一种无透镜成像系统的边缘增强方法

1.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：

2.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。
3.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。
4.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。
5.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技术的背景的理解，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。


技术实现要素：

6.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。
7.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：
8.s1：构建基于无透镜的成像模型；
9.s2：确定基于螺旋波带片的图像边缘增强重建模型；
10.s3：根据s1中的成像模型得到整个系统的重建模型；
11.s4：应用传递函数添加振幅调制项抑制低频噪声；
12.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。
13.进一步地，步骤s1中的成像模型具体为：
[0014][0015]
其中，o(x,y)为输入函数，tg(x,y)为掩膜透过率函数，i
holo
(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。
[0016]
进一步地，所述螺旋波带片的透过率函数为：
[0017][0018]
其中t
sz
(r,θ)为螺旋波带片透过率函数，i为虚数单位，θ为螺旋相位因子；r1是波带片第一环半径，取l＝1，虚拟波长λ和虚拟物距d满足
[0019]
螺旋波带片的透过率函数中包含二次相位因子和螺旋相位因子，能够同时实现成像和径向希尔伯特变换功能，即螺旋波带片自身就可以实现在各个方向上都能够实现能量的重新分配,实现边缘增强。
[0020]
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤s2中基于螺旋波带片的图像边缘增强重建模型为：
[0021][0022]
其中，i
edge
(x,y)为传感器接收到的边缘增强图像，o
edge
为原始图像的边缘增强图像，为实现边缘增强的传递函数；将孪生像和背景噪声作为误差在去噪过程中去除，只取公式的第一项，取|o
edge
|2强度为最后边缘增强的结果，整理公式得到表达式为：
[0023][0024]
其中，为实现边缘增强的传递函数，h＝iexp[-iπr
12
(u2+v2)]，为h(x,y)的傅里叶变换，u、v为频域坐标；a为振幅调制项，螺旋波带片对应单位矩阵，为傅里叶变换，为傅里叶逆变换。
[0025]
类全息图包含了物体所有信息，这使得重建物体完整图像信息o(x,y)成为了可能。由于算法的灵活性，只需要在重建的传递函数中增加一个螺旋因子进行补偿，以对应实际物理空间的螺旋相位板中的螺旋因子。
[0026]
进一步地，步骤s3具体为，采用t
sza
(r,θ)对应的传递函数进行重建，以获得完整成像：
[0027][0028]
其中h
sza
(x,y)＝exp[i(θ-(π(x2+y2)/r
12
))]为实现成像的传递函数，为二值化的振幅型螺旋波带片公式；(r,θ)为极坐标系；则要进行完整成像，整个系统的重建模型为：
[0029][0030]
其中，是h
sza
(x,y)的傅里叶变换，u、v为频域坐标；e为噪声。
[0031]
进一步地，步骤s4中，通过振幅调制项在频域对边缘增强的图像进行低频噪声的抑制，包括采用lg项、bessel项、airy项、sinc项来调制传递函数以达到在频域抑制低频噪声，获得更高对比度的图像。
[0032]
应用到螺旋波带片边缘增强中，即a对应着分别为：应用到螺旋波带片边缘增强中，即a对应着分别为：a
sin c
＝sin c(ar)sin(aπr)，其中w1、α、w0、r0均为调制参数，w1为lg项中控制最大幅度位置的参数，α为径向振幅调制参数，r0为airy函数主环半径，w0为束腰半径。进而加入了lg项等频域振幅调制项的传递函数为：项的传递函数为：项的传递函数为：其中，j2()为第二类bessel函数，ai()为airy函数。
