基于隐式正则与算法BDCA的相位恢复方法技术

本发明专利技术公开了基于隐式正则与算法BDCA的相位恢复方法，根据算法BDCA求解基于隐式正则的相位恢复模型极小解，输出相位恢复的图像u；所述基于隐式正则的相位恢复模型计算公式如下：其中：u为干净图像，u∈[0,1]，λ是一个正则参数，b是观察到的退化图像，是傅里叶变换算子，分别代表维度为n,m的复数域空间，控制参数∈＞0，<

【技术实现步骤摘要】
基于隐式正则与算法BDCA的相位恢复方法


[0001]本专利技术涉及基于隐式正则与算法BDCA的相位恢复方法，属于计算成像


技术介绍

[0002]在光学中，高频光波的信息很容易被光学设备记录下来。然而，获取这些光的相位信息是相当困难的，原因是衍射板只能捕获傅里叶变换样本的绝对值。此外，在采集过程中，得到的幅值信息总是受到严重噪声的影响，使问题更加复杂。由于图像的相位包含了丰富的信息，因此有必要对其进行重构。
[0003]假设图像被均值为0的高斯白噪声ζ退化，则一般的相位恢复问题可以表达为：
[0004][0005]其中：未知的干净图像是我们观测到的图像，是复数欧几里得空间中的线性算子，Ω为离散点阵,n＝n1×
n2为图像尺寸。模型(1)显然是非凸非光滑的优化问题，我们可以明显观察到，如果没有先验信息，模型就不存在唯一解。
[0006]相位恢复的重点是考虑如何从带有噪声的傅里叶变换幅值中恢复图像或信号。为了解决该问题，现有的相位恢复算法常利用先验知识对图像进行恢复。例如，Gerchberg和Saxton首本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于隐式正则与算法BDCA的相位恢复方法，其特征在于：包括如下步骤：根据算法BDCA求解基于隐式正则的相位恢复模型极小解，输出相位恢复的图像u；所述基于隐式正则的相位恢复模型计算公式如下：其中：u为干净图像，u∈[0,1]，λ是一个正则参数，b是观察到的退化图像，是傅里叶变换算子，分别代表维度为n,m的复数域空间，控制参数∈＞0，<
·
,
·
>代表内积；为Huber正则函数，为线性算子，Huber正则函数为2.根据权利要求1所述的基于隐式正则与算法BDCA的相位恢复方法，其特征在于：根据算法BDCA求解基于隐式正则的相位恢复模型的极小解，输出相位恢复的图像u，包括如下步骤：步骤1：初始化参数v0＝u0,对偶变量初始化参数q0＝0,w0＝0,d0＝0,后向搜索步骤参数α,ξ,r1,r2,r3,λ,β,ρ,∈，设置最大内迭代次数Intmax，最大外迭代次数Outmax；步骤2：当k＝1:Outmax时，通过式(3)计算h
k
；步聚3：当m＝1:Intmax时，通过式(8),(10),(15)
‑
(17),(20)分别更新v
m+1
,p
m+1
,z
m+1
,u
m+1
子问题，得到v
m+1
,p
m+1
,z
m+1
,u
m+1
,u
m
；更新乘子d
m+1
＝d
m
+r1(z
m+1
‑
Au
m+1
)；w
m+1
＝w
m
+r2(u
m+1
‑
v
m+1
)；当时，内迭代终止，并且令y
k
＝u
m+1
,u
k
＝u
m
；步骤4：设置后向搜索方向d
k
＝y
k
‑
u
k
；步骤5：当d
k
＝0时，终止外迭代，令u
k+1
＝u
k
，输出u
k+1
；当d
k
≠0时，执行步骤6；步骤6：选择任意参数并且令当F(y
k
+β

【专利技术属性】
技术研发人员：谷晓雨，武婷婷，黄朝燕，马均瑶，厉力华，曾铁勇，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：