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。     

基于水体退化函数补偿方法的水下傅里叶单像素成像

水下光学成像的探测环境相对复杂。前向散射、后向散射和吸收极大地降低了水下光学成像的成像质量。单像素成像因其较高的抗噪声性而被认为是一种适合于水下光学成像的技术。对于水下单像素成像系统,目前存在的问题是需要采用结构光进行照明,当散斑在水下传播时,前向散射会使预先生成的散斑发生畸变。因此,重建结果的分辨率降低,重建结果模糊不清。为了减小前向散射对单像素成像系统的影响,对傅里叶单像素成像的重建过程进行改进。在空间谱域傅里叶单像素成像系统的水下退化函数进行估计,然后根据估计的退化函数实现目标空间谱反演。最后利用傅里叶变换对反演后的目标空间谱进行变换,最终获得目标的强度图像。理论分析和实验结果证明了该方法的有效性。利用该方法,能够有效地减小前向散射对成像质量的影响,提高了水下傅里叶单像元成像的重建结果质量。     

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。     

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。     

动态单像素成像

单像素成像借助多次掩模调制和单像素测量值计算获得目标物体的多维光场信息,其降维亚采样、高灵敏探测、谱型适应性等特点为非可视波段成像、极弱光探测、激光雷达等领域带来了福音.当面向动态场景时,单运动帧内多次单像素测量与物体的运动之间存在矛盾,引发图像模糊和噪声问题.针对上述问题,介绍了单像素成像的数学模型及其成像机理,综述...     

离焦光源的傅里叶单像素成像及其优化北大核心CSCD

傅里叶单像素成像是一种新型光学成像技术,在三维成像等领域具有重要应用前景。为了促进傅里叶单像素成像的应用,本文分析研究光源的离焦对傅里叶单像素成像的影响并探索离焦成像的优化策略。首先基于描述光源离焦的高斯模型,理论分析离焦光源的傅里叶单像素成像,接着实验上以傅里叶基底图案调制的数字光投影仪为光源,通过改变光源的离焦参量,分析研究光源离焦对傅里叶单像素成像的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PRSN)的影响。结果表明:光源偏离焦点越多,成像质量越差,具体为重建图像PRSN从28.4 dB下降至20.5 dB。为此,本文探索实现了一种融合自适应滤波和盲去卷积的成像质量优化策略,优化后的图像PRSN提高了1.4—4.0 dB。该结果对于傅里叶单像素成像应用于远距离成像等复杂环境具有重要意义。     

水下单像素成像系统研究

基于压缩感知（CS,compressive sensing）理论,针对水下复杂的光学成像环境,结合水下距离选通技术、水下激光照明技术和CS单像素相机提出了一种新的水下成像方法。设计了水下CS单像素相机系统的框架结构,构建了相应的采样矩阵和重构算法等软件计算平台。通过理论分析计算,比较了本文方法和水下距离选通成像方法在成...     

太赫兹可编程超材料的研究进展和在单像素成像中的应用

人工电磁超材料展现了强大的电磁波调控能力. 随着可编程超材料的提出,超材料向数字化、智能化的方向不断发展. 本文首先回顾了太赫兹可编程超材料的研究进展,重点讨论基于半导体、液晶等可调材料的太赫兹可编程超材料的设计方法、调控原理及应用. 然后,介绍了太赫兹可编程超材料在单像素成像中的应用,即利用电控和光控可编程超材料实现太赫兹光的空间编码调制,结合压缩感知等成像算法,实现太赫兹单像素成像. 最后,对太赫兹可编程超材料的发展趋势和应用前景进行了展望.     

