[发明专利]一种多频近场毫米波稀疏重建图像方法

说明书

本发明公开了一种多频近场毫米波稀疏重建图像方法，包括以下步骤：S1、通过多频近场毫米波器件扫描待测区域，得到多频稀疏观测序列；S2、根据多频稀疏观测序列，通过基于基尼加权范数结构张量全变分融合算子的混合成像算法，得到重建而成的待测区域的扫描图像；本发明解决了如何有效从多频稀疏观测数据中重建图像的问题。

技术领域

本发明涉及图像重建方法，具体涉及一种多频近场毫米波稀疏重建图像方法。

背景技术

对于工作在单频的近场毫米波成像系统而言，其成像质量往往会受到噪声、重建伪影、系统硬件限制等多方面的因素影响，为保证相对稳定的图像重建质量，可选择工作在多频的近场毫米波成像系统，对各频率下的重建图像进行平均处理，生成质量更为稳定的图像。对于单频近场毫米波稀疏成像系统，由l1范数和TV算子所构成的混合稀疏函数已经可以表征图像的稀疏性，使算法能够从低欠采样率下所获取的稀疏观测数据中重建图像。而对于多频近场毫米波稀疏成像系统，由于被测对象对不同频率的毫米波后向散射程度不同，重建图像所体现的稀疏程度也会有差异，此时需要考虑结合更适合度量图像稀疏性的混合稀疏函数。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种多频近场毫米波稀疏重建图像方法解决了如何有效从多频稀疏观测数据中重建图像的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种多频近场毫米波稀疏重建图像方法，包括以下步骤：

S1、通过多频近场毫米波器件扫描待测区域，得到多频稀疏观测序列；

S2、根据多频稀疏观测序列，通过基于基尼加权范数结构张量全变分融合算子的混合成像算法，得到重建而成的待测区域的扫描图像。

进一步地，所述步骤S2包括以下步骤：

S21、在计算机系统中设定迭代标志i、图像重建序列、第一一级缓存序列、中间因子、第一二级缓存序列和第二二级缓存序列的初值；

S22、根据当前的第一一级缓存序列、中间因子、第一二级缓存序列和第二二级缓存序列，基于基尼加权范数结构张量全变分融合算子的混合成像算法的迭代方程组迭代图像重建序列，并将迭代标志i自加1；

S23、判断基尼加权范数结构张量全变分融合算子是否大于中断容限若是，则跳转至步骤S24，若否，跳转至步骤S25；

S24、判断迭代标志i是否大于迭代上限，若是，则跳转至步骤S25，若否，则跳转至步骤S22；

S25、保存当前的图像重建序列，得到重建而成的待测区域的扫描图像。

进一步地，所述步骤S21中迭代标志i的初值设定为1，图像重建序列、第一一级缓存序列、中间因子、第一二级缓存序列和第二二级缓存序列的初值按以下各式设定：

g⁽ⁱ⁾＝M^#s

y⁽ⁱ⁾＝g⁽ⁱ⁾

γ⁽ⁱ⁾＝1

其中，g⁽ⁱ⁾为第i次迭代的图像重建序列，M^#为矩阵M的逆矩阵，矩阵M为多频近场毫米波器件的传输矩阵，s为多频稀疏观测序列，y⁽ⁱ⁾为第i次迭代的第一一级缓存序列，γ⁽ⁱ⁾为第i次迭代的中间因子，为第i次迭代的第一二级缓存序列，为第i次迭代的第二二级缓存序列，J_K为加权块雅克比算子，W为加权矩阵。

进一步地，所述步骤S22中基于基尼加权范数结构张量全变分融合算子的混合成像算法的迭代方程组包括以下各式：