一种基于无先验目标定位的大视场散射成像方法和装置与流程

本发明涉及计算机视觉与数字图像处理领域，特别是一种基于无先验目标定位的大视场散射成像方法和装置。

背景技术：

散射介质广泛存在于自然界中，由于其内部折射率未知且复杂，使得透过散射介质成像变得极为困难，但同时散射成像在雾天驾驶，深海探测，生物组织观测等领域具有广泛的应用前景，因此如何透过散射介质清晰成像一直是成像领域的研究热点。

现有透过强散射介质的散射成像方法，主要包括以下三类：波前整形法，基于点扩散函数(psf)的反卷积方法、相关成像算法。其中相关成像算法，以其装置简单，非侵入式采集，成像速度快等特点受到广泛应用，但该方法具有一个明显的限制条件，即成像视场范围受限于记忆效应(memoryeffect)范围，导致这种成像方法必须在满足一定物距或待观测物尺寸的情况下才能使用。现有关于散射相关成像视场范围拓展的算法，都引入了不同程度的先验信息，在实现视场范围扩大的同时牺牲了系统的非侵入式采集的特性。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于克服上述技术缺陷中的至少一种，提供一种基于无先验目标定位的大视场散射成像方法和装置。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于无先验目标定位的大视场散射成像方法，所述方法包括如下步骤：

a1：利用传感器采集大视场下的多物体经过散射介质后形成的散斑，在采集的两张不同像距下的散斑图中，通过块匹配算法，建立描述两层散斑间缩放关系的缩放矢量；

a2：利用缩放矢量与目标位置间的耦合关系，通过基于缩放矢量长度和方向信息的无先验目标物位置提取算法，获取多物体的位置信息；

a3：以获取的位置信息为基准，在散斑上以各个物体的位置为中心取矩形块，并计算其自相关，作为各个待重建目标物的自相关信息；

a4：利用相位恢复算法，从各个物体的自相关信息中重建物体空域信息，并依据获取的物体位置，将重建后的物体放置到各自对应的位置上，最终形成完整的大视场多物体重建结果，实现无先验大视场多物体散射成像。

进一步地：

步骤a1中利用传感器采集非相干光照明下的多物体ok,k＝1,2,…,n经过散射介质后形成的散斑i和i′，其中i和i′的像距不同，i对应的像距为di，i′对应的像距为d′i；像距di和d′i相对于散射介质处于菲涅尔近场范围内；每一个物体ok对应的位置为(sk,tk)；对于多目标物的限制条件为：在物面到散射介质的距离为d0，散射介质的记忆效应范围为δθ的前提下，各物体的尺寸小于d0·δθ，而相邻两物体的间距大于d0·δθ，多个物体形成的联合视场范围大于介质记忆效应范围；对于采集到的不同像距下的散斑，利用块匹配算法，建立描述两层散斑间缩放关系的缩放矢量。

所述步骤a1中利用块匹配算法建立缩放矢量的过程按照如下公式：

其中vx,y表示在散斑i′上以(x,y)为中心的搜索块；nx,y表示在散斑i上以(x,y)为中心的搜索块；(x,y)表示传感器平面的二维坐标分布；corr(.)表示某种描述两像素块间相关性的函数，corr(.)值越大表示两像素块间相关性越强；利用公式(1)，得到起点为散斑i平面终点为散斑i′平面的缩放矢量即该缩放矢量带有方向信息，将公式(1)以一定的间距在整个散斑i及i′平面遍历，即可获取到空间对称分布的多个缩放矢量。

步骤a2中，像距不同的两个散斑i及i′之间存在缩放关系，这种缩放关系用缩放矢量刻画；对于单物体ok形成的散斑而言，缩放矢量与物体位置(sk,tk)间存在耦合关系，即散斑之间的缩放以物体所在的位置为缩放中心，这种耦合关系在缩放矢量上体现为：(1)缩放矢量的长度与和(sk,tk)之间的距离成正比；(2)缩放矢量的延长线经过物体位置(sk,tk)；基于上述耦合关系，采用针对于单物体形成的散斑的定位算法：

