【技术实现步骤摘要】
基于图像清晰评价优化的计算像差自动校正方法
本专利技术涉及光学成像领域，更具体地，涉及一种基于图像清晰评价优化的计算像差自动校正方法。
技术介绍
随着科技进步，生物医学成像技术在生物科学研究、医学疾病诊断等方面起着重要作用，如超声波成像技术、X-光成像技术、CT技术和核磁共振成像技术等。光学相干层析术(OpticalCoherenceTomagraphy，OCT)是上世纪90年代提出的一种新型生物医学影像成像技术，其具有对生物样品无侵入式、高分辨率和快速成像等特点，此项技术一经提出就受到人们的广泛青睐。然而当成像系统有像差时，该系统的脉冲响应模糊不清：峰值下降，主瓣宽度增加，由此产生的模糊图像降低了清晰度和对比度。针对这个问题，通过恰当的光学设计或复杂的透镜组，可以实现像差的静态校正，但这种方法无法灵活地校正所有成像深度的像差，也无法满足对层析光学成像样品特异性像差校正的适应性。而传统的基于硬件的自适应光学方法(Hardware-basedAdaptiveOptics，HAO)通过使用波前传感器或空间光调制器等器件对...
【技术保护点】
1.一种基于图像清晰评价优化的计算像差自动校正方法，其特征在于，方法步骤如下：/n步骤1、建立基于图像清晰评价优化的像差校正数学模型：/n选定待校正像差的待校正像差图像g(x,y)，对其的像差校正处理建模为对待校正像差图像g(x,y)的傅里叶域的相位滤波处理，即/nh(x,y)＝ifft(G(u,v)e
【技术特征摘要】
1.一种基于图像清晰评价优化的计算像差自动校正方法，其特征在于，方法步骤如下：
步骤1、建立基于图像清晰评价优化的像差校正数学模型：
选定待校正像差的待校正像差图像g(x,y)，对其的像差校正处理建模为对待校正像差图像g(x,y)的傅里叶域的相位滤波处理，即
h(x,y)＝ifft(G(u,v)e-jφ(u,v))(1)
其中，ifft为傅里叶逆变换，G(u,v)为傅里叶域的待校正像差图像，h(x,y)为校正后清晰图像，φ(u,v)为相位滤波器；j为虚部；
步骤2、建立基于图像清晰评价优化的相位滤波器数学模型：
判定图像像差类型，选定像差校正基底多项式定义像差校正系数值，由此建立相位滤波器数学模型，即
其中，不同像差类型项数k＝1,...,K，ck为对应像差的系数值；
步骤3、利用计算像差BPSO算法求解像差校正最佳系数值：
步骤3-1、利用计算像差BPSO算法中反向传播优化获取反向传播优化最佳系数值，将傅里叶域的待校正像差图像G(u,v)引入反向传播优化相位滤波器mask_1，采用计算像差BPSO算法中的反向传播优化，寻找待校正像差图像像差校正基底多项式的反向传播像差校正最佳系数值c_1＝[c_11,c_12,...,c_1K]T，转入步骤3-2；
步骤3-2、将反向传播优化后清晰图像h_1(x,y)作为待校正像差图像，引入粒子群随机优化相位滤波器mask_2，采用计算像差BPSO算法中的粒子群随机优化算法，寻找待校正像差图像像差校正基底多项式的粒子群随机优化像差校正最佳系数值c_2＝[c_21,c_22,...,c_2K]T，转入步骤4；
步骤4、利用像差校正最佳系数值c_1＝[c_11,c_12,...,c_1K]T和c_2＝[c_21,c_22,...,c_2K]T求解校正像差后清晰图像。
2.根据权利要求1所述的基于图像清晰评价优化的计算像差自动校正方法，其特征在于：所述步骤2中，像差校正基底多项式为Zernike圆域正交多项式；不同像差类型项数选择针对离焦、像散、彗差、球差四种像差进行校正。
3.根据权利要求1所述的基于图像清晰评价优化的计算像差自动校正方法，其特征在于：步骤3-1，具体步骤如下：
