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 中国科学院大学材料与光电研究中心，北京 100049
3 宇航智能控制技术国防科技重点实验室，北京 100089
4 自然资源部第二海洋研究所卫星海洋环境动力学国家重点实验室，浙江 杭州 310012
5 中国科学院大学杭州高等研究院物理与光电工程学院，浙江 杭州 310024
针对水下鬼成像重构质量下降、分辨率退化的问题，分析水体对散斑场传播的作用，提出在重构计算前将参考臂散斑进行校正的方法，以实现对物臂散斑场的退化补偿，进而提高水下鬼成像的成像质量。首先根据近似的S-S（Sahu-Shanmugam）散射相函数和Wells模型推导得到调制传递函数，用来描述水体对散斑的退化作用；然后对参考臂散斑场进行校正补偿，使参考臂散斑与物臂散斑具有相同的退化程度以恢复关联性；最后采用校正后的参考臂散斑进行图像重构。从理论上证明了所提方法在二阶关联计算中会使得图像退化加剧，而在基于伪逆的重构计算中则可以有效提高图像分辨率、改善图像质量。通过仿真和实验验证了理论模型的正确性，该研究为远距离水下目标鬼成像图像恢复提供了新的思路。
海洋光学 水下鬼成像 散斑场退化补偿 水体调制传递函数 二阶关联 伪逆
1 国防科技大学理学院, 湖南 长沙 410073
2 国防科技大学量子信息学科交叉中心, 湖南 长沙 410073
3 北京邮电大学电子工程学院, 北京 100876
光学成像是人们获取信息最重要的技术手段之一。关联成像作为一种基于光场高阶关联发展起来的新技术, 利用单个点探测器就可以实现对面目标的成像, 具有物像分离、探测灵敏度高、抗干扰能力强等优点, 为光学成像技术的发展带来了新的机遇。但关联成像以时间换空间的多帧累积成像模式, 严重限制了图像的获取效率。为了解决该问题, 除了进行系统结构、光源和探测方法优化设计外, 研究高效的图像重构算法也是提高成像质量和成像速度最有效的方法之一。好的图像重构算法不仅能大大降低成像所需的测量次数, 提高信息提取效率和重构图像质量, 还能降低对成像系统硬件的要求, 是关联成像技术走向实用的关键。近年来, 关联成像图像重构算法不断演变, 发展出很多不同类型的重构算法。本文简要回顾了关联成像的原理机制, 进而在此基础上系统介绍了几种主要关联成像算法的基本原理, 并分析了其优缺点和适用场景。
量子光学 关联成像 强度关联 伪逆算法 深度学习 quantum optics ghost imaging intensity correlation pseudo-inverse algorithm deep-learning
上海理工大学 出版印刷及艺术设计学院，上海 200092
比较基于压缩感知关联成像（CGI）与伪逆关联成像（PGI）两者之间的成像效果差异,探讨形态学权重自适应对关联成像去除噪声的效果。选择不同的图像，通过MATLAB软件开展仿真实验，对目标图像分别采样64、256、512、1 024、2 048、3 000次，首先通过关联成像、基于压缩感知关联成像与伪逆关联成像三种方法重构图像，再对比压缩感知与伪逆两种方法重构图像的效果，以峰值信噪比（PSNR）、相关系数（CC）为量化指标，将基于压缩感知关联成像与伪逆关联成像在不同采样次数下进行对比分析。同时，通过实验分析形态学权重自适应去除关联成像中噪声的效果。伪逆关联成像在低次数采样的情况下比基于压缩感知关联成像的成像效果更好，在高采样次数下，基于压缩感知关联成像的成像效果更好。在实际重构中压缩感知关联成像重构的图像仍有噪声，形态学权重自适应可以有效去除关联成像实验中产生的噪声。
关联成像 目标重构 压缩感知 伪逆矩阵 ghost imaging target reconstruction compressed sensing pseudo-inverse
现有的激光拉曼气体检测(LRGD)系统受到系统噪声的影响, 对低浓度气体的检测精度较差。为了提高LRGD系统对低浓度气体的检测精度, 提出了一种基于多信号叠加和伪逆法的激光拉曼气体检测(MSSPI)方法。具体地说, 对于低浓度气体, 通过拉曼信号叠加的方式增强抵抗系统噪声的能力, 检测装置检测叠加的拉曼信号, 使用伪逆法重构单气体的拉曼信号值, 进而获取气体浓度。实验结果表明, 基于MSSPI方法的LRGD系统提高了对低浓度气体的检测精度。MSSPI方法不改变LRGD系统, 计算简单高效, 在一定程度上降低了系统对低浓度气体的检测误差, 可以作为气体检测中的一种辅助方法。
气体检测 激光拉曼 信号叠加 伪逆法 gas detection laser raman signal superposition pseudo-inverse method
1 吉林大学 电子科学与工程学院 集成光电子学国家重点联合实验室吉林大学实验区, 长春 130012
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 激发态物理重点实验室, 长春 130033
结合伪逆关联成像和迭代去噪关联成像, 提出了关联成像目标重构的伪逆迭代方法.该方法以伪逆关联成像重构结果为初始值, 选取合适的与噪声干扰相关的阈值, 通过迭代运算逼近实际的噪声干扰, 最终抑制噪声并提高重构图像的峰值信噪比.以峰值信噪比和相关系数为衡量标准, 将伪逆迭代关联成像的重构结果与差分关联成像、伪逆关联成像进行对比分析.仿真实验结果表明, 伪逆迭代方法的峰值信噪比较伪逆关联成像方法、差分关联成像方法分别高出约1.0 dB、3.1 dB, 同时其相关系数、视觉效果也有所改善, 验证了该方法的有效性.
关联成像 目标重构 伪逆矩阵 迭代运算 峰值信噪比 Ghost imaging Object reconstruction Pseudo-inverse matrix Iterative operation Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)
