【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及散射成像领域，具体涉及一种极弱光超动态散射成像系统与方法。
技术介绍
1、目前的散射成像技术基于散射光场信息可分为弹道光成像与散射光成像，弹道光成像利用弱散射场景中极少部分非散射弹道光子重建目标结构信息，通常采用门控方法过滤散射光，具体可分为时间门控(time gating)与空间门控(spatial gating)技术；散射光成像适用于强散射场景，利用散射光场高阶统计特性、光场测量技术等，恢复时空域目标光场信息，具体包括波前整形(wavefront shaping)、自适应光学(adaptive optics)、漫射光学断层扫描(diffuse optical tomography)、光学传输矩阵(optical transmissionmatrix)以及光学记忆效应(optical memory effect)成像等系列技术。
2、在云雾、雾霾、沙尘等极端环境下散射场通常为强散射介质，门控筛选方法难以区分杂散光与弹道光，需要利用散射光场进行成像；传统的探测成像技术利用相机等设备，采集目标场景的光场信息，在极端环境下，难以有效获取目标与场景的重要信息，存在看不清、看不准、看不见等问题。
技术实现思路
1、本专利技术的提出了一种极弱光超动态散射成像系统与方法具体包含：目标信息重构和实时成像优化两个部分。突破了传统面阵相机难以克服强散射进行有效成像的限制。
2、1、面向极端环境下强散射成像需求，搭建光学成像系统获取散斑图像，基于散斑高阶统计相关性
3、(1)构建光学成像系统，用于目标光场信息采集。该系统由光源模块、非相干光产生模块、散射模块、散斑采集模块组成。光源模块为整个光路系统提供照明；非相干光产生模块去除激光光源相干性，同时产生准直平行光；散射模块对经过目标对象的光线进行散射调制；散斑采集模块获取目标散射光场信息，采集散斑图像。
4、(2)基于探测散斑计算其傅里叶域幅值信息。针对实际成像散斑图像的不均匀照明情况，采用原始散斑低通滤波优化，利高斯核进行平滑，之后计算其自相关图像r。
5、(3)利用迭代相位恢复算法求解空域信息。采用随机初始相位，将功率谱作为幅值信息，得到修正的图像频域信息，求解空域图像信息。
6、(4)基于目标像素信息在空间域具有实数与非负的特性进行重建约束。
7、(5)利用混合输入输出(hybrid input-output,hio)算法迭代重建。
8、(6)利用误差减少(error reduction,er)算法优化目标信息。
9、2、在真实应用环境中，对于算法实时性提出了极高要求，因此对于相应算法进行优化，使其满足实时性、可靠性需求。具体包含以下步骤：
10、(1)根据强散射介质的相关散射机理，构建从目标光场到成像光场的传播过程。
11、(2)基于首帧场景数据计算得到目标结构信息，根据相机散斑图像i以及重建图像or，计算得到散射场点扩散函数。
12、(3)直接利用反卷积进行目标结构重构，只需单步即可实现目标重建，以提高整个成像的实时响应能力。
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1.一种极弱光超动态散射成像系统与方法，其特征在于，该系统由光源模块、非相干光产生模块、散射模块、散斑采集模块组成；基于散斑高阶统计相关性进行目标信息重构，并对于目标重建算法进行实时性和可靠性优化，其特征包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种极弱光超动态散射成像系统与方法，其特征在于，该系统由光源模块、非相干光产生模块、散射模块、散斑采集模块...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘怡光，唐天航，于智诚，谢国强，陈杰，郑豫楠，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：
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