一种针对非均匀光场的压缩感知均匀加权关联成像方法

摘要

本发明公开了一种针对非均匀光场的压缩感知均匀加权关联成像方法，该方法将压缩感知技术(Compressive Sensing，CS)与均匀加权关联成像方法相结合，提出一种针对非均匀光场的压缩感知均匀加权关联成像方法；一方面，该方法采用了均匀加权的思想，改善了由于光场非均匀性引起的恢复图像失真(主要为目标物体边缘信息的丢失)；另一方面，该方法利用了先进的压缩感知信号处理技术来重建物体的图像信息，使用更少的测量数据获得了物体的信息并同时提高了成像的质量。因此，本方法能大大提高成像的效率和成像质量，并有效地解决在关联成像实际应用中光场的非均匀性造成的恢复图像失真的问题，从而为关联成像的实用化提供了有益参考。

主权项

一种针对非均匀光场的压缩感知均匀加权关联成像方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤一：利用关联成像装置分别在信号光路和参考光路进行M次测量，得到S_j和I_j(x,y)数据，其中，M<N,N＝n×n为目标物体的大小；对CCD测量得到的光强分布做均匀加权处理，得到新的光强分布I′_j(x,y)＝I_j(x,y)/〈I_j(x,y)〉；步骤二：将目标物体在离散余弦基或离散小波变换基等稀疏基下稀疏化；步骤三：构造压缩感知重建算法的测量矩阵；将M次测量得到的光强度分布I'_j(x,y)转化为M个N维行向量，并构造为大小为M×N的压缩感知测量矩阵Φ；步骤四：构造压缩感知重建算法的测量向量；将构造测量矩阵时所对应的M个桶探测值S_j依次排列，构成压缩感知重建算法中的测量值向量y；步骤五：利用压缩感知重建方法，获得目标物体的恢复图像，满足关系：S_j＝∫I'_j(x,y)T'(x,y)dxdy$\begin{array}{ccc}T(x,y):\arg \min {\left|\right|\mathrm{\Psi T}(x,y)\left|\right|}_{l_0}& s.t.& {I^{\prime }}_j\end{array}(x,y)=\frac{I_j(x,y)}{⟨I_j(x,y)⟩}$T′(x,y)＝〈I_j(x,y)〉T(x,y)。