掩膜版调制关联成像的发展及应用(特邀）

关联成像作为一种新型的计算成像技术,使用不具备空间分辨能力的单像素探测器,结合空间光场调制技术,运用关联算法重构出目标的二维空间信息,成为近二十多年来广泛关注的研究课题。单像素探测器和结构光调制器作为关联成像中的两个核心要素,其性能直接决定了关联成像的各项指标。单像素探测器往往具有极高的光谱响应范围和工作带宽,但结构光调制器却少有与之匹配的性能。因此在一定程度上,结构光调制器的更新历程决定了关联成像技术的发展史。到目前为止,在关联成像中常用的结构光调制器有毛玻璃、空间光调制器、LED阵列以及掩膜版。其中,掩膜版作为一款有着悠久历史的结构光调制器,目前依旧是关联成像中空间调控的重要手段,并发挥着不可替代的作用。以关联成像的基本概念和发展历程为铺垫,着重介绍了一些基于掩膜版调制关联成像技术的工作原理及应用前景,并对非光学波段的掩膜版关联成像工作进行了简要的总结。     

紧凑双光路单像素成像系统（特邀）

不同于使用阵列探测器的常规数码相机,单像素相机使用不具空间分辨能力的单像素探测器对目标进行成像。由于其工作波长覆盖广、灵敏度高,单像素相机在特殊波段和弱光照明等特殊场景中较普通相机更有优势,在遥感探测、显微成像、军事侦察等领域得到广泛应用。提出一种紧凑型单像素成像系统,该系统利用数字微镜阵列的工作特性形成了对称的折叠双光路以快速完成差分测量。紧凑的结构降低了相机系统的体积,使系统可采用标准尼康镜头作为成像透镜。系统具有双光路差分成像、双光路平均降噪、宽谱波段成像、双光路交替采样等多种模式,并且可根据场景对重建图像信噪比、实时帧率、成像波段的不同需求切换应用模式。基于系统样机的实验结果表明其能实现预期的功能、达到相应的性能。紧凑型单像素成像系统的提出是一次较成功的单像素成像工程化尝试,为单像素成像技术后续的实际应用奠定了较好的技术和工程基础。     

单像素复振幅成像（特邀）

传统光学成像系统主要依靠阵列探测器对目标的空间分布进行探测来达到成像的目的。而单像素成像不需要阵列探测器,在探测端只需要使用一个单点探测器来记录光场的信号,然后利用关联算法来重构目标物体的图像信息。由于单点探测器的技术较为成熟,且成本较为低廉,因此这种成像方式在近些年得到了研究人员的广泛关注,期望单像素成像技术能够应用在X射线、红外、太赫兹等波段。另外,单像素成像技术在生物荧光成像、多光谱成像、三维成像、光场复振幅成像等应用领域也得到了深入的研究。其中光场波前的相位探测在天文观测、医学诊断、光学测量等领域至关重要,研究人员针对这一问题提出了多种基于单像素成像技术进行复振幅成像的方法,这些研究有效地拓展了单像素成像技术的实际应用场景。文中主要介绍了单像素成像技术的历史发展及其基本工作原理,并着重介绍了单像素成像技术在复振幅成像应用中的工作。     

单像素成像在特殊波段及三维成像的应用发展

与传统的面阵成像技术不同,单像素成像技术作为一种新型的计算成像技术,使用不具备空间分辨能力的桶探测器,结合空间光场调制技术,通过关联算法重构待成像物体的空间强度信息,在研究界得到了广泛的关注。近年来,单像素成像技术被广泛应用于各种波段的成像领域,尤其是在某些面阵探测器价格昂贵甚至无法制备的特殊波段,单像素成像技术逐步发展为一项低成本高成像质量的替代技术。并且,在三维成像技术中,大量基于单像素成像的相关研究工作也被相继提出。文中主要介绍了单像素成像技术的基本原理及应用发展历程,并着重介绍了其在条纹结构投影三维成像技术中的应用工作。     

