透过散射层对运动三维物体的单次曝光录像

施瑶瑶; 刘友文; 盛伟; 路元刚; 吴彤; 赫崇君

doi:doi:10.3788/AOS202040.2211003

光学学报, 2020, 40 (22): 2211003, 网络出版: 2020-10-25

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Single-Shot Video of Three-Dimensional Moving Objects Through Scattering Layers

论文大纲

施瑶瑶 ^1,3,**刘友文 ^2,*盛伟 ²路元刚 ¹吴彤 ^1,3赫崇君 ^1,3

作者单位

¹ 南京航空航天大学航天学院, 江苏南京 210016

² 南京航空航天大学理学院, 江苏南京 210016

³ 南京航空航天大学空间光电探测与感知工业和信息化部重点实验室, 江苏南京 210016

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摘要

透过散射介质成像在很多领域都有重要应用。然而,目前关于针对三维运动物体的透过散射介质成像与追踪的研究却很少。提出一种透过散射层对运动三维物体进行单次曝光录像的方法。从散射层两个不同位置出射的散斑之间非相关且包含了双视角下的物体信息,在这两部分散斑的重叠区域进行探测,可实现三维成像。在曝光过程中绕光轴旋转相机,可探测到由一系列旋转不同角度后的瞬时散斑叠加而成的一张散斑图像。在满足散斑旋转去相关的条件下,这些瞬时散斑之间非相关。至此,对应不同时刻、不同视角的一系列瞬时散斑多路复用于一张散斑图像中。利用互相关解卷积成像法,通过依次旋转各个单视角下探测的点扩展函数,即可从这张散斑图像中重建出三维运动物体的视频信息。

Abstract

Imaging through scattering media has important applications in many fields. However, there are few studies on imaging and tracking of three-dimensional (3D) moving objects through scattering media. In this paper, a method of single-shot videoing for 3D moving objects through scattering layers is proposed. The speckles emitted from two different positions of the scattering layer are uncorrelated and contain the object information under dual view angles. Detecting in the overlapping area of the two parts of the speckles can realize 3D imaging. By rotating the camera around the optical axis during the exposure process, a speckle image consists of a series of momentary speckles with different rotation angles can be detected. With the speckle rotation decorrelation property, these momentary speckles are uncorrelated with each other. Thus, a series of momentary speckles corresponding to different moments and different view angles are multiplexed in a speckle image. Using the cross-correlation deconvolution imaging method, the video information of the 3D moving objects can be reconstructed from this speckle image by rotating the point spread function detected in each single view.

1 引言

在光学成像过程中,光遇到散射介质时会发生散射,导致所成图像模糊甚至成为散斑^[1]。因此,透过散射介质成像在光学显微、天文观测、航天探测、生物医学等很多领域都有重要的应用。国内外研究人员提出了一些透过散射介质成像技术,如光学相干层析、波前整形、光相位共轭、光学传输矩阵等^[2-9]。最近,一种透过散射层成像技术被提出并改进^[10-11],该技术主要基于散斑的记忆效应,即小角度转动入射光会使散射层出射的散斑呈现线性平移不变的效果^[12-13]。目前,基于记忆效应的透过散射层成像技术主要有两种:散斑相关成像法和散斑解卷积成像法^[11,14]。这两种方法各有利弊,其中散斑解卷积成像法由于其成像质量高、可恢复目标物体位置信息、计算速度快等优势得到了研究人员的关注。

透过散射层对运动物体进行成像和追踪在很多实际应用中都十分重要。目前提出的方法中,要么无法对物体进行成像^[15],要么无法定量测量物体的运动轨迹^[16],而另外一些基于散斑相关成像法的技术则常常受到迭代相位恢复算法计算时间长、成像质量较低等困扰^[17-19]。最近,本课题组提出了一种基于散斑多路复用方法的单次曝光录像技术,实现了透过散射层对运动物体的成像和追踪^[20]。该技术根据散斑旋转去相关性质,将互不相关的散斑多路复用于一张散斑图像中。随后,利用散斑解卷积成像法,从这张散斑图像中恢复出各个时刻的物体图像,同时得到物体的精确运动轨迹。此外,该技术还具有计算速度快、存储空间小等优点。但是,该技术只能对平面的运动物体进行成像和追踪,对三维物体则不适用。这是因为基于记忆效应的透过散射层成像技术适用于对二维物体的成像,深度不可分辨是该技术的一项缺陷。为了克服这一缺陷,研究人员做了很多努力,用多种方法实现了针对静止目标物体的基于记忆效应的透过散射层深度可分辨三维成像^[21-25]。然而,目前还没有关于透过散射层对运动的三维物体进行成像和追踪的方法被提出。由于透过散射层对运动三维物体的成像与追踪在实际应用中十分常见,因此,对该问题的研究十分必要。