(1)利用所述块匹配算法，从两个不同像距的散斑中建立空间对称分布的多个缩放矢量

(2)以缩放矢量长度最短的位置作为目标物的初步定位位置；

(3)在初定位位置附近，利用缩放矢量的方向信息做细微调整，最终确定出物体位置，保证其位于尽可能多的缩放矢量的延长线上。

所述步骤a2中，针对多物体ok,k＝1,2,…,n同时定位的要求，多物体形成的散斑具有多个缩放中心；将连通域分析算法加入到单物体散斑定位算法中，以适应多物体同时定位的需要，采用基于缩放矢量长度和方向信息的无先验目标物位置(sk,tk),k＝1,2,…,n提取算法：

(1)利用所述块匹配算法，从两个不同像距的散斑中建立空间对称分布的多个缩放矢量

(2)将缩放矢量长度小于一定阈值以下的区域作为目标物的可能位置，阈值大小可以根据实际情况自行调节，利用8-连通的连通域算法对识别出的可能位置进行聚类，得到不同的连通域，以聚类得到的连通域的数量作为待重建目标物的数量，在每个连通域内都对应一个物体位置；

(3)选取连通域内缩放矢量长度最短的位置作为该连通域内目标物的初步定位位置；

(4)在该连通域初定位位置附近，利用缩放矢量的方向信息做细微调整，最终确定出该连通域内的物体位置，保证其位于尽可能多的缩放矢量的延长线上；

(5)重复步骤(3)和(4)在每一个连通域上，最终确定出多个物体的位置(sk,tk),k＝1,2,…,n和数量n。

步骤a3中，在获取到目标物位置(sk,tk),k＝1,2,…,n和数量n后，在散斑i中以各个物体的位置为中心取矩形块，物体ok对应位置(sk,tk)，按照如下公式取块：

ik(x,y)＝{i(x,y)|||(x,y)-(sk,tk)||∞≤l/2}.(2)

其中ik表示在散斑i上以(sk,tk)为中心，l为边长所选取的正方形散斑；l值的选择依i的分辨率而定。

l值等于散斑i最小分辨率的1/5。

所述步骤a3中，在获取到ok对应的正方形散斑块ik后，利用散斑相关的方法提取目标物的自相关信息，即按照如下公式：

其中表示自相关运算；将公式(2)和(3)应用于每个物体对应的位置上，即可获取每个物体的自相关信息

步骤a4中，在获取到每个物体的自相关信息后，利用相位恢复算法，从各个物体的自相关信号中重建物体空域信息ok,k＝1,2,…,n，并将重建后的物体放置到提取出的对应位置上，最终形成完整的大视场多物体重建结果，实现无先验大视场多物体散射成像。

一种基于无先验目标定位的大视场散射成像装置，包括至少一个存储器以及至少一个处理器；

所述存储器，存储有至少一个可执行程序；

所述可执行程序在由所述处理器执行时，实现所述的方法。

本发明具有如下有益效果：

本发明提供了一种基于无先验目标定位的大视场散射成像方法和装置，扩大无先验散射成像的视场范围，突破记忆效应范围的限制。本发明的思路是大视场下的多物体经过散射介质后形成散斑并被传感器采集，在采集的两张不同像距下的散斑图中，通过块匹配算法，建立描述两层散斑间缩放关系的缩放矢量。再利用缩放矢量与目标物位置间的耦合关系，通过基于缩放矢量长度和方向信息的无先验目标物位置提取算法，获取多物体的位置信息。然后以获取的物体位置信息为基准，在散斑上以各个物体的位置为中心取矩形块，并计算其自相关，作为各个待重建目标物的自相关信息。最后利用相位恢复算法，从各个物体的自相关信号中重建物体空域信息，并依据获取的物体位置，将重建后的物体放置到各自对应的位置上，最终形成完整的大视场多物体重建结果，实现无先验大视场多物体散射成像。作为一种非侵入式无先验散射成像方法，本发明可以极大提高成像视场范围，同时无先验获取目标物的位置信息。

