基于脉冲信号的自适应成像方法、系统及计算机介质技术方案

本申请实施例中提供了一种基于脉冲信号的自适应成像方法、系统及计算机介质，根据预设时间段内的脉冲信号，得到待成像物体基于像素点的多个脉冲阵列；根据多个脉冲阵列，得到预设时间段内的重建图像序列；根据重建图像序列之间的相对运动，确定重建图像序列的各像素点的运动轨迹；根据各像素点的运动轨迹，建立各像素点时间方向上的自回归模型；自适应选择重建图像序列上的像素点，对自回归模型进行自适应学习，确定自回归模型的模型参数；根据模型参数，对重建图像序列的像素点进行时间维度上滤波，更新像素点的光强值以生成图像。解决了传统相机难以对高速运动的场景物体进行清晰成像的问题，可以产生信噪比高、不模糊的图像。像。像。

【技术实现步骤摘要】
基于脉冲信号的自适应成像方法、系统及计算机介质


[0001]本申请属于激光成像
，具体地，涉及一种基于脉冲信号的自适应成像方法、系统及计算机介质。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展进步，传统数字相机通常以固定帧率进行拍摄成像，每一帧图像按照以下方式生成：在一定的曝光时间窗内，图像传感器的每个像素对入射光进行光电转换和累计，曝光结束后经过模数转换得到该像素的光照总量。由于曝光时间窗内的信息叠加在一起进行记录，这种方式无法对高速物体进行有效成像，往往导致高速运动物体的成像模糊。近年来，生物视网膜中央凹的神经元连接结构和神经节细胞的积分发放模型为视觉采样提供了新的思路。通过对视网膜中央凹的模拟和抽象，一种包含光感受器、积分器和阈值比较器的脉冲相机被提出。脉冲相机以脉冲阵列的形式表示视觉信息，能够持续记录光强的变化，不存在曝光时间窗口的概念，突破了传统相机的局限性，既可以实现对高速运动的捕捉和记录，又可能重构出场景中纹理细节。
[0003]目前脉冲相机的成像算法主要有两种：基于脉冲间隔的成像算法和基于时间窗平均的成像重建算法。其中一种方法，基于脉冲间隔的重建算法利用脉冲间隔随着光强的增加而减小这一特性，借助前后两个脉冲重构出一小段时间内的光强。该算法虽然能刻画出高速运动的轮廓，但重建信号通常不够稳定和完善，在时间方向看像素值有明显的波动。另一种方法，基于时间窗平均的重建算法利用脉冲发放频率随着光强的增加而增加这一特性来估计时间窗内的平均光强，该算法虽然在一定程度上提高了重建图像的信噪比，但是当物体存在运动时，时间窗内的平均会导致重建图像存在运动模糊。
[0004]因此，亟待新的成像方法来解决以上在高速运动场景下脉冲相机的成像不清晰问题。