本文提出一种透过散射层对运动的三维物体进行单次曝光录像的方法。根据之前的研究结果,从散射层上的两个不同位置出射的散斑包含了双视角下的物体信息,根据视差原理可实现对物体的三维成像^[21]。将相机放置在散斑重叠区域,可探测到这两部分散斑的叠加信息。由于出射位置不同,这两部分散斑非相关。在曝光过程中绕光轴旋转相机,使各个时刻的瞬时散斑发生旋转并叠加在一张散斑图像中。在满足散斑旋转去相关条件时,这些瞬时散斑非相关。这样,一系列对应不同时刻、不同视角的瞬时散斑多路复用于一张散斑图像中。利用散斑解卷积成像法,通过依次旋转左、右视角下单独探测的点扩展函数(PSF),即可重建出双视角下运动三维物体的视频录像。

2 原理

2.1 运动三维物体的单次曝光录像

透过散射层对运动三维物体的单次曝光录像方法的原理如图1所示。从一个三维物体O出射的非相干光进入散射层后被散射,从另一侧出射的散射光穿过紧贴散射层的光阑,最终被相机探测。光阑上有两个对称分布、尺寸合适的通光孔,分别出射一部分散斑。根据之前的研究结果,这两部分散斑分别包含了左、右两个视角下的物体信息,根据视差原理可以实现对目标物体的三维成像^[21]。

图 1. 透过散射层对运动三维物体的单次曝光录像原理示意图

Fig. 1. Schematic diagram of single-shot videoing of 3D moving objects through scattering layers

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由于散射光是扩散的,从两个通光孔出射的散射光经过一段距离的传播后重叠在一起,将相机放置在散射光重叠的区域,探测到的散斑I就等于从左通光孔和右通光孔出射的散斑I_L(r)和I_R(r)的叠加:

I (r) = I_{L} (r) + I_{R} (r), (1)

式中:r代表横向位置矢量。根据记忆效应,物体上每一个点发出的光透过散射层后形成的散斑均保持平移不变性。将物体上某一点发出的光形成的散斑看作PSF,根据散斑在物平面上和深度方向上的记忆效应,物体发出的光形成的散斑I可以看作物体O的函数与PSF的卷积^[11,14,22]。据此,(1) 式可以表示为

I (r) = I_{L} (r) + I_{R} (r) = O_{L} (r) * S_{L} (r) + O_{R} (r) * S_{R} (r), (2)

式中:*代表卷积运算;O_L(r)和O_R(r)分别表示左、右两个视角下观察到的物体函数;S_L(r)和S_R(r)分别表示左侧和右侧通光孔对应的PSF。两个通光孔对应了散射层上的不同区域,物光透过这两个区域时经历了不同的散射,因此从这两个通光孔出射的散斑I_L(r)和I_R(r)非相关,同理S_L(r)和S_R(r)之间也呈非相关。

在上述基础上,将相机在曝光过程中绕光轴旋转,旋转过程中每隔一定角度停顿一小段时间以稳定探测散斑,因而每个旋转角都对应了曝光过程中的某一时刻。根据相对运动原理,相机的旋转相当于散斑旋转。最终探测到的散斑图像I就等于旋转了不同角度的所有瞬时散斑的叠加:

\begin{array}{l} I (r) = \sum_{i} [I_{L} (θ_{i}; r) + I_{R} (θ_{i}; r)] = \\ \sum_{i} [O_{L} (θ_{i}; r) * S_{L} (θ_{i}; r) + O_{R} (θ_{i}; r) * S_{R} (θ_{i}; r)], (3) \end{array}

