[发明专利]基于光子计数的三维图像信噪分离和混合正则化重构方法

权利要求书

1.基于光子计数的三维图像信噪分离和混合正则化重构方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)逐像素从原始数据中提取数据；

2)判断当前待处理的像素是否为空白像素，若是，执行步骤5)；若否，执行步骤3)；

3)单像素信号噪声分离：

3.1)设定时间窗宽度T_w和信号聚类集最小尺寸N_c，定义聚类集V{T_w，N_c}；

3.2)采用滑动时间窗法自适应地确定当前像素上的所有聚类集；

3.3)在步骤3.2)中得到的聚类集中选取尺寸最大的聚类集作为信号聚类集；

3.4)判断信号聚类集尺寸是否大于N_c，若是，执行步骤3.5)；若否，则置当前像素为空集，待后续采用正则化算法进行重构；

3.5)保留信号聚类集内的信号光子，滤除信号聚类集外的噪声光子，完成单像素信号噪声分离；

3.6)计算初步滤除噪声后的飞行时间估计值：从而计算得到初步滤噪后的距离估计值：其中，t_i，j∈V_i,j表示信号聚类集V_i，j中所有回波光子的飞行时间，c为光速常数；

4)判断是否所有像素处理完毕，若是，执行步骤7)；若否，转移至下一像素点，执行步骤2)；

5)借用所述空白像素的邻域像素上的光子计数信息，用空间累积来代替时间累积过程，构造超像素；

6)采用步骤3)的方法对所述超像素进行信号噪声分离；

7)混合正则化三维图像重构：

结合全变分正则项、小波正则项和轮廓波正则项的混合正则化方法，对滤噪后的图像进行再次处理，得到高质量的三维图像；其中，全变分正则项用于刻画目标的梯度特征；小波正则项主要用于刻画目标的细节特征；轮廓波正则项主要用于刻画目标的轮廓特征。

2.根据权利要求1所述的基于光子计数的三维图像信噪分离和混合正则化重构方法，其特征在于，步骤3.1)中：

时间窗宽度T_w大于激光脉冲宽度T_p且远小于探测周期宽度T_r；依据噪声水平，按照如下公式选定聚类集最小尺寸N_c值：

其中，k为时间窗T_w内N_c到N_r之间的光子计数数目，·_FA为错误容限阈值，N_r为每个像素上总探测脉冲个数，即总探测次数，P_n为探测到噪声光子的概率：n_r为单位时间间隔的噪声计数速率，τ_FA＜0.1。

3.根据权利要求1所述的基于光子计数的三维图像信噪分离和混合正则化重构方法，其特征在于，所述步骤3.2)具体为：以每个时刻上的回波光子为起点，以时间窗宽度T_w为边界范围，寻找聚类集D_l：其中，l∈{1,...,k_i,j}，s为该集合内回波光子的索引。