附图说明

图1为本发明一种实施例中利用传感器采集非相干光照明下的多物体ok,k＝1,2,…,n经过散射介质后形成的散斑i和i′的示意图。

图2为本发明一种实施例中形成完整的大视场多物体重建结果及对应的原始目标物的示意图。

具体实施方式

以下对本发明的实施方式作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。

本发明实施例提出一种基于无先验目标定位的大视场散射成像方法，所述方法包括如下步骤：

a1：大视场下的多物体经过散射介质后形成散斑并被传感器采集，在采集的两张不同像距下的散斑图中，通过块匹配算法，建立描述两层散斑间缩放关系的缩放矢量；

a2：利用缩放矢量与目标位置间的耦合关系，通过基于缩放矢量长度和方向信息的无先验目标物位置提取算法，获取多物体的位置信息；

a3：以获取的位置信息为基准，在散斑上以各个物体的位置为中心取矩形块，并计算其自相关，作为各个待重建目标物的自相关信息；

a4：利用相位恢复算法，从各个物体的自相关信号中重建物体空域信息，并依据获取的物体位置，将重建后的物体放置到各自对应的位置上，最终形成完整的大视场多物体重建结果，实现无先验大视场多物体散射成像。

在具体的优选实施例中，步骤a1中，利用传感器采集非相干光照明下的多物体ok,k＝1,2,…,n，经过散射介质后形成的散斑i和i′，如图1所示，其中i和i′的像距不同，i对应的像距为di，i′对应的像距为d′i。像距di和d′i相对于散射介质处于菲涅尔近场范围内。每一个物体ok对应的位置为(sk,tk)。对于多目标物的限制条件为：在物面到散射介质的距离为d0，散射介质的记忆效应范围(rad)为δθ的前提下，各物体的尺寸小于d0·δθ，而相邻两物体的间距大于d0·δθ，多个物体形成的联合视场大于介质记忆效应范围。对于采集到的不同像距下的散斑，利用块匹配算法，建立描述两层散斑间缩放关系的缩放矢量。进一步优选地，块匹配建立缩放矢量的过程按照如下公式：

其中vx,y表示在散斑i′上以(x,y)为中心的搜索块；nx,y表示在散斑i上以(x,y)为中心的搜索块；(x,y)表示传感器平面的二维坐标分布；corr(.)表示某种描述两像素块间相关性的函数，corr(.)值越大表示两像素块间相关性越强，本实施例采用的是“皮尔逊相关系数”，但不限于这一种函数。利用公式(1)，得到起点为散斑i平面终点为散斑i＇平面的缩放矢量即该缩放矢量带有方向信息。将公式(1)以一定的间距在整个散斑i及i＇平面遍历，即可获取到空间对称分布的多个缩放矢量。

在具体的优选实施例中，步骤a2中，像距不同的两个散斑i及i＇之间存在缩放关系，这种缩放关系用缩放矢量刻画。对于单物体ok形成的散斑而言，缩放矢量与物体位置(sk,tk)间存在耦合关系，即散斑之间的缩放以物体所在的位置为缩放中心，这种耦合关系在缩放矢量上体现为以下两点：(1)缩放矢量的长度与和(sk,tk)之间的距离成正比；(2)缩放矢量的延长线经过物体位置(sk,tk)。基于上述耦合关系，首先采用针对于单物体形成的散斑的定位方法：

(1)利用前述的块匹配算法，从两个不同像距的散斑中建立空间对称分布的多个缩放矢量

(2)以缩放矢量长度最短的位置作为目标物的初步定位位置；

(3)在初定位位置附近，利用缩放矢量的方向信息做细微调整，最终确定出物体位置，保证其位于尽可能多的缩放矢量的延长线上。

进一步优选地，步骤a2中，针对多物体ok,k＝1,2,…,n同时定位的要求，多物体形成的散斑具有多个缩放中心。将连通域分析算法加入到单物体散斑定位算法中，以适应多物体同时定位的需要，采用基于缩放矢量长度和方向信息的无先验目标物位置(sk,tk),k＝1,2,…,n提取算法：

