[发明专利]一种无透镜成像系统的边缘增强方法在审

专利信息
申请号: 202211222207.4 申请日: 2022-10-08
公开(公告)号: CN115471425A 公开(公告)日: 2022-12-13
发明(设计)人: 苏萍;田占全;李丽娜;孙达;马建设 申请(专利权)人: 清华大学深圳国际研究生院
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T5/10;G06T7/13;G06T17/00;G02B5/18
代理公司: 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 代理人: 江耀锋
地址: 518055 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 透镜 成像 系统 边缘 增强 方法
【说明书】:

发明提出了一种无透镜成像系统的边缘增强方法,涉及到指纹、手势、车牌、工业零件等边缘检测领域。本发明的基于螺旋波带片无透镜成像系统的边缘增强方法,重建得到物体高对比度、高信噪比的边缘增强图像。本发明与传统的透镜系统相比,系统体积小、结构简单、成本低、重量轻,成像效果更加突出检测主体并增强边缘轮廓,降低了背景和噪声的干扰。本系统也可以进行无透镜成像,实现成像和边缘增强的多模态成像。方法可行性强,实用性广,在全息成像、FINCH(Fresnelincoherentcorrelationholography,菲涅耳非相干相关全息成像)等计算成像中都适用。

技术领域

本发明涉及边缘检测领域,具体涉及一种无透镜成像系统的边缘增强方法。

背景技术

近年来随着物联网和智能制造的发展,可穿戴设备、机器人、物联网、虚拟/增强现实(AR/VR,Augmented Reality/Virtual Reality)和人机交互等设备趋向小型化和智能化。为了满足随着物联网和智能制造的蓬勃发展和对视觉信息采集的仪器设备小型化智能化的迫切需求,无透镜成像系统因其低成本、小体积、高产量而被逐渐应用。

在很多场景下,人们更加关注图像的细节特征,尤其是边缘信息。边缘信息作为关键的视觉特征信息,是图像识别或者机器视觉的前提和基础。图像的边缘增强方法大致分为两种,一种是在计算机中进行图像处理,属于后期处理。另外一种方法是通过特定地光学成像系统对物体边缘信号进行加强,属于前期处理。比如光学涡旋滤波是在成像阶段增强边缘部分信号,本质上是能量的重新分配,光强更多地集中在边缘轮廓上。

在边缘增强中,传统的有透镜系统是通过空间光调制器在光学4f系统中对光场进行调控,将一维希尔伯特变换单个方向上的边缘增强拓展为任意方向上的等向边缘增强,通过能量的重新分配,达到边缘增强效果。由于整套4f系统含有多个透镜、空间光调制器、激光器等等硬件设备,装置复杂且昂贵,光学元件众多;且透镜间距离要求相对严格,整套系统占据空间比较大。除此之外,在使用螺旋相位板或者空间光调制器时,需要将涡旋的相位奇点对准频谱面的零频处,才能实现各向同性的边缘增强,如果没有校准会使得图像边缘增强不均匀。同时由于能量利用效率较低,实验对激光器的功率要求较高。而现有的无透镜系统无法进行边缘增强,成像质量得不到保证。

需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于对本申请的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的目的在于克服背景技术中传统透镜系统结构复杂、体积重量较大而无透镜系统无法保证成像质量的技术问题。

为此,本发明提供一种无透镜成像系统的边缘增强方法,其中所述无透镜成像系统采用螺旋波带片作为光学掩膜,包括以下步骤:

S1:构建基于无透镜的成像模型;

S2:确定基于螺旋波带片的图像边缘增强重建模型;

S3:根据S1中的成像模型得到整个系统的重建模型;

S4:应用传递函数添加振幅调制项抑制低频噪声;

S5:根据整个系统的重建模型,利用传感器获取到的类全息图进行重建,获得边缘增强图像。

进一步地,步骤S1中的成像模型具体为:

其中,O(x,y)为输入函数,TG(x,y)为掩膜透过率函数,Iholo(x,y)为传感器接收到的类全息图,表示物体和放大的掩膜图像的卷积,h0(x,y)为无透镜成像传递函数,e(x,y)表示噪声,为h0(x,y)的共轭,U(x,y)为在虚拟波长λ和在虚拟距离d处传播的衍射波前,U*(x,y)为U(x,y)的共轭。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于清华大学深圳国际研究生院,未经清华大学深圳国际研究生院许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211222207.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top