[0033]
进一步地，步骤s5包括以下步骤：
[0034]
s5-1：根据整个系统的重建模型，进而搭建整个系统装置，利用传感器获取类全息图；
[0035]
s5-2：将获得的类全息图通过计算重建，最后获得边缘增强图像。
[0036]
进一步地，步骤s5-1中，调整掩模版位置使得掩模版中心同传感器中心位于同一水平面。
[0037]
本发明具有如下有益效果：
[0038]
本发明通过构建基于无透镜的成像模型，再根据无透镜成像模型确定基于螺旋波带片的图像边缘增强重建模型，得到边缘增强的重建模型后，利用传递函数添加振幅调制项来抑制低频噪声，进而获得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，整个系统由于采用了无透镜光学系统，整体体积小、重量轻、结构简单，同时，考虑到图
像边缘增强需求，采用基于无透镜的成像模型，能够获得各向同性强、对比度高的边缘增强图像，能够实现成像和边缘增强的多模态成像，从而保证成像质量。
附图说明
[0039]
图1是本发明实施例的无透镜成像系统的边缘增强方法流程图。
[0040]
图2是本发明实施例中螺旋相位因子实现边缘增强原理示意图；
[0041]
图3是本发明实施例用到的涡旋滤波器振幅项；
[0042]
图4是本发明实施例用到的涡旋滤波器中心剖线强度分布曲线图；
[0043]
图5是本发明实施例的二值化的螺旋波带片；
[0044]
图6(a)是本发明实施例的基于螺旋波带片的无透镜增强系统示意图；
[0045]
图6(b)是本发明实施例中螺旋波带片示意图；
[0046]
图6(c)是本发明实施例传感器的示意图；
[0047]
图7是本发明实施例采用不同传递函数重建的边缘图像示意图；
[0048]
图8是本发明实施例重建的边缘图像图7中(a)(b)(c)(d)(e)(f)白色截线对应的强度分布；
[0049]
图9是透镜系统与基于无透镜系统重建的图像边缘对比图。
具体实施方式
[0050]
以下对本发明的实施方式做详细说明。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。
[0051]
下面将结合附图，对本发明实施例中的系统方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅为本发明一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0052]
本发明采用的无透镜成像系统的边缘增强方法整体系统框图如图1所示，基于螺旋波带片的无透镜边缘增强系统适用于大多数边缘检测应用领域，不局限于本实例所提的字母边缘增强。需要说明的是，本发明实施例的光学成像系统搭载有螺旋波带片，通过螺旋波带片和计算调制以达到重建出边缘增强的图像处理。
[0053]
如图1所示，该基于螺旋波带片的无透镜边缘增强方法包括以下步骤：
[0054]
1、构建基于无透镜的成像模型；
[0055]
2、根据无透镜成像模型确定基于螺旋波带片的图像边缘增强重建模型。如图2所示为螺旋相位因子实现边缘增强原理示意图，图2(a)相息图θ，图2(b)螺旋相位因子exp(iθ)，螺旋波带片中的螺旋相位因子实现了径向的希尔伯特变换，实现了能量的重新分配,从而实现了边缘增强；
[0056]
3、得到边缘增强的重建模型后，再应用传递函数添加振幅调制项来抑制低频噪声，如图3所示本发明实施例用到的涡旋滤波器振幅项，其中，图3(a)lg项a
lg
，图3(b)bessel项a
bessel
，图3(c)airy项a
airy
，图3(d)sinc项a
sinc
，螺旋波带片虽然能够实现边缘增强，但不能去噪，仍存在小孔成像噪声和孪生噪声，图像对比度仍不高，因而引入涡旋滤波器的振幅调制项进行抑制低频噪声。如图3所示，四种滤波器的振幅图像共同特征为中心暗、四周暗、
能够抑制低频信号。如图4所示为四种涡旋滤波器的振幅项中心剖线强度分布，能够较好的抑制低频噪声。由此可以获得各向同性更强、信噪比更高的边缘增强图像。lg项a
lg
的调制参数w1＝0.6r，其中r＝133.3mm-1
为孔径的大小，bessel项a
bessel
的调制参数α＝0.1mm-1
，airy项a
airy
的调制参数w0＝0.6r，r0＝0.2r，sinc项a
sinc
的调制参数a＝0.015mm-1
。
[0057]