(1)利用前述的块匹配算法，从两个不同像距的散斑中建立空间对称分布的多个缩放矢量

(2)将缩放矢量长度小于一定阈值以下的区域作为目标物的可能位置，阈值大小可以根据实际情况自行调节，利用8-连通的连通域算法对识别出的可能位置进行聚类，得到不同的连通域，以聚类得到的连通域的数量作为待重建目标物的数量，在每个连通域内都对应一个物体位置；

(3)选取连通域内缩放矢量长度最短的位置作为该连通域内目标物的初步定位位置；

(4)在该连通域初定位位置附近，利用缩放矢量的方向信息做细微调整，最终确定出该连通域内的物体位置，保证其位于尽可能多的缩放矢量的延长线上；

(5)重复步骤3和4在每一个连通域上，最终确定出多个物体的位置(sk,tk),k＝1,2,…,n和数量n。

在具体的优选实施例中，步骤a3中，在获取到目标物位置(sk,tk),k＝1,2,…,n和数量n后，在散斑i中以各个物体的位置为中心取矩形块，这里以物体ok对应的位置(sk,tk)为例，以如下方式取块：

ik(x,y)＝{i(x,y)|||(x,y)-(sk,tk)||∞≤l/2}.(2)

其中ik表示在散斑i上以(sk,tk)为中心，l为边长所选取的正方形散斑；l值的选择依i的分辨率而定。在一个优选实施例中，l值等于散斑i最小分辨率的1/5。

进一步优选地，在获取到ok对应的正方形散斑块ik后，利用散斑相关的方法提取目标物的自相关信息，即：

其中表示自相关运算。将公式(2)和(3)应用于每个物体对应的位置上，即可获取每个物体的自相关信息

步骤a4中，在获取到每个物体的自相关信息后，利用相位恢复算法，从各个物体的自相关信号中重建物体空域信息ok,k＝1,2,…,n，并将重建后的物体放置到提取出的对应位置上，最终形成完整的大视场多物体重建结果，实现无先验大视场多物体散射成像，算法的重建结果及对应的原始目标物如图2所示。

本发明上述实施例提出的基于无先验目标定位的大视场散射成像方法和装置，扩大无先验散射成像的视场范围，突破记忆效应范围的限制。本发明的思路是大视场下的多物体经过散射介质后形成散斑并被传感器采集，在采集的两张不同像距下的散斑图中，利用块匹配算法，建立描述两层散斑间缩放关系的缩放矢量。再利用缩放矢量与目标物位置间的耦合关系，建立基于缩放矢量长度和方向信息的无先验目标物位置提取算法，获取多物体的位置信息。然后以获取的物体位置信息为基准，在散斑上以各个物体的位置为中心取矩形块，并计算其自相关，作为各个待重建目标物的自相关信息。最后利用相位恢复算法，从各个物体的自相关信号中重建物体空域信息，并依据获取的物体位置，将重建后的物体放置到各自对应的位置上，最终形成完整的大视场多物体重建结果，实现无先验大视场多物体散射成像。作为一种非侵入式无先验散射成像方法，本发明可以极大提高成像视场范围，同时无先验获取目标物的位置信息。

需注意的是，在上述实施例中的具体优选方法(如皮尔逊相关系数、相位恢复算法等)都仅为列举说明，本发明所涵盖的范围不局限于所列举的这些方法。

本发明的背景部分可以包含关于本发明的问题或环境的背景信息，而不一定是描述现有技术。因此，在背景技术部分中包含的内容并不是申请人对现有技术的承认。

以上内容是结合具体/优选的实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，其还可以对这些已描述的实施方式做出若干替代或变型，而这些替代或变型方式都应当视为属于本发明的保护范围。在本说明书的描述中，参考术语“一种实施例”、“一些实施例”、“优选实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。尽管已经详细描述了本发明的实施例及其优点，但应当理解，在不脱离专利申请的保护范围的情况下，可以在本文中进行各种改变、替换和变更。