【摘 要】
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鬼成像（GI）,是一种利用光强涨落的关联性成像的新方法,相比传统的成像方式,具有一定的优势,是当下研究的热点之一。计算鬼成像（CGI）是传统鬼成像的改进,可以通过评价重构图像的模糊程度实现目标的深度对焦。但是这一类方法依然受到许多问题的困扰,如背景噪声会影响评价函数的性能;评价函数的工作稳定性依赖图像的信噪比,而高信噪比图像需要高采样次数;为了计算评价函数曲线需要重构多个深度的图像等都限制了计算鬼
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鬼成像（GI）,是一种利用光强涨落的关联性成像的新方法,相比传统的成像方式,具有一定的优势,是当下研究的热点之一。计算鬼成像（CGI）是传统鬼成像的改进,可以通过评价重构图像的模糊程度实现目标的深度对焦。但是这一类方法依然受到许多问题的困扰,如背景噪声会影响评价函数的性能;评价函数的工作稳定性依赖图像的信噪比,而高信噪比图像需要高采样次数;为了计算评价函数曲线需要重构多个深度的图像等都限制了计算鬼成像深度估计方法的实用性。另外,目前计算鬼成像系统尚未实现对多深度目标的估计,其问题在于多深度目标的重构图像可能同时观察到不同目标的对焦/离焦现象,从而影响评价函数的性能。针对这些问题,文本提出了计算鬼成像多深度目标快速对焦方法,主要工作内容如下:（1）研究了基于赝热光源的鬼成像系统以及计算鬼成像系统的重构方法,分析了散斑在深菲涅尔区的传播性质,建立了计算鬼成像在深菲涅尔区域的对焦/离焦模型。（2）提出了一种基于自适应对焦窗口的目标深度估计方法。首先,依据评价函数在成像区间中的整体特征选定搜索区间,然后在该区间内使用二分法迭代。同时,设计自适应窗口,尽量减少背景区域,也要保证窗口内目标的完整性。实验结果表明:该方法大幅降低了二分法迭代所需的必要工作距离,自适应窗口的选择减小了背景噪声对评价函数的影响,使该算法在欠采样条件下也同样适用,增强了算法的鲁棒性,进一步完善了基于计算鬼成像系统的深度估计方法。（3）分析了空域多目标场景的离焦图像特点,选择梯度域作为图像变换空间,使用基于TV模型的压缩感知算法进行图像重构,抑制了图像中离焦目标的干扰,从而估计出各目标所处的深度。此外,利用散斑横向相干距离与纵向相干距离的关联性,提出了变分辨率深度估计方法,在给定系统内所需重构的深度切片可以减少约39%,有效提高了算法效率。本文基于计算鬼成像系统,首先实现了对二维目标的深度估计算法的提升,接着首次提出了多深度目标的快速对焦方法,推动了自动对焦技术在鬼成像技术中的应用,有助于鬼成像迈向实用化。
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