单像素成像在三维测量中的应用

在条纹投影等传统结构光三维测量技术中,在全局光照的干扰下,无法获得高质量、高精度的三维测量结果。典型的全局光照效应包括互反射和次表面散射。互反射发生在凹陷的光亮反射表面,而次表面散射发生在半透明材料表面。单像素成像(Single-pixel imaging, SI)技术可以通过没有空间分辨率的探测器捕获场景,然而,大多数现代数码相机采用传统像素化的图像传感器。在这里,我们提出了将单像素成像技术扩展到像素化的图像传感器中,将图像传感器上的每个像素都被视为是一个独立的单像素成像单元,可以同时获取图像。实验表明,这种单像素成像方法可以完全分解直接光照和全局光照,实现在全局光照干扰下的高质量、高精度三维重建。     

单像素成像理论与方法（特邀）

单像素成像技术是一种可通过无空间分辨能力的单像元探测器来获取目标图像信息的新型成像技术,与传统“所见即所得”的光学成像技术相比具有高灵敏、抗干扰和高分辨等一系列优点,在遥感探测、国防军事和生物医学等领域有着广阔的应用前景。近年来,随着计算能力的提升和光电器件的发展,单像素成像受到越来越多学者们的关注。简要回顾了单像素成像的发展历程,详细介绍了单像素成像的基本原理、调制矩阵设计、图像恢复算法等方面的研究进展,并对其应用场景和未来发展趋势进行了总结和展望。     

傅里叶单像素成像技术与应用

非可见光成像是光学成像领域中的难题之一。单像素成像作为一种新型的计算成像技术,利用空间光调制技术,可实现只使用一个无空间分辨能力的单像素探测器获取物体的空间信息。因此单像素成像是解决传统成像在非可见光波段成像难题的潜在解决方案之一。近年,傅里叶单像素成像技术被证明是一种可以兼得高成像质量和高成像效率的单像素成像技术。自2015年被提出至今,傅里叶单像素成像已经从二维成像推广到三维成像、从灰度成像推广到彩色成像、从静态成像推广到动态成像、从单模态成像推广到多模态成像、从宏观成像推广到显微成像,发展出一系列的成像技术。对傅里叶单像素成像技术的基本原理、与之相关的成像技术和应用进行了综述,并讨论了现存的一些关键问题以及今后可能的研究方向。     

光谱编码计算关联成像技术研究

现有的多光谱成像技术通常采用光学分光的方式，使用多个探测器对成像场景的光谱图像进行采集，导致现有成像系统复杂，数据量大、效率低。针对现有技术的不足，提出基于正交调制模式的光谱编码计算关联成像技术。通过正交光谱编码矩阵融合Hadamard基图案构造投影散斑对宽带光源进行调制，单像素探测器收集成像物体与调制光源相互作用后的反射信号；应用演化压缩技术复原成像物体的混叠光谱图像；利用编码矩阵的正交性质解码出欠采样的光谱分量图像，对分离出的图像应用组稀疏压缩感知算法重构全采样的光谱分量图像，最后融合出成像物体的多光谱图像。通过数值模拟与实验两方面验证了所提方法的高效性。所提的技术简化了多光谱关联成像系统，降低了数据量。光谱编码方法可以扩展到更多的光谱通道，也可以应用在偏振关联成像、信息加密等领域。     

单像素成像与超表面成像（特邀）

单像素成像作为一种典型的计算成像方式,利用单像素探测器测量一系列掩模图像照射目标之后的光强值,进而通过不同重构算法恢复目标图像。相较于多像素探测器(CCD或CMOS),单像素成像克服了硬件的限制,在某些特殊波段,探测效率更高,响应更快。超表面是由亚波长的金属或介质单元构成的二维人造结构。在可见光波段,超表面可以调控入射光的多种自由度以实现多通道全息图的显示;在微波波段,超表面可以与导波模式进行耦合辐射出多种模式图案。简单介绍了单像素成像的研究背景、成像原理和重构算法、超表面成像的研究背景,并主要讨论了两种成像方式在可见光波段以及微波波段的结合以及相关研究,最后提出了未来的发展方向。     

频域自适应降采样的傅里叶单像素成像

单像素成像技术突破了传统成像中探测器与目标物体之间存在遮挡物无法成像的限制，具有系统简单、成本低廉、宽谱成像等优点，在成像领域迅速获得关注并得到逐步发展。然而，由于其使用无空间分辨率的单点探测器，完美成像需对场景进行与图像像素数量级相当的测量。因此，如何在保证一定成像质量的前提下，大幅度提升其成像速度，成为单像素成像技术走向应用的关键问题之一。为此提出了一种基于变换域自适应降采样的傅里叶单像素成像方法。该方法利用傅里叶变换频谱能量集中的特点，在频域合理规划采样路径；然后，沿规划路径测量谱系数，计算每段采样路径的谱系数方差，并在线进行曲线拟合，当曲线斜率达到人为设定的误差带（或趋近于0）时，采样测量自动停止；最后，对采样测量获得的谱系数矩阵实施傅里叶逆变换重建目标图像。提出方法大幅提高了成像效率。     

