一种基于光强传输方程的散射成像相位恢复仿真研究

目录

  • 一、前言
  • 二、基于光强传输方程的散斑相位恢复仿真实例
    • 2.1 基于双平面的光强轴向微分估计
    • 2.2 基于多平面的光强轴向微分估计
  • 参考文献

一、前言

当光线经过云雾、烟尘等散射介质时,会引起光子的随机传输问题,导致光波无法聚焦成像,只能得到由散射光产生的散斑图像,散射成像技术就是从杂乱无章的散斑图样中恢复出目标信息的成像技术。目前散射成像技术主要有:利用光学相位共轭思想的波前调制技术,通过反馈调制算法控制空间光调制器等设备对入射光波前进行相位补偿,达到透过散射介质重新聚焦目的;利用测量散射介质的传输矩阵,对散斑场进行解码,实现透过散射介质成像;利用光学记忆效应(Optical Memory Effect,OME),根据单、多帧散斑场图像的相关特性,结合相位恢复算法实现成像[1]。

二、基于光强传输方程的散斑相位恢复仿真实例

2.1 基于双平面的光强轴向微分估计

光强传输方程法需要采集不同离焦面上的光强信息,可通过移动物平面或者移动图像平面(相机)获得物体离焦面上的光强信息。光路结构如图所示,由于加入了散射介质(如毛玻璃,散射片等),因而相机接收到的是散斑图像。

首先,仿真得到焦面处一幅散斑图,并通过角谱衍射得到离焦距离为1微米的离焦散斑图。通过光强传输方程,即可通过两幅散斑图像恢复出被测物体的真实相位,结果如图所示。

一种基于光强传输方程的散射成像相位恢复仿真研究_第1张图片
求解光强传输方程需要预先获得光强的轴向微分,该量不可直接测量,需要通过数值有限差分得到。Teague于1983年提出通过采集两幅轻微离焦图像,使两幅图像相对于中心聚焦图像的离焦距离相等且方向相反,利用中心有限差分法估计获得光强的轴向微分,即[2],
在这里插入图片描述如下图所示,分别获取相对于中心聚焦图像的离焦距离相等且方向相反散斑图,通过光强传输方程,恢复的相位如图所示。
一种基于光强传输方程的散射成像相位恢复仿真研究_第2张图片

2.2 基于多平面的光强轴向微分估计

考虑到双平面的轴向微分估计方法中仅采用两个平面的光强信息,其中唯一可控的参数为离焦距离。为了解决上述问题,许多研究人员提出采用多面(多于两个平面)强度测量估计轴向微分,更灵活地校正非线性误差或者降低噪声的影响。给定2n+1个测量平面的光强,基于多平面的光强轴向微分的差分公式均可表示为[2]

在这里插入图片描述
如下图所示,在仿真中,分别获取多幅离焦散斑图,通过光强传输方程,恢复的相位如图所示。

一种基于光强传输方程的散射成像相位恢复仿真研究_第3张图片

参考文献

[1] 邵晓鹏, 苏云, 刘金鹏, et al. 计算成像内涵与体系(特邀) [J]. 光子学报, 2021, 50(05): 9-31.
[2] 左超, 陈钱, 孙佳嵩, et al. 基于光强传输方程的非干涉相位恢复与定量相位显微成像:文献综述与最新进展 [J]. 中国激光, 2016, v.43;No.474(06): 227-57.


⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ ···· **博主简介** ··· ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

博士研究生生 ,研究方向主要涉及定量相位成像领域,具体包括干涉相位成像技术(如**全息干涉**、散斑干涉等)、非干涉法相位成像技术(如波前传感技术相位恢复技术)、此外,还对各种相位解包裹算法相干噪声去除算法等开展过深入的研究。

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