步骤3-1-1、定义系数正向偏移权重η+＝0.5、系数反向偏移权重η-＝1.2、系数正向偏移最大边界值Δmax＝50、系数反向偏移最小边界值Δmin＝0.001、各像差系数偏移量转入步骤3-1-2；
步骤3-1-2、利用反向传播优化像差校正系数值c_1＝[c_11,c_12,...,c_1K]T选取以下循环迭代中像差校正系数c_1k，具体表达式为：
选定像差校正系数c_1k，k＝1,...,K，如果k满足以上条件进入循环迭代，转入步骤3-1-3；否则，转入步骤3-1-10；
步骤3-1-3、依据循环迭代次数t_1与循环迭代最大次数t_1max关系，判断循环迭代条件，当
t_1≥t_1max(4)
循环迭代停止，得到最终的选定的像差校正系数c_1k、反向传播优化相位滤波器mask_1、反向传播优化后清晰图像h_1(x,y)，转入步骤3-1-2，选取下一次循环迭代更新的像差校正系数c_1k+1；否则，转入步骤3-1-4，继续循环迭代更新像差校正系数c_1k；
步骤3-1-4、利用步骤3-1-2中选定的像差校正系数c_1k和像差系数偏移量计算评价函数S_1关于反向传播优化像差校正系数c_1＝[c_11,c_12,...,c_1K]T的偏导数具体表达式为：
记录下偏导数的具体数值及符号，转入步骤3-1-5；
步骤3-1-5、利用正向偏移权重η+、系数反向偏移权重η-、系数正向偏移最大边界值Δmax、系数反向偏移最小边界值Δmin、各像差系数偏移量和计算随着循环迭代次数t_1增加而变化的更新值具体表达式为：
转入步骤3-1-6；
步骤3-1-6、利用和更新选定的像差校正系数c_1k，具体表达式为：
记录下更新后的选定的像差校正系数c_1k，转入步骤3-1-7；
步骤3-1-7、利用更新后选定的像差校正系数c_1k和像差校正基底多项式建立反向传播优化相位滤波器mask_1，具体表达式为：
记录下更新后的反向传播优化相位滤波器mask_1，转入步骤3-1-8；
步骤3-1-8、利用步骤3-1-7中更新得到的反向传播优化相位滤波器mask_1优化待校正像差图像g(x,y)，得到反向传播优化后清晰图像h_1(x,y)，具体表达式为：
h_1(x,y)＝ifft{fft{g(x,y)}.*exp(-1*j*mask_1)}(9)
其中，fft为对待校正像差图像g(x,y)做二维傅里叶变换处理，ifft为二维傅里叶逆变换，记录下随着循环迭代次数t增加而更新的选定的像差校正系数c_1k和反向传播优化相位滤波器mask_1，转入步骤3-1-9；
步骤3-1-9、记录更新后的偏导数的具体数值及符号、各像差系数偏移量选定的像差校正系数c_1k、反向传播优化相位滤波器mask_1、反向传播优化后清晰图像h_1(x,y)，进行下一次循环迭代：
t_1＝t_1+1(10)
转入步骤3-1-3；
步骤3-1-10、结束反向传播优化循环迭代，得到反向传播最终像差校正系数值c_1＝[c_11,c_12,...,c_1K]T、反向传播优化后清晰图像h_1(x,y)、反向传播优化相位滤波器mask_1，转入步骤3-2。
4.根据权利要求3所述的基于图像清晰评价优化的计算像差自动校正方法，其特征在于：所述步骤3-1-1中，评价函数S_1设定为图像清晰度，其具体表达式为：
其中，h*(x,y)为h(x,y)的共轭矩阵。
5...
【专利技术属性】
技术研发人员：高志山，毕津慈，朱丹，袁群，马剑秋，于颢彪，吴妍，王丹琦，胡乔伟，徐君宜，曹鑫，季文，黄旭，
申请(专利权)人：南京理工大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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