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量子成像方法以及量子成像系统技术方案

技术编号:22816386 阅读:57 留言:0更新日期:2019-12-14 12:52
本申请提供一种量子成像方法以及量子成像系统。通过该量子成像方法需要存储S

Quantum imaging method and quantum imaging system

【技术实现步骤摘要】
量子成像方法以及量子成像系统
本申请涉及量子成像领域,特别是涉及一种量子成像方法以及量子成像系统。
技术介绍
量子成像也被称为“鬼成像”或者“关联成像”,近年来取得了很大的进展,受到人们的广泛关注,其具有重要的理论和实践意义。量子成像通过将光源发出的光分成两束,一束称为信号光,照到目标物体上并由一个“桶探测器”收集。另外一束称为参考光,直接照到一个面阵列探测器上(或将点探测器在参考光路合适位置的横向平面进行逐点扫描)。将面阵列探测器上的每一个像素的结果与桶探测器的结果输送到数据处理单元进行符合运算,从运算结果可以再现物体的像。然而,传统的量子成像方法,主要通过计算关联函数及其量子期望值来实现的,需要计算出涉及到的整体数据的平均值。从而,在获取图像之前,需要把所有相关的图像数据储存起来再进行计算。例如,要对100000帧图像求平均值,则需要存储这100000帧图像数据,按VGA图像尺寸(640x480)算,每一副图数据为0.9MB(每个像素24bit)。此时,通过传统的量子成像方法再现物体的像需要90GB的数据,计算资源非常大,计算速度缓慢,使得量子成像的速度和效率低。
技术实现思路
基于此,有必要针对传统的量子成像方法计算资源非常大,计算速度缓慢,导致的量子成像速度和效率低的问题,提供一种可以降低存储的数据量,简化数据处理复杂度,快速高效地实现量子成像的量子成像方法以及量子成像系统。本申请提供一种量子成像方法,应用于量子成像系统,包括:S10,提供入射光;S20,所述入射光照射至目标物体后形成信号光,并对所述信号光进行收集,获得第n次信号光测量数据Sn以及第(n+m)次信号光测量数据Sn+m;S30,提供第n次参考光数据In(x,y)与第(n+m)次参考光数据In+m(x,y),其中,所述第n次参考光数据In(x,y)为所述第n次信号光测量数据Sn对应的参考数据,所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)为所述第(n+m)次信号光测量数据Sn+m对应的参考数据,用于构建量子成像模型,(x,y)为像素点坐标;S40,根据所述第n次信号光测量数据Sn、所述第(n+m)次信号光测量数据Sn+m、所述第n次参考光数据In(x,y)以及所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)中至少三个参数测量数据构建量子成像模型,以获得所述目标物体的图像;其中,n与m为任意的正整数。在一个实施例中,在所述步骤S40中,根据所述第n次信号光测量数据Sn、所述第(n+m)次信号光测量数据Sn+m以及所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)构建所述量子成像模型,所述量子成像模型为:GIGI(x,y)=<(Sn+m-Sn)(In+m(x,y))>。在一个实施例中,当m为1时,所述量子成像模型为:GIGI(x,y)=<(Sn+1-Sn)(In+1(x,y))>。在一个实施例中,在所述步骤S40中,根据所述第n次信号光测量数据Sn、所述第(n+m)次信号光测量数据Sn+m以及所述第n次参考光数据In(x,y)构建所述量子成像模型,所述量子成像模型为:GIGI(x,y)=-<(Sn+m-Sn)(In(x,y))>。在一个实施例中,当m为1时,所述量子成像模型为:GIGI(x,y)=-<(Sn+1-Sn)(In(x,y))>。在一个实施例中,在所述步骤S40中,根据所述第(n+m)次信号光测量数据Sn+m、所述第n次参考光数据In(x,y)以及所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)构建所述量子成像模型,所述量子成像模型为:GIGI(x,y)=<Sn+m(In+m(x,y)-In(x,y))>。在一个实施例中,当m为1时,所述量子成像模型为:GIGI(x,y)=<Sn+1(In+1(x,y)-In(x,y))>。在一个实施例中,在所述步骤S40中,根据所述第n次信号光测量数据Sn、所述第n次参考光数据In(x,y)以及所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)构建所述量子成像模型,所述量子成像模型为:GIGI(x,y)=-<Sn(In+m(x,y)-In(x,y))>。在一个实施例中,当m为1时,所述量子成像模型为:GIGI(x,y)=-<Sn(In+1(x,y)-In(x,y))>。在一个实施例中,在所述步骤S40中,根据所述第n次信号光测量数据Sn、所述第(n+m)次信号光测量数据Sn+m、所述第n次参考光数据In(x,y)以及所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)构建所述量子成像模型,所述量子成像模型为:其中,m大于1的整数。在一个实施例中,当m为2时,所述量子成像模型为:在一个实施例中,在所述步骤S30中,根据所述入射光,计算所述入射光的光场分布作为参考光数据,获得所述第n次参考光数据In(x,y)以及所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)。在一个实施例中,在所述步骤S30中,根据调制信号获得所述第n次参考光数据In(x,y)以及所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)。在一个实施例中,一种采用如上述任一实施例中所述的量子成像方法对目标物体进行在线量子成像的量子成像系统,其特征在于,包括:热光源,用于发出入射光;分束器,设置于所述入射光的光路上,用于将所述入射光分为信号光与参考光;桶探测器,设置于所述信号光的光路上,用于收集所述信号光照射所述目标物体后的信号光测量数据;面阵列探测器,设置于所述参考光的光路上,用于收集参考光数据;数据处理模块,用于根据所述信号光测量数据和所述参考光数据进行计算,以获得所述目标物体的图像。本申请提供一种上述量子成像方法以及量子成像系统。通过所述量子成像方法时需要存储Sn、Sn+m、In(x,y)以及In+m(x,y)中至少任意三个参数测量数据即可。通过本申请的量子成像方法在整体实现上降低了存储的数据量,减轻了数据存储的负担。同时,通过本申请的量子成像方法计算时涉及到的计算资源也相应地减少,简化了量子成像系统硬件实现的难度,有利于量子成像走向实用化。Sn、Sn+m、In(x,y)以及In+m(x,y)中n和m为任意的正整数,可以为1、2、3、4等正整数。通过所述量子成像方法计算时需要的数据不受相邻帧的限制,跨越多帧进行成像,使得量子成像实现更加灵活。因此,通过所述量子成像方法可以简化数据处理复杂度,快速高效地成像,提高了量子成像的速度和效率,从而实现在线成像。附图说明图1为本申请提供的量子成像方法的方法步骤示意图;图2为本申请提供的一个实施例中量子成像系统的结构示意图;图3为本申请提供的另一个实施例中量子成像系统的结构示意图;图4为本申请提供的量子成像方法中的目标物体的示意图;图5为本申请提供的一个实施例中测量数据次数N=30000时,传统量本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种量子成像方法,应用于量子成像系统,其特征在于,包括:/nS10,提供入射光;/nS20,所述入射光照射至目标物体后形成信号光,并对所述信号光进行收集,获得第n次信号光测量数据S