式中:θ_i代表散斑旋转角度序列中的第i个旋转角; $I_{L} (θ_{i}; r) 和 I_{R} (θ_{i}; r) 分别代表左、右两个通光孔出射的旋转了 θ_{i} 角度的散斑; O_{L} (θ_{i}; r) 和 O_{R} (θ_{i}; r) 分别表示左、右两个视角下旋转了 θ_{i} 角度的物体图像; S_{L} (θ_{i}; r) 和 S_{R} (θ_{i}; r)$ 分别表示左、右通光孔对应的旋转了θ_i角度的PSF。

为了能够分别恢复每一时刻的物体信息,将旋转角度间隔全部设置成大于散斑旋转去相关角的值^[20],那么所有旋转的瞬时散斑都非相关,也就是说,任意 $I_{L} (θ_{i}; r) 和 I_{L} (θ_{j}; r) (j \neq i) [或 I_{R} (θ_{i}; r) 和 I_{R} (θ_{j}; r)$ (j≠i)]非相关,同理任意 $S_{L} (θ_{i}; r) 和 S_{L} (θ_{j}; r)$ (j≠i)[或 $S_{R} (θ_{i}; r) 和 S_{R} (θ_{j}; r)$ (j≠i)]非相关。这样,一系列对应不同时刻、不同视角的瞬时散斑多路复用于(3)式所示的单次曝光得到的散斑图像中,瞬时散斑中包含了各个时刻的双视角物体信息。

2.2 运动三维物体的视频重建

为了从最终探测到的一张散斑图像I中恢复物体信息,将图1所示的系统中的物体换成小孔作为参考点光源。遮挡右通光孔,单独探测从左通光孔出射的散斑,用S_L表示;再单独探测从右通光孔出射的散斑,用S_R表示。基于两个相关的散斑之间的相关运算结果为尖峰δ函数、而两个非相关的PSF之间的相关运算结果为背景噪声这一性质,某一时刻左视角下的物体图像可以通过互相关解卷积成像法重建出来^[20]:

\begin{array}{l} S_{L} (θ_{j}; r - r_{0}) \otimes I (r) = S_{L} (θ_{j}; r - r_{0}) \otimes \sum_{i} [O_{L} (θ_{i}; r) * S_{L} (θ_{i}; r) + \\ O_{R} (θ_{i}; r) * S_{R} (θ_{i}; r)] = δ (θ_{j}; r + r_{0}) * O_{L} (θ_{j}; r) + C = O_{L} (θ_{j}; Δ r_{L}) + C, (4) \end{array}

式中:􀱋代表相关运算;θ_j代表这一时刻对应的散斑旋转角度;Δr_L为左视角下物体相对参考点光源的位置矢量;C为背景噪声; $S_{L} (θ_{j}; r - r_{0})$ 为将探测到的S_L旋转θ_j角度后得到的数值模拟PSF; $O_{L} (θ_{j}; Δ r_{L})$ 为重建的对应该时刻的左视角下物体图像。由于曝光过程中将所有旋转的瞬时散斑之间都设置为非相关,并且左、右通光孔出射的散斑非相关,因此,当(4)式中的 $S_{L} (θ_{j}; r - r_{0})$ 与散斑I中的某一瞬时散斑匹配相关时,可直接恢复出物体图像 $O_{L} (θ_{j}; r)$ ,且其余所有的瞬时散斑与 $S_{L} (θ_{j}; r - r_{0})$ 均不相关,表现为背景噪声。

根据曝光过程中的散斑旋转角度序列,将S_L依次旋转至各个对应角度,并将其分别代入(4)式,即可重建出每个时刻左视角下的物体图像以及物体横向位置信息。同理,将S_R依次旋转至各个角度并将其代入(4)式,即可重建出每个时刻右视角下的物体图像及横向位置信息。这样,就从一张散斑图像中重建出了双视角下的运动三维物体视频。

最后,根据相机的旋转速度ω以及旋转过程中的停顿时间t_pause,可以计算出任一散斑旋转角θ_j对应的时刻t_j:

t_{j} = θ_{j} / ω + j \times t_{pause}, (5)

图 2. 物体上某一点P与参考点光源H的深度差的计算原理图

Fig. 2. Schematic diagram for calculating depth difference between point P on object and reference point light source H

