[发明专利]一种扩展单像素成像的动态范围的方法在审
申请号: | 202111320618.2 | 申请日: | 2021-11-09 |
公开(公告)号: | CN114549335A | 公开(公告)日: | 2022-05-27 |
发明(设计)人: | 张闻文;刘永魁;何伟基;陈钱 | 申请(专利权)人: | 南京理工大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T5/50;G06T9/00;G06T7/11;G06T7/136 |
代理公司: | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人: | 岑丹 |
地址: | 210094 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 扩展 像素 成像 动态 范围 方法 | ||
1.一种扩展单像素成像的动态范围的方法,其特征在于,包括:
对目标场景进行低分辨率成像,根据阈值划分亮暗目标区域,并生成对应区域的投影图案,分别使用低增益和高增益采集亮暗区域的光强信息,利用TVAL3压缩感知算法重构亮暗目标图像,融合亮暗目标图像得到目标场景图像。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,使用被动式单像素成像系统中的低增益对目标场景进行低分辨率成像,成像过程如下:LED光源照亮目标,目标反射光经透镜成像在空间光调制器上;计算机预先生成哈达玛投影模板,并将其逐帧投放至反射式空间光调制器;利用低增益收集空间光调制器的反射光,使用TVAL3算法重构图像L(x,y),该算法的计算公式如式(1)所示:
式中u是图像,||·||p在p=1或2分别为1范数或2范数,Diu是u在位置i的离散梯度向量,A是测量矩阵,b是测量值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据阈值划分亮暗目标区域的结果由一个二进制矩阵D(x,y)表示:
式中,D(x,y)=1的像素构成亮目标区域,D(x,y)=0的像素构成暗目标区域,T为阈值。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,生成高分辨率投影图案的具体过程为:将低分辨率成像的划分结果D(x,y)转化为高分辨率的标记矩阵,即将N*N分辨率的D(x,y)中每个像素划分为2*2个像素,得到分辨率为2N*2N的高分辨率标记矩阵M(X,Y),具体表示为:
表示Kronecker内积,M(X,Y)中数值为1的部分是亮目标区域,记为Mb,其包含的像素个数为Kb;
根据高分辨率标记矩阵,生成相应的投影图案的过程如下:
生成大小为2n*2n的哈达玛矩阵H,n为满足Kb≤2n条件的最小正整数,从H的左上角选取大小为Kb*Kb的区域作为测量矩阵C(i,j),1≤i≤Kb,1≤j≤Kb;依次取C(i,j)的第i行,填入高分辨率标记矩阵M(X,Y)中值为1的像素中,得到第i个投影图案Pi,由此得到Kb个投影图案高分辨率投影图案的生成过程表示为:
Pi(X,Y)表示第i个投影图案,C(i,t)表示C中第i行第t个元素的值,参数t满足公式
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,按照步骤1投放亮目标区域的高分辨率投影图案时,使用PIN采集光强信息,利用TVAL3算法重构出亮目标区域图像Imb(X,Y);投放暗目标区域的高分辨率投影图案时,使用PMT采集光强信息,利用TVAL3算法重构出暗目标区域图像Imd(X,Y),对亮目标区域图像Imb(X,Y)和暗目标区域图像Imd(X,Y)进行归一化处理,相加后得到融合图像Imf(X,Y),上述过程可以表示为:
min(I)表示图像I中像素值的最小值,max(I)表示图像I中像素值的最大值。
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