单像素成像中的光信息编码与解码

单像素成像旨在通过单个感光元件记录目标场景信息。由于其高灵敏度、宽谱段响应等良好的特性,单像素成像是近年来的研究热点。通过对高维光信号的编码采集与解码重构,单像素成像能够满足丰富的成像需求。介绍了单像素成像的研究背景,简述了其成像原理及重构算法,从光信息编码与解码角度系统回顾了单像素成像的研究现状和前沿技术。此外,还讨论了单像素成像技术中存在的问题,以及未来可能的研究方向与应用。     

Monitoring detailed land surface changes using an airbornemultispectral digital camera system

Airborne multispectral digital camera systems provide the potential for flexible and inexpensive monitoring of land surface changes at high spatial resolutions. The goal of this study was to characterize the radiometric properties and processing requirements of Airborne Data Acquisition and Registration (ADAR) System 5500 data in the context of environmental monitoring applications. This airborne multispectral digital imaging system, manufactured and operated by Positive Systems Inc., consists of four digital cameras and an on-board digital capture system. Sensor lab tests of the digital cameras were conducted to determine spatial uniformity of image brightness, high frequency noise and signal-noise ratio (S/N), linearity of radiometric response, spectral response, and radiometric normalization and calibration. Submeter resolution ADAR 5500 data were acquired over constructed and natural coastal marshes, concurrent with ground-level radiometric and plant measurements, ADAR 5500 data were found to have high radiometric fidelity and were successfully normalized and calibrated using simple procedures and knowledge that the radiometric response is linear. Noise levels were low, and S/N was about 120 for lab test images and 90 for airborne images of the marsh complex. Vignetting effects were evident in lab images, which were inverted and low-pass filtered to generate a correction mask. Spatial and temporal differences of spectral reflectance between important marsh vegetation cover types represent “environmental signals” in the context of monitoring habitat restoration projects     

双孔离焦成像法齿条测量研究

提出一种基于双孔离焦成像的三维测量方法。通过在成像光路中加入掩膜版,使离焦物体通过掩膜版后在CCD上成双像,根据双像的相对位置,获得成像物体的空间三维位置。在分析相机成像模型的基础上,推导了离焦成像三维反演方法模型,分析了结构参数对测量精度的影响。搭建了三维测量仪器,对齿条进行测量实验,实验结果表明,本文方法能实现齿条等三维物体的快速,非接触测量,具有较高的测量精度,误差小于2μm。     

一种基于单像素相机的压缩感知图像重建优化算法

基于压缩感知图像重构和单像素相机成像的基本原理,对单像素成像系统中的图像重建算法进行了改进优化。基于最小范数类优化算法,结合凸优化算法和非凸优化算法各自的优点,设计了一种逼近L₀范数的数学模型,从而实现了从凸优化向非凸优化算法的迭代逼近,即逼近光滑L₀范数算法。该新型算法以更高的效率和更大的概率逼近原始信号全局最优且尽可能稀疏的解。相较于传统压缩感知图像重建的贪婪类算法和最小范数类算法,该算法使压缩感知重建图像的质量和单像素相机的成像效果均得到了有效提升,并通过实验仿真和实际场景的成像实验验证了该优化算法的可行性。     

Quality-efficient demosaicing for digital time delay and integration images using edge-sensing scheme in color difference domain

In this paper, we present a novel edge sensing-based demosaicing algorithm for digital time delay and integration (DTDI) mosaic images, which are captured by DTDI line-scan cameras and suitable for industrial print inspection. We propose to use Sobel- and interpolation-based masks to extract more accurate gradient information in the color difference domain. The extracted gradient information is utilized to assist the design of the proposed demosaicing algorithm. By experimenting on more than one thousand and three hundred test DTDI mosaic images, the results demonstrate the efficiency of the proposed demosaicing algorithm in terms of demosaiced image quality.