z处出射光场上捕获的编码掩膜的点扩散函数，X是输入的无损目标图像，N为加性噪声，*表示卷积算符。

4.根据权利要求1所述的基于点扩散函数先验的编码成像重建方法，其特征在于，步骤3中的基于点扩散函数先验的维纳滤波反演部分的具体过程为：

X_interm＝F^-1(F(W)⊙F(Y))

其中，X_interm是维纳滤波反演部分的输出，Y是测量结果，F(·)和F^-1(·)分别是傅里叶变换和傅里叶逆变换操作，W是神经网络学习得到的滤波器，而⊙指Hadamard乘积；对于一个维数是N×M的测量值，W的维数也是N×M；W采用校准的点扩散函数的傅里叶变换完成初始化，即：

其中，K是一个正则化参数，H＝F(p)，p为输入的点扩散函数先验，^*表示共轭算符。

5.根据权利要求1所述的基于点扩散函数先验的编码成像重建方法，其特征在于，步骤3中的小波卷积神经网络部分由编码器子网络和解码器子网络两部分组成，两部分具有对称的U型结构。

6.根据权利要求5所述的基于点扩散函数先验的编码成像重建方法，其特征在于，所述编码器子网络包括4个小波变换层，每个小波变换层后面连接4个卷积块，通过小波变换层完成特征图降采样，每一个卷积块由3×3滤波器卷积、批归一化和修正线性单元组成。