菲涅尔孔径编码无透镜图像重构方法技术

本申请公开了菲涅尔孔径编码无透镜图像重构方法

【技术实现步骤摘要】
菲涅尔孔径编码无透镜图像重构方法、装置、系统及介质


[0001]本申请涉及图像处理
，特别是涉及菲涅尔孔径编码无透镜图像重构方法
、
装置
、
系统及介质
。

技术介绍

[0002]在重建图像的过程中，通常使用正演算子来描述测量数据与图像之间的关系
。
由于正演算子定义了从图像空间到测量数据空间的映射，使得可以通过测量数据对图像进行重建
。
因此，重建图像的最直接方法是寻找正演算子的逆（
Inverse Operator
），以便使用逆算子对测量数据进行反演，从而恢复出原始或近似原始的图像
。
[0003]大多数情况下，正演算子的逆不是唯一的，导致正演算子也不是唯一的，因此，相关的做法是利用伪逆解求解正演算子，但是这种伪逆解容易产生伪影和噪声，使得重构后图像的质量比较低
。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种菲涅尔孔径编码无透镜图像重构方法
、
装置
、
系统及介质，能够提高重构图像的质量
。
[0005]第一方面，本申请提供一种菲涅尔孔径编码无透镜图像重构方法，方法包括：获取待重构图像的原始测量数据；将原始测量数据和待测的正演算子输入
TV
模型，在
TV
模型中构建原始测量数据
、
待测的正演算子和待重构图像的初始关系；基于初始关系，利用增广拉格朗日函数与多重乘子交替方向法迭代求解正演算子和待重构图像，得到最优重构图像；利用
TV
模型输出最优重构图像
。
[0006]其进一步的技术方案为，利用增广拉格朗日函数与多重乘子交替方向法迭代求解正演算子和待重构图像，得到最优重构图像，包括：在待重构图像的每个像素处引入松弛变量；基于松弛变量，得到包含原始测量数据
、
正演算子和待重构图像的增广拉格朗日函数；利用增广拉格朗日函数的特性，将求解正演算子转换为求解松弛变量和待重构图像的组合；利用多重乘子交替方向法迭代求解松弛变量和待重构图像的组合，得到最优重构图像
。
[0007]其进一步的技术方案为，利用增广拉格朗日函数的特性，将求解正演算子转换为求解松弛变量和待重构图像的组合，包括：在正演算子中引入第一拉格朗日乘子和第一惩罚因子；在松弛变量中引入第二拉格朗日乘子和第二惩罚因子；
初始化第一拉格朗日乘子
、
第一惩罚因子
、
第二拉格朗日乘子
、
第二惩罚因子，得到表示松弛变量和待重构图像组合的增广拉格朗日函数
。
[0008]其进一步的技术方案为，利用多重乘子交替方向法迭代求解松弛变量和待重构图像的组合，包括：基于预设转置以及待重构图像的梯度值，利用多重乘子交替方向法迭代求解松弛变量和待重构图像的组合
。
[0009]其进一步的技术方案为，得到最优重构图像，包括：当增广拉格朗日函数在第
k
个迭代步长中的松弛变量和待重构图像的梯度欧几里得距离最小时；则将第
k
个迭代步长中的待重构图像作为最优重构图像
。
[0010]其进一步的技术方案为，得到最优重构图像，还包括：获取增广拉格朗日函数在第
k
个迭代步长和第
k+1
个迭代步长时分别对应的待重构图像；当两个待重构图像之间的欧几里得距离最小时；则将第
k+1
个迭代步长中的待重构图像作为最优重构图像
。
[0011]其进一步的技术方案为，获取待重构图像的原始测量数据，包括：利用图像传感器的数字相机获取待重构图像的原始测量数据
。
[0012]第二方面，本申请提供了一种重构图像装置，该重构图像装置包括用于执行如上述方法的单元
。
[0013]第三方面，本申请提供了一种重构图像系统，该重构图像系统包括成像装置和重构图像装置，其中，成像装置包括图像传感器的数字相机，重构图像装置包括存储器及处理器，存储器上存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述的方法
。
[0014]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序在被处理器执行时，用于实现上述的重构图像方法
。
[0015]本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请通过将原始测量数据和待测的正演算子输入
TV
模型，由于
TV
模型是一种基于先验知识的正则化方法，会引入先验知识来约束图像重建过程，因此利用
TV
模型重构图像，可以起到去噪效果，提高图像重建的质量
。
[0016]另外，本申请利用增广拉格朗日函数与多重乘子交替方向法求解
TV
模型中的正演算子和待重构图像，由于增广拉格朗日函数与多重乘子交替方向法通过迭代的方式对待重构图像进行更新求解，能够有效降低计算量且具有良好的收敛性能，并且可以避免直接计算正演算子，改善相关做法中因正演算子存在多解导致无法确定最佳的正演算子最终影响重构后图像质量的问题，进而提高重构图像的质量
。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
其中：
图1是本申请提供的菲涅尔孔径编码无透镜成像系统搭建示意图；图2是本申请提供的重构图像方法第一实施例的流程示意图；图3是本申请提供的计算机可读存储介质一实施例的结构示意图
。
具体实施方式
[0018]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述
。
可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅用于解释本申请，而非对本申请的限定
。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构
。
基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围
。
[0019]在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征
、
结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中
。
在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例
。
本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合
。
[0020]在重建图像的过程中，通常使用正演算子来描述测量数据与图像之间的关系
。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种菲涅尔孔径编码无透镜图像重构方法，其特征在于，所述方法包括：获取待重构图像的原始测量数据；将所述原始测量数据和待测的正演算子输入
TV
模型，在所述
TV
模型中构建所述原始测量数据
、
所述待测的正演算子和所述待重构图像的初始关系；基于所述初始关系，利用增广拉格朗日函数与多重乘子交替方向法迭代求解所述正演算子和所述待重构图像，得到最优重构图像；利用所述
TV
模型输出所述最优重构图像
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用增广拉格朗日函数与多重乘子交替方向法迭代求解所述正演算子和所述待重构图像，得到最优重构图像，包括：在所述待重构图像的每个像素处引入松弛变量；基于所述松弛变量，得到包含所述原始测量数据
、
所述正演算子和所述待重构图像的增广拉格朗日函数；利用所述增广拉格朗日函数的特性，将求解所述正演算子转换为求解所述松弛变量和所述待重构图像的组合；利用所述多重乘子交替方向法迭代求解所述松弛变量和所述待重构图像的组合，得到所述最优重构图像
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述增广拉格朗日函数的特性，将求解所述正演算子转换为求解所述松弛变量和所述待重构图像的组合，包括：在所述正演算子中引入第一拉格朗日乘子和第一惩罚因子；在所述松弛变量中引入第二拉格朗日乘子和第二惩罚因子；初始化所述第一拉格朗日乘子
、
所述第一惩罚因子
、
所述第二拉格朗日乘子
、
所述第二惩罚因子，得到表示所述松弛变量和所述待重构图像组合的增广拉格朗日函数
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述多重乘子交替方...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈冠南，请求不公布姓名，请求不公布姓名，
申请(专利权)人：阿尔玻科技有限公司，
类型：发明
国别省市：