【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及波前整形激光调控，特别是一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法及装置。
技术介绍
1、散射现象经常出现在大雾、雨雪、浑浊水体和烟雾等场景中，给交通安全、水下救援、消防救援和卫星遥感等领域带来了严重的影响；由于散射介质内部折射率分布不均匀，使得光波在内部传输时会发生强烈的多次散射，导致获取的图像模糊，其目标信息完全丢失；同时也导致目前透过静态散射介质的成像方法无法解决宏观大尺度散射介质成像问题，对交通安全、水下探测以及生物医学成像等领域造成了显著的负面影响。
2、该技术的目的是实现光束透过深层生物组织、浑浊液体、大气湍流等散射介质进行聚焦。现有的迭代优化技术及其变体只被用于通过白色油漆层、蛋壳、毛玻璃、生物组织等薄的散射介质聚焦光线，适用场景十分有限，不能有效改善极端雨雾天气下的聚焦与成像问题。申请号为cn201910563496.6的专利技术专利基于相位恢复算法应用于旋转毛玻璃、脱脂牛奶、部分脱脂牛奶与水的混合溶液以及氧化锌溶液这类小尺度动态散射介质进行成像，该方法针对小尺度散射介质下的处理较为有效，但无法透过大尺度散射介质重建出目标的信息；申请号为cn202210891701.3的专利技术专利基于新兴的深度学习方法分别应用于脂肪乳溶液、人造雾、牛奶溶液进行成像，该方法表现出了较好的去散射能力，但其限于薄雾场景下的处理较为有效，处理过程较为复杂；申请号为cn 202310711350.8的专利技术专利基于散斑自相关方法应用于旋转毛玻璃进行聚焦与成像，由于迭代时间较长，其泛用性依旧存在不足，尤
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法及装置，通过空间光调制器对输入散射介质前的激光进行波前相位调控，使透过散射介质形成的散斑图像随着波前相位的变化而变化。
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，包括以下步骤：
3、步骤1、涡旋结构光场的生成；将涡旋相位加载到空间光调制器，并与圆偏振光结合生成涡旋结构光场；
4、步骤2、采集散斑图像数据集；scmos相机采集通过散射介质的散斑图像并自建图像数据集；
5、步骤3、单层神经网络的训练；训练相位掩膜与散斑图像的映射关系，作为训练模型；
6、步骤4、单层神经网络的预聚焦；将训练模型所得到的相位掩膜加载到空间光调制器，测试训练模型的有效性；
7、步骤5、遗传神经网络在涡旋结构光场下的迭代优化：将预测的相位掩膜结合遗传算法在涡旋结构光场下经多次迭代实现散斑聚焦。
8、在一较佳的实施例中，所述空间光调制器为反射式相位空间光调制器。
9、在一较佳的实施例中，所述空间光调制器的相位调制表示为：
10、
11、其中，xn为空间光调制器第n个像素区域的x方向位置量，yn为空间光调制器第n个像素区域的y方向位置量，ein(xn,yn)为输入空间光调制器的光场，φn为空间光调制器第n个像素区域添加的相位延迟量，eout(xn,yn)为调制后的光场，i为虚数单位。
12、在一较佳的实施例中，所述涡旋光束的相位为螺旋相位，涡旋光束的电场表达式为：
13、e＝e0exp(ilθ)exp(-ikz)
14、其中，e0为振幅，θ为方位角，k为波数，exp(ilθ)为相位因子，l为拓扑荷数，z为传播距离。
15、在一较佳的实施例中，所述水雾浓度由光学厚度范围来表征，其关系表达式为：
16、i＝i0·e(-μl)＝i0·e(-τ)
17、其中，i0为初始入射光强，l为散射介质的厚度，τ为光学厚度，μ为消光系数。
18、在一较佳的实施例中，所述步骤2数据集包含散斑图像与相位掩膜之间的映射关系。
19、在一较佳的实施例中，所述映射关系的光场表达式为：
20、x＝f-1(y)
21、其中，y是散射光斑的光场，x是散射介质前的光场。
22、在一较佳的实施例中，所述步骤4中基于训练好的模型，输出预测的相位掩膜，并将其加载到空间光调制器实现预聚焦。
23、在一较佳的实施例中，所述步骤5中遗传神经网络是单层神经网络和遗传算法的混合算法；所述步骤5中由单层神经网络预测的最优相位掩膜后，经过遗传算法进行迭代优化。
24、本专利技术还提供了一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦装置，运行一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法；包括：沿光路方向依次设置的激光器、衰减片、光阑、扩束器、光阑、透镜、空间滤波器、光阑、反射式空间光调制器、反射镜、偏振片、反射式空间光调制器、四分之一波片、透镜、透镜、散射介质以及scmos相机；
25、所述激光器、衰减片、光阑、扩束器、光阑、透镜、空间滤波器用于产生相干光束；