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这样就可以在重建过程中根据匹配PSF的旋转角度来确定这一帧图像对应的时刻。此外,根据重建图像中左、右视角下的物体横向位置差,可以计算出三维物体上任意一点P的深度信息。如图2所示,点H代表测量PSF时参考点光源所处的位置。分别测量左、右视角下恢复的图像中物体相对图像中心的像素距离,据此计算出左、右视角下物点P的像与参考点光源H的像在相机感光面上的相对距离,分别如图2中的矢量x_L和x_R所示。那么,物体上的点P与参考点光源H之间的深度差d可表示为

d = u - \frac{a \times u \times v}{a \times v + u \times |x_{L} - x_{R}|}, (6)

式中:u代表参考点光源H到散射层的深度距离;v代表散射层到探测面的距离;a代表两个通光孔中心的间距。

3 实验

在第一个实验中,对图3(a)所示的三维物体进行了透过散射层的单次曝光录像。该物体是由图3(b)所示的平面物体弯折而成的,该平面物体是打印在幻灯片上的透射型字母“S”和“T”,字母宽度约为1 mm,两字母之间的间隔约为1 mm。弯折后的物体夹角约为60°,左右侧面的宽度约为4 mm。将该物体放置在图1所示的成像系统中,并将其以120 μm/s的速度在垂直于光轴的平面内从右向左移动。该系统中三维物体的底部到散射层的距离u约为317 mm,散射层到相机探测面的距离v约为144 mm。自主搭建的532 nm空间非相干光源^[20-21]发出的光透过该三维物体后,入射至毛玻璃(型号DG20-220,Thorlabs公司)并在另一侧形成散射光。散射光透过紧贴着散射层的光阑后被相机(型号GS3-U3-91S6C-C,Point Grey公司,3376×2704像素,像素尺寸为3.69 μm)探测。在此系统条件下,记忆效应在物平面上的范围约为以参考点为中心、直径为24 mm的圆,而记忆效应在深度方向的范围为参考点前后10 mm内,两个范围均大于物体尺寸,因此可有效实现三维成像。光阑上的两个通光孔直径约为5 mm,两通光孔的中心距离a约为7 mm。光阑和相机的中心均在系统光轴上,向远离光阑方向移动相机,使每个通光孔出射的散斑都能够分布在整个相机探测面上,此时相机位于两个通光孔出射的散射光的重叠区域,能够同时探测来自两个通光孔的散斑。绕光轴旋转相机,即可实现散斑绕图像中心旋转的效果。相机的单次曝光时长为27 s,在曝光开始1.1 s后相机以水平位置为起点开始转动,转动速度为10 (°)/s,每转动10°就停顿1.1 s,重复转动和停顿直至曝光时间结束。最终拍摄的散斑图像I如图3(d)所示。

透过散射介质对运动三维物体的单次曝光录像实验。(a)作为实验样品的三维物体示意图;(b)用于制作三维物体的平面物体;(c)平面物体的成像结果;(d)单次曝光探测的散斑;(e)(f)左、右视角下的PSF;(g)~(l)重建的运动三维物体视频中的6帧双视角图像;(m)物体的三维重建结果。比例尺:三维物体底部平面上的812 μm

图 3. 透过散射介质对运动三维物体的单次曝光录像实验。(a)作为实验样品的三维物体示意图;(b)用于制作三维物体的平面物体;(c)平面物体的成像结果;(d)单次曝光探测的散斑;(e)(f)左、右视角下的PSF;(g)~(l)重建的运动三维物体视频中的6帧双视角图像;(m)物体的三维重建结果。比例尺:三维物体底部平面上的812 μm

Fig. 3. Experiment for single-shot videoing of 3D moving objects through scattering medium. (a) Diagram of 3D object used as experimental sample; (b) original 2D object for fabricating 3D object; (c) imaging result of 2D object; (d) speckle image detected by single-shot; (e)(f) PSFs from left and right apertures; (g)-(l) six frames of double-view image of reconstructed video of 3D moving object; (m) reconstructed 3D result of object. Scale bar: 812 μm on plane of 3D object bottom