太赫兹单像素计算成像原理及其应用(特邀)

太赫兹成像技术具有透视性、安全性以及光谱分辨能力等独特优点,有着广泛的应用前景。由于太赫兹面阵探测器的技术成熟度低、价格昂贵,太赫兹成像技术在较长时间内以单点扫描方案为主,存在系统复杂、成像耗时长等问题。近年来,基于计算成像算法的太赫兹单像素成像技术发展迅速,成为了获取太赫兹图像的重要途径之一。文章综述了太赫兹单像素计算成像技术的基本原理、技术实现手段和应用前景,总结了现存的一些关键问题,并展望了一些今后可能的发展方向。     

用于光子计数单像素成像的去块状采样网络

将光子计数技术和单像素成像结合,能实现高灵敏、低成本的光子计数成像,但存在采样时间和重建时间长的问题。基于深度学习的压缩采样和重建网络,将去除偏置和激活函数的全连接层作为测量矩阵,通过从数据中学得高效的测量矩阵和避免传统迭代算法带来的巨大计算量,实现了更快、更高质量的图像重建。但利用全连接层进行高分辨图像的分块压缩感知时,重建图像会产生块状效应。针对该问题提出了重叠分块采样网络（Os_net）、嵌套采样网络(Ns_net)、卷积采样网络（Cs_net）等三种方法以取代全连接层采样。在重建网络的设计中,使用线性映射网络对图像进行重建,设计实验结果表明Cs_net的去块状化效果最好。将Cs_net二值化后应用于光子计数单像素成像系统,实验结果表明Cs_net除块状化明显优于传统算法TVAL3,且Cs_net在重建质量上也同样取得了较好的效果。     

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。     

单像素成像系统的场景监视算法

利用单像素成像系统进行场景监视,对变化场景进行相同的信息调制,利用场景探测强度的差值作为测量值,采用压缩感知算法只需进行一次算法求解即可获取场景变化信息。使用数字仿真技术对提出的和传统方法进行场景变化信息反演获取对比实验。在简单的二值场景变化信息获取实验中,提出的方法在采样率为1%的情况下就可以获取准确的场景变化信息;对8 bit灰度场景变化信息进行获取时,由于信息量变大,为了获取较高质量的场景变化信息需要的采样数增加,但在相同采样数下,提出的算法可以获得比传统方法更准确的结果.实验结果表明采用提出的方法可以在低采样率的情况下获取准确场景变化信息,并降低了获取场景变化信息计算复杂度,对单像素成像系统应用于场景监控具有参考价值.     

生物组织单像素成像重构的散射干扰抑制

针对单像素成像重构中的散射介质影响而导致重构图像无法达到最佳效果的问题,研究了有无散射介质的情况下,关联算法和压缩感知算法的图像重构适用性。分析了散射介质在成像光路造成的调制信息空间结构变化和在探测光路造成的信号损耗对成像的影响,建立了近红外单像素成像系统,使用CGI算法和TVAL3算法实现了穿透生物组织散射介质的单像素成像实验。实验发现,在无散射介质时,TVAL3算法的重构时间、峰值信噪比和相似度等均优于CGI算法;而在有散射介质时,CGI算法的三项数值中有两项优于TVAL3算法,其最大重构时间（0.304091 s）小于TVAL3算法最小时间（1.766299 s）,其最小峰值信噪比（9.9831 dB）高于TVAL3算法的最大值（9.170456 dB）,其相似度（0.0982、0.1178）则位于TVAL3算法的范围内（0.099258~0.497622）。结果表明,基于关联成像理论的CGI算法较适合散射介质成像,基于压缩感知理论的TVAL3算法更适合无散射介质成像。     

基于图像块细粒度的自适应单像素成像算法

设计了一种基于图 像块细粒度的自适应单像素成像算法。首先获取目标的低分辨图像,将其分为四等块,根据 每块中 重要小波系数的个数与分布,将其分为非重要、重要和半重要三类。非重要块不采样;重要 块全采样;半 重要块进行迭代分块、分类,部分采样。利用小波反变换重建高分辨图并重复上述步骤,直 到重建图像达 到目标分辨率。实验结果表明,对于背景平滑的医学生物图像,本文方法能够在相同采样率 下至少提高重建图像PSNR约2dB。