基于光纤阵列赝热光源的运动平台计算鬼成像研究

发布时间:2021-11-27 07:51
  鬼成像又称关联成像,属于光学领域前沿技术之一,是对传统成像技术的突破和拓展,特别是仅需一个单点探测器就能重构目标图像的计算鬼成像(CGI)显著简化了系统结构,拓宽了鬼成像研究方向。面向目标遥感探测的应用需求,借鉴光纤激光相干合成技术,结合激光三维成像独特的技术优势,开展运动平台下计算鬼成像系统性能分析及改善成像质量的运动补偿研究,可为实现对目标的二维及三维重构提供理论和方法支撑,对于光纤阵列赝热光源CGI系统在运动平台下的遥感探测应用具有重要的研究意义。本文简述了CGI的基本原理及参考光场的计算方法,概括介绍了三种常用成像算法(时空关联STC、差分关联DC、正交匹配追踪OMP)的原理及流程。基于光纤阵列赝热光源,本文深入分析研究了采用低像素APD阵列的CGI系统工作性能。首先分析了光纤阵列赝热光源的光场特性,设计了基于低像素APD阵列探测器的接收系统方案,并对系统的成像性能进行了分析和评估。与传统单点探测CGI系统相比,采用相同成像算法,利用APD阵列探测器重构目标图像,采样时间需求将大大降低,同时并行处理将显著降低计算时间消耗,由于光源可实现高速时变散斑照射,从而可显著提高成像帧频及... 

【文章来源】:西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:76 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于光纤阵列赝热光源的运动平台计算鬼成像研究


经典热光源鬼成像示意图

示意图,成像原理,示意图,随机相位


[1],如图 2.2 所示。图2.2 计算鬼成像原理系统示意图CGI 作为赝热光鬼成像的一个发展研究,实质是 SLM 代替了旋转毛玻璃在光路设计中的作用,SLM 加载随机相位,光场照射到 SLM 上就能产生部分相干光。激光光源经过加载了随机相位的 SLM,然后经过物体将其反射或透射的光场由单像素桶探测器收集,CGI 系统比经典双臂鬼成像系统更简洁,使得鬼成像的实际应用性更加广泛。

光场分布,算法流程图,成像算法,目标物体


第二章 计算鬼成像原理与成像算法算法、差分关联成像(DGI)算法和基于压缩感知理论的贪婪算法系列中的追踪(OMP)关联成像算法。2.2.1 传统时空关联算法基于 D-FFT 计算目标物体的前表面光场分布 ( , , )rI x y z D即参考光场,并标物体后的总光强值进行关联计算,重构出目标物体的图像,STC 公式如下11( , ) ( ) ( , ) ( , ) ( , )Mi M i M MiG x y B B I x y B I x y B I x yM (2符号1iM 表示 M 次采样样本的集合平均运算。

【参考文献】:
期刊论文
[1]轴向运动目标鬼成像点扩散函数质量评价方法[J]. 梁振宇,樊祥,程正东,朱斌.  量子电子学报. 2017(03)
[2]Coprime-frequencied sinusoidal modulation for improving the speed of computational ghost imaging with a spatial light modulator[J]. 黎全,段振涛,林惠祖,高少博,孙帅,刘伟涛.  Chinese Optics Letters. 2016(11)
[3]可预置强度关联激光三维成像雷达实验研究[J]. 梅笑冬,龚文林,严毅,韩申生,曹清.  中国激光. 2016(07)
[4]切向运动目标的热光高阶鬼成像研究[J]. 梁振宇,樊祥,程正东,朱斌,施展.  激光与光电子学进展. 2016(08)
[5]Ghost imaging for an axially moving target with an unknown constant speed[J]. Xiaohui Li,Chenjin Deng,Mingliang Chen,Wenlin Gong,Shensheng Han.  Photonics Research. 2015(04)
[6]基于压缩感知的差分关联成像方案研究[J]. 白旭,李永强,赵生妹.  物理学报. 2013(04)
[7]运动目标强度关联成像及其在遥感探测中的应用[J]. 张聪,龚文林,韩申生.  中国激光. 2012(12)

博士论文
[1]关联成像系统多维信息测量和性能提高的研究[D]. 杨旭.哈尔滨工业大学 2016
[2]运动目标微波关联成像技术研究[D]. 查国峰.国防科学技术大学 2016
[3]提高雷达成像质量的若干新体制和新方法研究[D]. 许然.西安电子科技大学 2015
[4]雷达关联成像技术研究[D]. 李东泽.国防科学技术大学 2014

硕士论文
[1]基于SLM计算鬼成像及湍流下实验研究[D]. 李丽平.西安电子科技大学 2017
[2]关联成像的目标重构算法研究[D]. 张驰.吉林大学 2016
[3]运动目标微波关联稀疏成像技术研究[D]. 罗春生.中国科学技术大学 2016
[4]关联成像新方法的研究[D]. 唐文哲.西北大学 2016
[5]反馈式计算关联成像[D]. 孙帅.国防科学技术大学 2015
[6]基于压缩关联成像的移动物体跟踪方案研究[D]. 刘娇.南京邮电大学 2015
[7]稀疏目标的关联成像算法研究[D]. 于慧.中国科学技术大学 2014



本文编号:3521853

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