【技术实现步骤摘要】
基于WirtingerFlow算法的散斑相关成像方法及装置
本专利技术涉及抗散射成像
，特别涉及一种基于WirtingerFlow算法的散斑相关成像方法及装置。
技术介绍
携带目标信息的光波在透射过强散射介质如生物组织、烟雾、鸡蛋薄膜等会发生散射，使得光波所携带的目标信息被重新“编码”，探测器所接收到的是随机散斑图像，无法分辨出目标的轮廓和细节。散斑相关成像技术是基于强散射介质固有的光学记忆效应性质所发展而来的一种可以在传输路径上存在强散射介质的情况下进行成像的技术。光学记忆效应最早是由以色列科学家I.Freund等人首次提出的概念，即光波透过散射介质后，当小范围的改变光波的入射角时，不同入射角得到的散斑场之间存在较强的相关性，可以近似看作散斑场随着入射角度的变化而移动的一种现象。基于光学记忆效应的散射成像研究就此展开。2012年，意大利科学家J.Bertolotti等人在Nature上首次提出利用散斑相关法实现透过散射介质成像，借助在光学记忆效应范围内散斑场之间的相关性，结合交替投影的相位恢复算法实现了随机散...
【技术保护点】
1.一种基于Wirtinger Flow算法的散斑相关成像方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，获取目标散斑图像，根据维纳-辛钦定理对所述目标散斑图像进行自相关的傅里叶变换，得到目标功率谱；/nS2，通过Wirtinger Flow算法建立目标图像和所述目标功率谱的代价函数，通过优化算法对所述代价函数进行优化并求解所述代价函数的最优解，根据所述最优解重建所述目标图像。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于WirtingerFlow算法的散斑相关成像方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，获取目标散斑图像，根据维纳-辛钦定理对所述目标散斑图像进行自相关的傅里叶变换，得到目标功率谱；
S2，通过WirtingerFlow算法建立目标图像和所述目标功率谱的代价函数，通过优化算法对所述代价函数进行优化并求解所述代价函数的最优解，根据所述最优解重建所述目标图像。
2.根据权利要求1所述的基于WirtingerFlow算法的散斑相关成像方法，其特征在于，所述获取目标散斑图像，包括：
在预先搭建的无透镜的散斑相关成像光学系统中，通过激光器发出光波，经过旋转毛玻璃产生非相干赝热光，非相干赝热光经过孔径光阑后在光学记忆效应范围内照射目标，再透过强散射介质被探测器接收，通过探测器获取所述目标散斑图像。
3.根据权利要求1所述的基于WirtingerFlow算法的散斑相关成像方法，其特征在于，还包括：
通过窗口函数对所述目标功率谱进行处理，其中，所述窗函数包括矩形窗口函数或塔基窗口函数。
4.根据权利要求1所述的基于WirtingerFlow算法的散斑相关成像方法，其特征在于，所述S2进一步包括：
通过WirtingerFlow算法建立所述目标图像和所述目标功率谱的最小二乘代价函数，通过梯度优化算法对所述最小二乘代价函数进行迭代优化，求解所述最小二乘代价函数的最优解。
5.根据权利要求4所述的基于WirtingerFlow算法的散斑相关成像方法，其特征在于，所述S2进一步包括：
S211，建立所述目标图像和所述目标功率谱的所述最小二乘代价函数其中，ai为所述目标功率谱，bi为傅里叶变换向量，是bi的共轭向量，o为所述目标图像；
S212，设定常数λ，其中，n为所述目标图像的维数，根据所述目标功率谱与傅里叶变换向量建立矩阵设定初始向量o0为矩阵Y的最大特征值对应的特征向量，并使||o0||＝λ，求解初始向量o0值；
S213，根据初始向量o0值和梯度优化算法对所述最小二乘代价函数进行迭代优化使得f(o)取最小值，其中，优化公式为：
其中，μτ+1是随迭代次数变化的迭代步长，τ0和μmax为经验值，为所述最小二乘代价函数对所述目标图像的类梯度。
6.根据权利要求1所述的基于WirtingerFlow算法的散斑相关成像方法，其特征在于，所述S2...
【专利技术属性】
技术研发人员：边丽蘅，李一鸣，张军，曹先彬，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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