[发明专利]一种针对菲涅尔单透镜计算成像系统的端到端设计方法

说明书

本发明公开了一种针对菲涅尔单透镜计算成像系统的端到端设计方法，包括：通过建立菲涅尔面形的理想矢高及法线向量分布函数，通过可微光线追迹建立其可微成像模型；建立针对菲涅尔单透镜像差空变特性、色差特性及高频信息损失特性的深度学习图像重建处理模型；以场景图像为输入端，经成像模型得到模糊图像，再经处理模型得到复原图像，以复原图像与场景图像的差异最小为优化目标，对菲涅尔面形参数和图像重建算法参数进行端到端设计；利用菲涅尔单透镜成像模型仿真带误差的成像效果，并通过蒙特‑卡罗算法分析成像效果最差的误差组合确定容许误差范围。采用本发明的技术方案，对菲涅尔单透镜计算成像系统进行一体化设计，满足一定的性能要求。

技术领域

本发明属于光学计算成像技术领域，特别是涉及一种针对菲涅尔单透镜计算成像系统的端到端设计方法。

背景技术

传统成像系统的设计依赖于光学设计，通过一系列镜片组合消除各种像差，往往会导致所设计的镜头包含几片甚至十几片透镜。

近年来，伴随着图像去模糊等图像重建算法的出现，由单片透镜加重建算法构成的成像系统逐渐成为热点，单透镜成像系统相比复杂透镜组成像系统具有体积小、质量轻、结构简单的优势。菲涅尔透镜通过将曲面面形折叠到一个平面上，能够进一步降低单透镜的体积和质量。单透镜成像在智能手机摄像头、无人机平台摄像系统、遥感相机等亟需小型化成像系统领域具有广阔的应用前景。

现有技术中，菲涅尔单透镜常应用于智能手机摄像头、无人机平台摄像系统、遥感相机等亟需小型化成像系统领域，现有的菲涅尔单透镜计算成像系统设计通常将菲涅尔单透镜按光学指标进行设计，重建算法按图像质量指标进行设计，无法通过系统级指标对两者同时一体化设计。要想实现菲涅尔单透镜和图像重建算法的同时设计，需要构建可微的成像模型和基于重建算法的处理模型。菲涅尔透镜这种非连续曲面存在难以构建可微成像模型的问题，并且现有的图像重建算法缺少针对菲涅尔单透镜成像特性的计算处理和约束方法，在设计过程中也缺少完善的误差分析，无法对加工提供有力指导。

发明内容

本发明的目的是提供一种针对菲涅尔单透镜计算成像系统的端到端设计方法，以解决上述现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种针对菲涅尔单透镜计算成像系统的端到端设计方法，包括：

构建菲涅尔单透镜成像模型和图像重建处理模型；

输入场景图像，基于所述菲涅尔单透镜成像模型与所述图像重建处理模型获取复原图像，计算所述复原图像与场景图像的差异；

基于所述复原图像与场景图像的差异，计算菲涅尔单透镜的透镜参数和算法参数；

基于菲涅尔单透镜成像模型仿真获得带误差的图像，并基于蒙特-卡罗算法分析图像成像效果最差的误差组合，获取容许误差范围。

可选地，其特征在于，所述菲涅尔单透镜成像模型的构建方法包括：

基于极限近似建立菲涅尔面形的理想矢高及法线向量分布函数，构建理想模型；

基于高斯化改进的可微光线对所述理想模型进行追迹，构建所述菲涅尔单透镜成像模型。

可选地，其特征在于，基于高斯化改进的可微光线对所述理想模型进行追迹的过程包括：

计算出任意光线经菲涅尔透镜折射后到达像面的位置，计算点扩散函数PSF，基于物点发出的光线计算光线在像面的位置、像元中心位置、欧式距离，计算所述光线的高斯权重；

对所述高斯权重进行整合，获取所述物点的可微点扩散函数PSF，并进行卷积与插值，获取模糊图像，基于所述模糊图像获取仿真图像。

可选地，其特征在于，基于所述模糊图像获取仿真图像的方法为：在所述模糊图像中引入高斯噪声，获取所述仿真图像。