Author Affiliations
Abstract
1 Key Laboratory for Quantum Optics and Center for Cold Atom Physics of CAS, Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201800, China
2 University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
3 Shanghai Key Laboratory of Aerospace Intelligent Control Technology, Shanghai Aerospace Control Technology Institute, Shanghai 201800, China
We investigate the influence of the source’s energy fluctuation on both computational ghost imaging and computational ghost imaging via sparsity constraint, and if the reconstruction quality will decrease with the increase of the source’s energy fluctuation. In order to overcome the problem of image degradation, a correction approach against the source’s energy fluctuation is proposed by recording the source’s fluctuation with a monitor before modulation and correcting the echo signal or the intensity of computed reference light field with the data recorded by the monitor. Both the numerical simulation and experimental results demonstrate that computational ghost imaging via sparsity constraint can be enhanced by correcting the echo signal or the intensity of computed reference light field, while only correcting the echo signal is valid for computational ghost imaging.
ghost imaging speckle image reconstruction Chinese Optics Letters
2020, 18(4): 042602
1 中国科学院上海光学精密机械研究所量子光学重点实验室, 上海 201800
2 中国科学院大学, 北京 100049
针对现有基于全波形采样的激光关联成像回波采集数据量大且测距精度和测距分辨率受限于采样率的问题,研究了一种基于超阈值时间(TOT)技术的激光关联成像方法。利用基于TOT技术的时间宽度或峰值反推方法获取回波信号的强度信息,分析了TOT响应阈值选取、激光脉冲宽度、TOT测量误差对激光关联成像重构结果的影响。结果表明:基于TOT技术的回波信号获取方法可以实现激光关联成像;TOT响应阈值选为回波信号峰值的35%、激光脉宽不小于30个采样间隔、TOT测量误差的均方根误差小于1个采样间隔,能够保证较好的重构质量。此外,基于峰值反推获取目标回波信号强度信息的方法比基于TOT的时间宽度表征方法更准确。
遥感 关联成像 图像重建 成像系统
中国科学院上海光学精密机械研究所 中国科学院量子光学重点实验室, 上海 201800
基于稀疏限制的鬼成像雷达(Ghost Imaging Lidar via Sparsity Constraints, GISC Lidar)属于一种全新的凝视成像雷达体制, 具有探测灵敏度高、超分辨以及较好的抗干扰能力等特点。为了将GISC Lidar进行应用成果转化, 文中在简述GISC Lidar机理和近期国内外研究进展基础之上, 重点介绍了面向实际应用时GISC Lidar所需解决的核心问题以及该课题组在近期取得的主要研究成果, 进而对GISC Lidar的发展趋势进行了展望和探讨。
鬼成像 雷达成像 可预置赝热光源 运动模糊去除 ghost imaging lidar imaging prebuilt pseudo-thermal source motion deblurring 红外与激光工程
2018, 47(3): 0302001
1 上海大学理学院, 上海 200444
2 中国科学院上海光学精密机械研究所量子光学重点实验室, 上海 201800
3 中国空空导弹研究院, 河南 洛阳 471009
基于低速预先采集并记录调制散斑场、对毛玻璃高速高精度定位寻址的方式，提出一种方法解决了参考臂面阵CCD的图像采集速度对关联成像速度限制的问题。基于该方法搭建了可预置强度关联激光三维成像雷达实验系统。采用每次平移一个系统所决定的散斑大小就能保证两次采样独立的预置运行轨迹方案，以散斑场的相关性系统为评价函数，实验验证了该预置方案准确性高、重复性好。同时，完成了预置速度为2 kHz的强度关联激光三维成像演示实验，其成像结果与实时采样速度为100 Hz的强度关联激光三维成像结果相当，证明了该技术的有效性。
成像系统 关联成像 散斑场 统计光学
中国科学院上海光学精密机械研究所 量子光学重点实验室，上海 201800
基于稀疏和冗余表象的鬼成像雷达(Ghost Image via Sparsity Constraints，GISC Lidar)是一种结合光场空间涨落特性和现代信息论的全新雷达成像体制，其成像视场和分辨率无关，由此可在探测时采用大视场凝视成像模式捕捉运动目标以对其进行高分辨率成像探测。与闪光照相雷达需要将目标的反射光信号成像分布在焦平面阵列光电探测器件上相比，GISC雷达只需要一个无空间分辨能力的单像素探测器接收目标场景的全部反射光信号，因此可以极大地提升系统的成像探测灵敏度。此外，GISC雷达在成像探测过程中可以利用图像的各种先验约束，从而突破奈奎斯特采样定理对采样次数的要求，大幅度提高图像的信息获取效率。文中将结合上海光机所将鬼成像技术应用于雷达探测的研究历程，介绍GISC雷达研究进展，并指出GISC雷达工程化实际应用中仍待解决的若干问题。
鬼成像 雷达成像 稀疏和冗余表象 压缩感知 信息论 ghost image imaging lidar sparsity and redundant constraints compressive sensing information theory