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为了探测左、右通光孔对应的散斑,在图1所示系统中的三维物体的底部平面放置一个直径为100 μm的小孔作为参考点光源,并将三维物体取走。在其他系统条件不变的情况下,遮住右通光孔,此时相机探测到从左通光孔出射的散斑即为S_L,如图3(e)所示;遮住左通光孔,记录此时相机探测的散斑S_R,如图3(f)所示。

接下来,根据采集到的S_L和S_R进行物体图像重建。将S_L依次旋转0°,10°,20°,…,120°,并分别将旋转后的S_L和散斑图像I代入(4)式进行互相关解卷积成像计算,最终恢复出13帧左视角下的物体图像。用同样的方法,根据S_R和散斑图像I重建出右视角下的13帧物体图像。由于本系统条件下的散斑旋转去相关角仅为0.21°,相机旋转过程中拍摄的散斑与停顿时拍摄的散斑几乎都非相关,因此这些散斑对最终的物体重建几乎没有产生影响。得益于互相关解卷积成像法,整个重建过程十分快速,且无需额外的散斑提取算法,并能够给出物体的位置信息。最终重建出左、右双视角下的13帧视频录像,视频的播放速度约为真实速度的6.6倍,其中第1,3,5,7,9,11帧双视角图像如图3(g)~(l)所示。

作为对比,在相同的系统条件下对图3(b)所示的平面物体进行了透过散射层成像,重建的图像如图3(c)所示。图3(g)~(l)所示的重建图像中的两个字母比图3(c)中的窄,并且存在一定变形。左、右视角下图像的差别[图3(i)中左视角下字母S更清晰、右视角下字母T更清晰]表明物体大致位于两个通光孔正前方;随后物体向左移动一段距离至图3(j)的位置,此时左视角字母S和T同样清晰、右视角只有字母T清晰,这表明物体大概位于左通光孔的正前方。结合左、右视角的差别,可以推测出这两个字母分别位于左、右两个斜面上。此外,从重建图像中可以测量出相邻两帧之间的物体移动距离约为31 pixel,结合实验系统的各项参数可计算出物体的横向移动速度约为119.9 μm/s,其与实际速度十分吻合。此外,在同一时刻拍摄的左、右视角下的物体上选取一点,如字母T的横竖两个笔画的交点,测量出该点的平均横向位移差约为6 pixel,即|x_L-x_R|约等于22.14 μm,将其代入(6)式可计算出该点与参考点光源的深度差约为2.2 mm,这与实际测量值(2.5±0.5) mm大致相符。同理,根据(6)式测量并计算出各个物体上多个点的深度信息,从而可大致推算出位于各个倾斜平面上物体的深度分布,结合已恢复的二维图像可粗略重建出物体的三维图像,如图3(m)所示。

第二个实验中的系统条件与实验一相同,只是将物体换成了如图4(a)所示的三维物体。该三维物体由打印在平面幻灯片上的透射型字母O、P、S、T弯折而成。字母宽度约为1 mm,字母O和P、S和T之间的间隔约为1 mm。弯折后的字母O和P所在平面的夹角约为90°,字母S和T所在平面的夹角约为60°,4个侧面的宽度均为4 mm左右。由于物体宽度较大,为了把整个物体的移动过程拍全,将物体的移动速度设为240 μm/s,单次曝光时长设为35 s,其余条件均不变。最终拍摄的散斑图像I如图4(b)所示。通过同样的方法从这张散斑图像中重建出了左、右双视角下的17帧视频,视频的播放速度约为实际速度的4.3倍,其中第1,2,3,6,7,8,13,14,15帧双视角图像如图4(c)~(k)所示。如图4(c)所示,由于物体自右向左移动,所以最先拍摄到的是字母O和P;随着物体的继续移动,字母O逐渐消失,字母O位于左侧斜面导致右视角下的字母O比左视角更早消失,如图4(c)~(e)所示。从图4(i)~(k)可以明显看出字母T位于一个斜面上,并且右视角下的T总是比左视角的强度更大,这表明物光更容易照射到右通光孔,因此可以推测T所在的斜面在右侧。从重建图像中可以测量出相邻两帧之间的物体移动距离约为62 pixel,计算得到物体的横向移动速度约为239.8 μm/s,这与实际速度吻合。此外,在同一时刻拍摄的左、右视角下的物体上选取一点,如字母P左上角的笔画交点,测出该点的平均横向位移差约为5 pixel,将其代入(6)式可计算出该点与参考点光源的深度差约为1.8 mm,这与实际测量的(2.0±0.5) mm大致相符。此外,根据(6)式和恢复的二维图像可粗略重建出物体的三维图像,如图4(l)所示。需要指出的是,由于(6)式中的多项参数在实际测量中都存在误差,并且在本实验系统条件下的深度分辨率接近0.4 mm,相对于小尺寸、小纵深的物体来说该分辨率不够小,所以在本实验条件下根据(6)式计算出的深度结果并不精确,只能作为一个大致的参考。