【技术特征摘要】
1.一种量子成像方法,应用于量子成像系统,其特征在于,包括:
S10,提供入射光;
S20,所述入射光照射至目标物体后形成信号光,并对所述信号光进行收集,获得第n次信号光测量数据Sn以及第(n+m)次信号光测量数据Sn+m;
S30,提供第n次参考光数据In(x,y)与第(n+m)次参考光数据In+m(x,y),其中,所述第n次参考光数据In(x,y)为所述第n次信号光测量数据Sn对应的参考数据,所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)为所述第(n+m)次信号光测量数据Sn+m对应的参考数据,用于构建量子成像模型,(x,y)为像素点坐标;
S40,根据所述第n次信号光测量数据Sn、所述第(n+m)次信号光测量数据Sn+m、所述第n次参考光数据In(x,y)以及所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)中至少三个参数测量数据构建量子成像模型,以获得所述目标物体的图像;
其中,n与m为任意的正整数。


2.如权利要求1所述的量子成像方法,其特征在于,在所述步骤S40中,根据所述第n次信号光测量数据Sn、所述第(n+m)次信号光测量数据Sn+m以及所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)构建所述量子成像模型,所述量子成像模型为:
GIGI(x,y)=<(Sn+m-Sn)(In+m(x,y))>。


3.如权利要求2所述的量子成像方法,其特征在于,当m为1时,所述量子成像模型为:
GIGI(x,y)=<(Sn+1-Sn)(In+1(x,y))>。


4.如权利要求1所述的量子成像方法,其特征在于,在所述步骤S40中,根据所述第n次信号光测量数据Sn、所述第(n+m)次信号光测量数据Sn+m以及所述第n次参考光数据In(x,y)构建所述量子成像模型,所述量子成像模型为:
GIGI(x,y)=-<(Sn+m-Sn)(In(x,y))>。


5.如权利要求4所述的量子成像方法,其特征在于,当m为1时,所述量子成像模型为:
GIGI(x,y)=-<(Sn+1-Sn)(In(x,y))>。


6.如权利要求1所述的量子成像方法,其特征在于,在所述步骤S40中,根据所述第(n+m)次信号光测量数据Sn+m、所述第n次参考光数据In(x,y)以及所述第(n+m)次参考光数据In+m(x,y)构建所述量子成像模型,所述量子成像模型为:
GIGI(x,y)=<Sn+m(In+m(...

【专利技术属性】
技术研发人员:杨哲张卫星李俊林
申请(专利权)人:清华大学
类型:发明
国别省市:北京;11

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