[发明专利]基于显著视觉和DMD阵列分区控制的压缩感知成像方法

权利要求书

1.一种基于视觉显著性和数字微镜器件DMD阵列分区控制的自适应压缩感知成像方法，其特征在于，通过DMD阵列分区控制方式实现了DMD的低分辨成像，利用显著视觉检测算法找到目标物体在DMD的位置；通过多次缩小DMD阵列分区大小的同时提高包含目标物体区域的成像分辨率，最终实现了仅对场景中目标物体的高分辨率压缩感知成像；

具体包括以下步骤：

步骤一、选用已知分辨率的DMD，并搭建出压缩感知成像系统；

步骤二、设置采样率，生成初始条件下用于采样的测量矩阵；

步骤三、根据DMD实际分辨率和步骤二中测量矩阵的大小，设置DMD阵列初始分区大小和调整步进；

步骤四、采用测量矩阵对场景进行多次采样并获得该测量矩阵对应的观测值向量矩阵；

步骤五、将测量矩阵和步骤四中的观测值向量矩阵作为重建算法的输入变量，恢复得到包含目标物体的区域图像；

步骤六、当步骤五中恢复得到的区域图像中目标物体图像分辨率达到所需分辨率或DMD阵列分区中仅包含一个微镜，则执行步骤十三，否则跳转至步骤七到步骤十二；

步骤七、采用显著视觉检测算法对步骤五中的区域图像进行处理，得到初步的显著图，对初步的显著图作归一化处理得到最终的显著图；

步骤八、对步骤七中最终的显著图进行自适应的二值化处理、形态学操作得到二值图像，随后对二值图像作形态学的膨胀运算得到新的二值图像；

步骤九、在步骤八新的二值图像中，将包含目标物体的区域标记为1，背景区域标记为0，从标记为1的区域中找出最大区域，最大区域的面积为S，去掉面积均小于S/10的标记为1的区域；

步骤十、根据步骤九中包含目标物体的区域的位置及大小，计算得到目标物体在DMD阵列上的实际位置和大小；

步骤十一、根据步骤十中目标物体在DMD阵列上的实际位置和大小，并缩小DMD阵列分区的大小，根据目标物体在DMD阵列上实际位置和大小以及DMD阵列分区的大小生成新的测量矩阵；

步骤十二、执行步骤四到步骤六；

步骤十三、将步骤五得到的区域图像中的目标物体等比例地融合到场景的初始背景中；

所述压缩感知成像系统包括成像透镜、DMD、聚焦透镜、探测器、模数转换模块、处理模块；其中，

成像透镜，用于将场景入射光汇聚到DMD上；

DMD，用于通过DMD中测量矩阵的微镜片产生反射光，将反射光照射到聚焦透镜；

聚焦透镜，用于将DMD上的反射光汇聚至探测器；

探测器，用于将汇聚后的反射光转换成电信号输出至模数转换模块；

模数转换模块，用于将电信号转换成数字信号输出至处理模块进行处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于视觉显著性和数字微镜器件DMD阵列分区控制的自适应压缩感知成像方法，其特征在于，显著视觉检测算法的具体步骤如下：

步骤一、输入图像I分别做图像平均和图像模糊处理得到图像I₁和I₂；

步骤二、计算图像I₁和I₂之间的欧几里得距离得到图像I₃；

步骤三、将图像I₃作归一化处理，得到输入图像的显著图。

3.根据权利要求1所述的一种基于视觉显著性和数字微镜器件DMD阵列分区控制的自适应压缩感知成像方法，其特征在于，所述的DMD阵列分区控制方法具体为：选取DMD阵列上的方形区域，该区域内的所有微镜翻转状态一致。

4.根据权利要求1所述的一种基于视觉显著性和数字微镜器件DMD阵列分区控制的自适应压缩感知成像方法，其特征在于，步骤七所述的显著图自适应二值化处理，具体方法如下：通过计算显著图中背景区域像素数量S₁，在显著图的灰度直方图上从灰度级为0处开始统计像素个数，找到S₁所在的最小灰度级区间[L₁ L₂]，将灰度级L₁作为二值化阈值。

5.根据权利要求1所述的一种基于视觉显著性和数字微镜器件DMD阵列分区控制的自适应压缩感知成像方法，其特征在于，步骤十三中的融合方法，具体为：采用双线性内插值算法，在原始图像四周的像素值的关系上填充目标图像。