图 4. 透过散射介质对运动三维物体的单次曝光录像实验。(a)作为实验样品的三维物体示意图;(b)单次曝光探测的散斑;(c)~(k)重建的运动三维物体视频中的9帧左右视角图像;(l)物体的三维重建结果。比例尺:三维物体底部平面上的812 μm

Fig. 4. Experiment for single-shot videoing of 3D moving objects through scattering medium. (a) Diagram of 3D object used as experimental sample; (b) speckle image detected by single-shot; (c)-(k) nine frames of double-view image of reconstructed 3D video of moving object; (l) reconstructed 3D result of object. Scale bar: 812 μm on plane of 3D object bottom

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4 结论

从原理和实验上证明了一种透过散射层对运动的三维物体进行单次曝光录像的方法。从散射层上的两个不同位置出射的散斑包含了双视角下的物体信息,根据视差原理实现对物体的三维成像。将相机放置在散斑重叠区域,探测两部分散斑的叠加信息。这两部分散斑由于散射区域不同而呈非相关。在曝光过程中绕光轴旋转相机,各个时刻的瞬时散斑发生旋转并叠加在一张散斑图像中。控制旋转间隔角度使其大于散斑旋转去相关角,使所有瞬时散斑之间非相关。最终,一系列不同时刻、不同视角的散斑多路复用于一张散斑图像中。依次旋转左、右视角下单独探测的PSF,通过散斑解卷积成像法重建出双视角下运动三维物体的视频。此外,通过精确计算可得到物体的横向位置和移动速度,并且可以大致计算出物体的深度信息。整个成像系统十分简洁,图像重建速度也非常快,并且数据存储空间得到了大幅节省。所得研究结果能够为透过散射层的三维运动物体成像与追踪等的研究和应用提供一定参考,具有一定的实际意义。

参考文献

[1] Goodman JW. Speckle phenomena in optics: theory and applications[M]. 1st ed. Englewood: Roberts & Company Publishers, 2007: 1- 4.

[2] Huang D, Swanson E, Lin C, et al. Optical coherence tomography[J]. Science, 1991, 254(5035): 1178-1181.

[3] Vellekoop I M, Mosk A P. Focusing coherent light through opaque strongly scattering media[J]. Optics Letters, 2007, 32(16): 2309-2311.

[4] Katz O, Small E, Silberberg Y. Looking around corners and through thin turbid layers in real time with scattered incoherent light[J]. Nature Photonics, 2012, 6(8): 549-553.

[5] Yaqoob Z, Psaltis D, Feld M S, et al. Optical phase conjugation for turbidity suppression in biological samples[J]. Nature Photonics, 2008, 2(2): 110-115.

[6] Popoff S M, Lerosey G, Carminati R, et al. Measuring the transmission matrix in optics: an approach to the study and control of light propagation in disordered media[J]. Physical Review Letters, 2010, 104(10): 100601.

[7] 孙雪莹, 王剑南, 李伟, 等. 基于光学传输矩阵实现透过散射介质的动态目标成像[J]. 中国激光, 2018, 45(12): 1205001.

Sun X Y, Wang J N, Li W, et al. Dynamic target imaging through scattering media based on optical transmission matrix[J]. Chinese Journal of Lasers, 2018, 45(12): 1205001.

[8] 赵明, 赵美晶, 孙程伟, 等. 基于纯相位调制的散射介质传输矩阵测量与光波聚焦[J]. 光学学报, 2018, 38(1): 0129001.

Zhao M, Zhao M J, Sun C W, et al. Measurement and light focusing by transmission matrices of scattering media based on phase-only modulation[J]. Acta Optica Sinica, 2018, 38(1): 0129001.