26、所述光阑、反射式空间光调制器用于对相干光束进行相位调控；
27、所述偏振片、反射式空间光调制器、四分之一波片用于生成圆偏振涡旋光束；
28、所述透镜、透镜用于对光束进行光斑压缩；
29、所述散射介质、scmos相机用于对散斑进行成像，形成散斑图像。
30、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
31、1)本专利技术利用散斑图像与聚焦调控波前相位的相关性，利用当前散斑图像预测当前散斑聚焦所需的波前相位，结合涡旋结构光场透过大尺度散射介质的优异特性，通过多次迭代完成遗传神经网络的学习过程并得到散斑图像的最佳聚焦波前相位。
32、传统的透过散射介质聚焦的技术仍然局限于薄散射介质，而对于真实场景的大尺度散射介质(云层、浑浊水体、浓雾等)基本上难于实现聚焦。通过上述方案中的基于涡旋结构光场结合机器学习搜索波前相位的手段，解决了透过大尺度散射介质的散斑调控任务中聚焦难的问题。
33、而针对该领域已有的反馈迭代方法收敛较快但容易陷入局部最优；基于此，利用机器学习的可学习性可以在该调控任务中提供预聚焦的波前相位，便于遗传算法实现快速收敛且不易陷入局部最优，同时该方法在普通参数下即可正常工作。
34、2)本专利技术利用不同散斑图像与对应学习的波前相位进行方法更新，当采集光路中出现光源波动以及其它外部环境干扰导致照明光场发生变化时，方法仍然能对现有散斑图像有较好的聚焦效果，具有较好的抗干扰能力。
35、3)本专利技术的一种基于强化学习的散射介质聚焦调控装置，结构简单，稳定性高，成本低廉。
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1.一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述空间光调制器为反射式相位空间光调制器。
3.根据权利要求2所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述空间光调制器的相位调制表示为：
4.根据权利要求1所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述涡旋光束的相位为螺旋相位，涡旋光束的电场表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述水雾浓度由光学厚度范围来表征，其关系表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述步骤2数据集包含散斑图像与相位掩膜之间的映射关系。
7.根据权利要求6所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述映射关系的光场表达式为：
8.根据权利要求1所述的
9.根据权利要求1所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述步骤5中遗传神经网络是单层神经网络和遗传算法的混合算法；所述步骤5中由单层神经网络预测的最优相位掩膜后，经过遗传算法进行迭代优化。
10.一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦装置，其特征在于，运行上述权利要求1-9中任意一项所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法；包括：沿光路方向依次设置的激光器、衰减片、光阑、扩束器、光阑、透镜、空间滤波器、光阑、反射式空间光调制器、反射镜、偏振片、反射式空间光调制器、四分之一波片、透镜、透镜、散射介质以及sCMOS相机；
...【技术特征摘要】
1.一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述空间光调制器为反射式相位空间光调制器。
3.根据权利要求2所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述空间光调制器的相位调制表示为：
4.根据权利要求1所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述涡旋光束的相位为螺旋相位，涡旋光束的电场表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述水雾浓度由光学厚度范围来表征，其关系表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种基于涡旋结构光场透过大尺度散射介质聚焦调控方法，其特征在于，所述步骤2数据集包含散斑图像与相位掩膜之间的映射关系。
7.根据权利要求6所述的一种基于涡...
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