4、获得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。由于连续变化的波带片难以制作，我们采用二值化波带片，如图5所示。螺旋波带片作为该无透镜边缘增强模型中的光学掩膜，物光经过螺旋波带片投影到传感器上得到编码图像，通过相应的成像模型进行解码，得到边缘增强的图像。如图6a所示为搭建的无透镜成像实验装置，实验硬件系统有螺旋波带片图6b、显示屏(ipad2019)、cmos(complementary metal oxide semiconductor，互补金属氧化物半导体)(qhy163m)图6c、以及计算机系统，螺旋波带片第一环半径为0.32mm，理论分辨率为0.015mm。螺旋波带片厚度2mm，距离传感器1mm，在数值重建中波带片到传感器距离视为3mm，显示屏ipad2019，为分辨率为2160
×
1620的led屏幕，在实验中同时作为目标物体和非相干光光源，显示屏距离波带片300mm。cmos的像素间距为3.8μm，像素数量为4656
×
3522，为方便后续处理，收集到的图像大小被裁剪为2400
×
2400。
[0058]
5、基于螺旋波带片的无透镜边缘增强系统的重建图像如图7所示，如图7(a)所示，通过传递函数为其中h＝iexp[-iπr
12
(u2+v2)]，为h(x,y)的傅里叶变换，s＝exp(iθ)为用于边缘增强的螺旋相位因子，进行反卷积重建，将螺旋相位因子并未从重建传递函数中去除，并未实现边缘的增强，同时存在噪声和孪生像的干扰。如图7(b)所示，螺旋波带片实现的边缘增强图像虽然增强了边缘，但由于噪声和孪生像的干扰，对比度较差。而在图7(c)至(f)对应的重建传递函数中，加入频域振幅调制项，即加入lg项a
lg
、bessel项a
bessel
、airy项a
airy
、sinc项a
sinc
。图8为图7(a)(b)(c)(d)(e)(f)白线的边缘强度分布。可以看出加入了频域振幅调制项消除了大部分低频信号，增强了图像边缘增强的对比度和信噪比，对比度达到0.7以上，相对于无振幅调制的边缘增强图像，边缘定位精度提升50％～60％。
[0059]
图9为透镜系统与基于无透镜系统重建的图像边缘对比图，(a)是基于透镜系统拍摄的图像；(b)是无透镜系统反卷积重建图像；(c)是无透镜系统系统压缩感知算法重建图像；(d)是无透镜边缘增强图像；(e)是(a)对应的图像边缘示意图；(f)是(b)对应的图像边缘示意图；(g)是(c)对应的图像边缘示意图；(h)是(d)对应的图像边缘示意图。如图9(a)和(e)为透镜系统拍摄的图像和边缘提取图像，可以看出透镜系统成像效果较好，但同时也受到背景环境边缘的较大干扰。在无透镜成像的重建算法中可以设置重建距离，在手势所处的轴向位置处重建图像，在此重建距离下，无法得到清晰的像，存在背景噪声。如图9(b)和(f)所示，由反卷积得到的低信噪比图像，再进行canny算子边缘提取，图像重建和边缘提取的计算时间为0.48s。由于噪声过大，被提取为伪边缘，干扰了手势识别的准确性。即使经过去噪算法(压缩感知)处理过后再边缘提取，依然存在噪声干扰手势边缘的提取，如图9(c)和(g)所示，而且会使用更多的计算资源，总的计算时间为3.1s。如图9(d)和(h)所示，得到的边缘图像手势特征十分清晰，没有噪声干扰。由于使用的是最基础的图像处理手段，得到的边缘相对粗糙。与透镜成像的图像边缘提取结果对比，无透镜边缘增强图像增强了手的边缘细节，由于无透镜计算成像重建距离的可选择性，更加强调了被检测物的主体部分，降
低了背景信息的干扰。与无透镜成像的图像边缘提取结果对比，由于计算涡旋滤波算法极大程度地削弱了噪声的干扰，无透镜边缘增强方法得到了高对比边缘图像。总的来说，无透镜边缘增强算法在增强图像边缘信息上有着巨大优势，这对基于边缘信息的手势识别算法更加有利。
[0060]
综上所述，本发明实施例的基于螺旋波带片的无透镜边缘增强系统可以有效地提升边缘增强的各向同性，实现各向同性更强、信噪比更高的边缘增强图像，同时还能实现成像和边缘增强的多模态成像。整个系统具有结构简单、成本低、质量轻、体积小、利用非相干光照明等优势。
[0061]
在本发明的描述中，术语“第一”仅用于描述目的，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”等描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、特点包含于本发明的至少一个实施例中。
[0062]
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。