[9] 朱磊, 邵晓鹏. 散射成像技术的研究进展[J]. 光学学报, 2020, 40(1): 0111005.

Zhu L, Shao X P. Research progress on scattering imaging technology[J]. Acta Optica Sinica, 2020, 40(1): 0111005.

[10] Bertolotti J, van Putten E G, Blum C, et al. Non-invasive imaging through opaque scattering layers[J]. Nature, 2012, 491(7423): 232-234.

[11] Katz O, Heidmann P, Fink M, et al. Non-invasive single-shot imaging through scattering layers and around corners via speckle correlations[J]. Nature Photonics, 2014, 8(10): 784-790.

[12] Feng S, Kane C, Lee P A, et al. Correlations and fluctuations of coherent wave transmission through disordered media[J]. Physical Review Letters, 1988, 61(7): 834-837.

[13] Freund I, Rosenbluh M, Feng S. Memory effects in propagation of optical waves through disordered media[J]. Physical Review Letters, 1988, 61(20): 2328-2331.

[14] Edrei E, Scarcelli G. Memory-effect based deconvolution microscopy for super-resolution imaging through scattering media[J]. Scientific Reports, 2016, 6: 33558.

[15] Zhou E H, Ruan H W, Yang C, et al. Focusing on moving targets through scattering samples[J]. Optica, 1900, 1(4): 227-232.

[16] Akhlaghi M I, Dogariu A. Tracking hidden objects using stochastic probing[J]. Optica, 2017, 4(4): 447-453.

[17] Cua M, Zhou E H, Yang C. Imaging moving targets through scattering media[J]. Optics Express, 2017, 25(4): 3935-3945.

[18] Guo C F, Liu J T, Wu T F, et al. Tracking moving targets behind a scattering medium via speckle correlation[J]. Applied Optics, 2018, 57(4): 905-913.

[19] Li X H, Stevens A, Greenberg J A, et al. Single-shot memory-effect video[J]. Scientific Reports, 2018, 8(1): 13402.

[20] Shi Y Y, Liu Y W, Sheng W, et al. Speckle rotation decorrelation based single-shot video through scattering media[J]. Optics Express, 2019, 27(10): 14567-14576.

[21] Shi Y Y, Liu Y W, Wang J M, et al. Non-invasive depth-resolved imaging through scattering layers via speckle correlations and parallax[J]. Applied Physics Letters, 2017, 110(23): 231101.

[22] Xie X S, Zhuang H C, He H X, et al. Extended depth-resolved imaging through a thin scattering medium with PSF manipulation[J]. Scientific Reports, 2018, 8(1): 4585.

[23] Jin X, Wang Z P, Wang X Y, et al. Depth of field extended scattering imaging by light field estimation[J]. Optics Letters, 2018, 43(20): 4871-4874.

[24] Salhov O, Weinberg G, Katz O. Depth-resolved speckle-correlations imaging through scattering layers via coherence gating[J]. Optics Letters, 2018, 43(22): 5528-5531.

[25] Mukherjee S, Vijayakumar A, Kumar M, et al. 3D imaging through scatterers with interferenceless optical system[J]. Scientific Reports, 2018, 8(1): 1134.

施瑶瑶, 刘友文, 盛伟, 路元刚, 吴彤, 赫崇君. 透过散射层对运动三维物体的单次曝光录像[J]. 光学学报, 2020, 40(22): 2211003. Yaoyao Shi, Youwen Liu, Wei Sheng, Yuangang Lu, Tong Wu, Chongjun He. Single-Shot Video of Three-Dimensional Moving Objects Through Scattering Layers[J]. Acta Optica Sinica, 2020, 40(22): 2211003.

透过散射层对运动三维物体的单次曝光录像下载： 1210次

1 引言

2 原理

2.1 运动三维物体的单次曝光录像

图 1. 透过散射层对运动三维物体的单次曝光录像原理示意图

Fig. 1. Schematic diagram of single-shot videoing of 3D moving objects through scattering layers

2.2 运动三维物体的视频重建

图 2. 物体上某一点P与参考点光源H的深度差的计算原理图

Fig. 2. Schematic diagram for calculating depth difference between point P on object and reference point light source H

3 实验

4 结论

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2.2 运动三维物体的视频重建

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