技术实现思路

[0005]本专利技术提出了一种基于脉冲信号的自适应成像方法、系统及计算机介质，旨在解决现有脉冲相机的成像算法重建图像信噪比低或者高速运动场景下仍然出现运动模糊的问题。
[0006]根据本申请实施例的第一个方面，提供了一种基于脉冲信号的自适应成像方法，具体包括以下步骤：
[0007]根据预设时间段内的脉冲信号，得到待成像物体基于像素点的多个脉冲阵列；
[0008]根据多个脉冲阵列，得到预设时间段内的重建图像序列；
[0009]根据重建图像序列之间的相对运动，确定重建图像序列的各像素点的运动轨迹；
[0010]根据各像素点的运动轨迹，建立各像素点在时间方向上的自回归模型；
[0011]选择重建图像序列上的像素点，对自回归模型进行自适应学习，确定自回归模型的模型参数；
[0012]根据模型参数，对重建图像序列的像素点进行时间维度上滤波，更新像素点的光强值以生成图像。
[0013]在本申请一些实施方式中，根据多个脉冲阵列，得到预设时间段内的重建图像序列，具体包括采用脉冲间隔算法重构出重建图像序列。
[0014]在本申请一些实施方式中，根据重建图像序列之间的相对运动，确定重建图像序列的各像素点的运动轨迹，具体包括采用光流算法、像素点匹配、像素点运动对齐或者像素点相对位置偏移估计计算重建图像序列之间的相对运动，从而确定重建图像序列的各像素点的运动轨迹。
[0015]在本申请一些实施方式中，自回归模型的表示公式具体为：
[0016][0017]其中，I
k
表示k时刻的图像理论值；I
t
表示t时刻的图像理论值；T
k
表示时刻k相邻时刻的集合；P
k
→
t
(x，y)为k时刻图像帧内的像素点(x，y)在t时刻图像帧内的对应像素位置；α
t
为模型参数；Δ
k
(x，y)为在(x，y)像素点上的模型误差。
[0018]在本申请一些实施方式中，自适应选择重建图像序列上的像素点，对自回归模型进行自适应学习，确定自回归模型的模型参数，具体包括：通过最小二乘法求解目标函数，得到自回归模型的模型参数，目标函数具体为：
[0019][0020]其中，W表示以(x，y)为中心的空间范围内像素点集合；表示k时刻的图像估计值；表示t时刻的图像估计值。
[0021]在本申请一些实施方式中，更新像素点的光强值以生成图像，具体计算公式为：
[0022][0023]其中，I
′
k
表示k时刻的图像自适应成像值。
[0024]根据本申请实施例的第二个方面，提供了一种基于脉冲信号的自适应成像系统，具体包括：
[0025]脉冲单元，用于根据预设时间段内的脉冲信号，得到待成像物体基于像素点的多个脉冲阵列；
[0026]图像重建单元，用于根据多个脉冲阵列，得到预设时间段内的重建图像序列；
[0027]运动轨迹单元，用于根据重建图像序列的相对运动位置，确定重建图像序列的各像素点的运动轨迹；
[0028]自回归模型单元，用于根据各像素点的运动轨迹，建立各像素点在时间方向上的自回归模型；
[0029]模型参数计算单元：选择重建图像序列上的像素点，对自回归模型进行自适应学习，确定自回归模型的模型参数；
[0030]自适应成像单元，用于根据模型参数，对重建图像序列的像素点进行时间维度上滤波，更新像素点的光强值以生成图像。
[0031]根据本申请实施例的第三个方面，提供了一种基于脉冲信号的自适应成像设备，包括：
[0032]存储器：用于存储可执行指令；以及
[0033]处理器:用于与存储器连接以执行可执行指令从而完成基于脉冲信号的自适应成像方法。
[0034]根据本申请实施例的第四个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序；计算机程序被处理器执行以实现基于脉冲信号的自适应成像方法。
[0035]采用本申请实施例中的基于脉冲信号的自适应成像方法、系统及计算机介质，根据预设时间段内的脉冲信号，得到待成像物体基于像素点的多个脉冲阵列；根据多个脉冲阵列，得到预设时间段内的重建图像序列；根据重建图像序列之间的相对运动，确定重建图像序列的各像素点的运动轨迹；根据各像素点的运动轨迹，建立各像素点在时间方向上的自回归模型；选择重建图像序列上的像素点，对自回归模型进行自适应学习，确定自回归模型的模型参数；根据模型参数，对重建图像序列的像素点进行时间维度上滤波，更新像素点的光强值以生成图像。解决了传统相机难以对高速运动的场景物体进行清晰成像的问题，本申请可以产生信噪比高、不模糊的图像，实现了显著提升的视觉效果，提升了图像细节的清晰度。
附图说明
[0036]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0037]图1中示出了根据本申请实施例的基于脉冲信号的自适应成像方法的步骤示意图；
[0038]图2中示出了根据本申请实施例的基于脉冲信号的自适应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于脉冲信号的自适应成像方法，其特征在于，具体包括以下步骤：根据预设时间段内的脉冲信号，得到待成像物体基于像素点的多个脉冲阵列；根据所述多个脉冲阵列，得到所述预设时间段内的重建图像序列；根据所述重建图像序列之间的相对运动，确定所述重建图像序列的各像素点的运动轨迹；根据所述各像素点的运动轨迹，建立所述各像素点在时间方向上的自回归模型；选择所述重建图像序列上的像素点，对所述自回归模型进行自适应学习，确定所述自回归模型的模型参数；根据所述模型参数，对所述重建图像序列的像素点进行时间维度上滤波，更新像素点的光强值以生成图像。2.根据权利要求1所述的基于脉冲信号的自适应成像方法，其特征在于，所述根据所述多个脉冲阵列，得到所述预设时间段内的重建图像序列，具体包括采用脉冲间隔算法重构出所述重建图像序列。3.根据权利要求1所述的基于脉冲信号的自适应成像方法，其特征在于，所述根据所述重建图像序列之间的相对运动，确定所述重建图像序列的各像素点的运动轨迹，具体包括采用光流算法、像素点匹配、像素点运动对齐或者像素点相对位置偏移估计计算所述重建图像序列之间的相对运动，从而确定所述重建图像序列的各像素点的运动轨迹。4.根据权利要求1所述的基于脉冲信号的自适应成像方法，其特征在于，所述自回归模型的表示公式具体为：其中，I
k
表示k时刻的图像理论值；I
t
表示t时刻的图像理论值；T
k
表示时刻k相邻时刻的集合；P
k
→
t
(x，y)为k时刻图像帧内的像素点(x，y)在t时刻图像帧内的对应像素位置；α
t
为模型参数；Δ
k
(x，y)为在(x，y)像素点上的模型误差。5.根据权利要求4所述的基于脉冲信号的自适应成像方法，其特征在于，所述选择所述重建图像序列上的像素点，对所述自回归模型进行自适应学习，确定所述自回归模型的...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊瑞勤，赵菁，黄铁军，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：