【摘 要】
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传统成像技术一般是通过光的直接传输获取物体信息的,即物体需在可视范围内方可成像。因此当物体脱离探测范围时,传统的成像方式便不能再直接获得光信号,也就不能再进行成像。而非视域成像技术是一种依靠收集被测目标在周围环境中的散射信号来重建物体的方案,因此可以对可视范围外的隐藏目标进行高精度定位和表面轮廓信息的恢复。这种超越探测范围成像的优势,使其在无人驾驶、军事反恐、太空探索、搜索营救等诸多领域均有广阔的
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传统成像技术一般是通过光的直接传输获取物体信息的,即物体需在可视范围内方可成像。因此当物体脱离探测范围时,传统的成像方式便不能再直接获得光信号,也就不能再进行成像。而非视域成像技术是一种依靠收集被测目标在周围环境中的散射信号来重建物体的方案,因此可以对可视范围外的隐藏目标进行高精度定位和表面轮廓信息的恢复。这种超越探测范围成像的优势,使其在无人驾驶、军事反恐、太空探索、搜索营救等诸多领域均有广阔的应用前景。应用的需求也激发了非视域成像技术的发展,目前研究方向主要包括距离选通成像技术、基于超快激光的瞬态成像技术、光子计数探测技术等。得益于完善的基础理论,光子计数探测成像是最为经典的非视域成像方案,具有器件成熟、成本较低、定位精度高等优点。然而在远距离探测及多物体成像的场景中,传统椭球层析反投影模型由于图像增强算法尚不完善,抗噪能力较差,导致表面轮廓信息恢复质量、分辨精度等都会受到影响,分辨精度仍有较大提升空间。此外,这种方案较长的采样时间严重限制成像速度,阻碍了非视域成像实用化进程。针对上述问题,本文着力于优化算法及成像系统来对系统成像性能进行提升。就成像结构而言,本文首先介绍了基于点扫描和结构光照明两种不同探测方式的非视域成像方案,算法理论方面则是讲解了传统椭球层析反投影算法基本原理及非视域系统分辨精度理论。本文以上述理论为基础,针对轮廓信息重构质量、单个视域外物体定位精度和多物体分辨精度的提升展开了研究。研究成果主要包括:从传统椭球层析反投影算法模型出发优化滤波过程,提出基于此模型下的一维高斯拉普拉斯滤波算法,旨在解决非视域成像中重构像质量较差、多目标分辨精度不高的问题。并分析了重构像边缘信息缺失的原因,将距离修正算法、边缘修正滤波算法等应用到重构算法中,利用软阈值处理算法取代传统的整体阈值处理算法,进一步完善了重构算法。针对优化后的算法,首先进行了仿真模拟,并就仿真结果做了深入的讨论分析。随后,基于光子计数探测的原理,搭建起两套不同探测距离下的点扫描非视域成像系统,实验验证了算法的有效性。最终结合实验结果定量分析了两套实验系统性能参数:近探测距离的近红外非视域系统定位精度优于2cm,多目标的分辨精度优于3.5cm;远探测距离的可见波段非视域系统针对多目标的分辨精度优于2.5cm。前面提到的光子计数探测技术下的非视域成像系统,绝大多数为利用机械扫描装置搭建的点扫描系统,数据采集时间较长,为了提高非视域成像技术的成像速度,本文将结构光探测引入非视域成像。结合仿真实验与实际实验,探索在结构光探测的情况下,进行实时成像的可能性。针对实验中出现的重构质量差、投影像素受限制等问题,进行了深入的讨论分析。在工作最后还分析了未来优化的方向,为以后结构光非视域成像实验增强重构质量及提高成像速度提供了一种解决思路。
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