[发明专利]一种实时显示鬼成像方案

说明书

本发明公开了一种可以实时运算并显示鬼成像结果的方案。鬼成像是一种间接成像方式。其典型结构是，把光源分成两路：一路照射到物体上，然后用桶探测器记录从物体上反射或透射的总光强，称为信号臂；另一路利用相机记录光场信息，称为参考臂。通过多次测量得到大量信号臂和参考臂数据，继而利用进行重构运算得到物体的图像。现有鬼成像方案中，需要先把所有测量数据存储下来，之后再进行数据处理、运算。这种方案所需存储量、运算量都很大，无法实现实时的成像。本发明针对这一问题，提出了一种实时显示鬼成像方案，在每次测量的过程中，同步进行数据运算，且仅保存关键数据结果，可降低存储量、运算复杂度，实时显示鬼成像结果。

技术领域

本发明属于鬼成像研究领域，具体涉及一种可以实时显示成像结果的鬼成像方案。

背景技术

经典的直接成像方式是把光源照射到物体上，通过有空间光场分辨能力的探测器(如相机)直接对从物体上反射或透射的光场进行探测来成像。而鬼成像的典型结构是，把光源分成两路：一路照射到物体上，然后用没有空间光场分辨能力的探测器(单点探测，或称为桶探测)探测记录从物体上反射或透射的光场总光强，称为信号臂；另一路则不经过物体，而是直接利用有空间光场分辨能力的探测器(如相机)记录光场信息，称为参考臂。继而利用光场的统计相干性，对信号臂和参考臂记录、或者说采集到的信息进行关联运算，最终得到物体的图像。由于特殊的成像方式，其分辨率有望突破学成像的衍射极限，从而激发了人们的研究兴趣。当前的鬼成像研究主要集中在使用不同类型，不同波段的光源开展实验；研究数据处理与图像重构算法以提高重构效率和成像质量；探索各类实际应用场景，如遥感探测，水下成像，运动目标等等。

鬼成像无法直接得到观测目标的形状结构，而是需要通过双臂探测：参考臂和信号臂的大量数据采集，并进行重构运算才能得到目标信息。重构运算方法有涨落关联算法，压缩感知算法等。但是由于鬼成像本身是一种间接成像的过程，一般情况下，测量次数需要达到10³～10⁴数量级。在现有技术方案中，需要将10³～10⁴数量级次数测量得到的数据全部存储下来，这就涉及到非常大规模的数据存储；之后的重构过程，又涉及运算复杂度很高的大矩阵运算。这种方案下，鬼成像过程被分割成数据采集与数据计算两个独立的模块，增加了整体的成像时间，实时性较差，且硬件成本非常高，不利于鬼成像的实用化。

发明内容

针对现有鬼成像方案中的技术问题，本发明利用了涨落关联算法的线性运算特性，在采集过程中就对每一帧新采集到的数据进行实时运算处理，得到并仅保存与成像有关的关键参数结果，此关键参数结果同时将数据采集模块与计算模块尽可能地融合在一起，从而实现了近乎边采集，边重构，边显示的效果。

现有的技术方案对硬件资源的消耗量很大，尤其在现方案的第一步数据采集和存储过程中，由于通常需要采集几千甚至上万帧的图像数据，设每一帧的像素数为N，则需要10³～10⁴×N量级的内存容量来快速存储这些数据。之后无论是把这些数据存入硬盘，还是在内存中进行重构运算，都需占用大量的硬件资源，消耗很长时间。

本发明与现有技术相比，存在的主要优势有：

实时性。本发明方案在采集的同时就实时进行运算，将现有技术方案中待所有数据采集完成后再进行的大矩阵运算转变为每一帧采集过程中的实时加法和乘法运算，因此可以在采集的同时就得到此时的鬼成像结果，达到一种实时显示的效果。

大幅降低硬件需求。本发明方案在采集的同时就实时进行运算，仅需保存运算得到的关键参数结果，而无需将每一帧的图像数据都保存下来，因此大幅降低了采集过程中的内存容量需求，设每一帧的像素数为N，成像过程中所存储的数据量仅在10×N量级以下。而且实时运算替代了现有技术方案中的大矩阵运算，对运算能力的要求也大幅降低，给使用嵌入式设备如单片机，FPGA等进行鬼成像实验提供了可能性。