【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别涉及一种重构压缩超快摄影图像的方法、存储介质及设备。
技术介绍
1、压缩超快摄影（compressed ultrafast photography，cup）是一种高速摄影技术，旨在捕捉非常短时间尺度内发生的事件和现象。这项技术使用高速度的相机和强烈的光源，以非常快的时间间隔拍摄图像，通常在纳秒或皮秒时间尺度内。通过这种方法，压缩超快摄影可以记录和可视化在常规摄影技术下无法察觉的瞬间和过程。
2、近年来，压缩超快摄影技术得到快速发展，它已经成功应用于许多研究领域，例如，观测光的反射和折射的动态过程、啁啾皮秒激光脉冲的时空强度演变和光致发光动力学、观测微观尺度上的各种瞬态动态成像等，为科学研究和工程应用带来了前所未有的洞察和创新机会。压缩超快摄像技术目前使用最为广泛的重构算法是两步迭代阈值收缩算法（two step iterative shrinkage/thresholding algorithm，twist），该算法通过人为选定稀疏域的约束进行迭代优化，实现超快图像序列的重构。但是光脉冲属于比较稀疏的信号，利用twist虽然能恢复出大致的整体形状，但仍然会损失图像的部分细节，导致重构的边缘模糊化；并且因为twist对输入参数很敏感，而压缩超快摄影技术单次成像可达到数百帧的图像序列深度，在面对高序列深度观测数据的情况下，图像的模糊程度也会加深。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的是提出一种重构压缩超快摄影图像的方法，旨在解决twist算法在
2、为实现上述目的，本专利技术提出一种重构压缩超快摄影图像的方法，该方法包括以下步骤：
3、采用压缩超快摄影系统对动态场景进行采样，得到二维压缩图像，并基于所述二维压缩图像，构建成像数学模型；
4、采用基于交替向乘子算法的即插即用先验框架，将所述成像数学模型根据保真项、先验项和对偶变量分解为关于两个优化子问题和一个对偶变量更新步骤；
5、由深度去噪网络fastdvdnet与增强型全变分去噪先验（enhanced-totalvariation，e-tv）结合训练出去噪器，采用训练好的所述去噪器对所述先验项的优化子问题进行求解；
6、交替更新有关保真项子问题的解、有关先验项子问题的解、以及对偶变量更新，直至迭代预定次数后停止，输出重构后的三维动态图。
7、在一些实施例中，所述采用压缩超快摄影系统对动态场景进行采样，得到二维压缩图像包括：
8、使用激光器发射激光脉冲，激光脉冲进入衰减器后，经过分束器分成第一激光束和第二激光束；
9、在第一激光束照射光刻胶后，将其与第二激光束一起进入第一4f系统后成像于掩码板，并在掩码板上进行空间编码；
10、将编码后的图像传送至第二4f系统后，并输入狭缝完全打开的条纹相机，得到激光脉冲在二维空间中的偏移和叠加后的二维压缩图像。
11、在一些实施例中，所述成像数学模型表示为：
12、 （1）
13、其中表示估计解，表示正则化(或先验)，表示正则化的调谐参数，y表示二维压缩图，x表示原始干涉条纹，a＝tsc表示观测矩阵，c表示掩码板编码算子、s表示垂直方向上的时间剪切算子、t表示在条纹相机外置ccd的曝光时间上的时间-空间积分算子。
14、在一些实施例中，所述将所述成像数学模型根据保真项、先验项和对偶变量分解为关于两个优化子问题和一个对偶变量更新步骤包括：
15、优化成像数学模型为：
16、 （2）
17、 （3）
18、 （4）
19、其中z是辅助中间变量，u是残差变量，ρ是惩罚因子，k是迭代次数。
20、在一些实施例中，所述由深度去噪网络与增强型全变分去噪先验训练出去噪器，采用训练好的所述去噪器对公式（3）进行求解为：
21、 （5）
22、其中d为去噪器，由深度去噪网络与增强型全变分去噪先验训练得到；对公式（5）进行迭代的过程表示为：
23、 （6）
24、 （7）
25、本专利技术还提出了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行前述实施例中任一所述的重构压缩超快摄影图像的方法。
26、本专利技术还提出了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现前述实施例中任一所述的重构压缩超快摄影图像的方法。
27、本专利技术技术方案利用pnp-admm框架对二维压缩图像进行分解，再使用经由深度去噪网络与增强型全变分去噪先验训练得到的去噪器对分解后的优化子问题与步骤进行处理，使重构后的三维动态图像整体形状更加清晰，具备更多细节，视觉效果更好。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种重构压缩超快摄影图像的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的重构压缩超快摄影图像的方法，其特征在于，所述采用压缩超快摄影系统对动态场景进行采样，得到二维压缩图像包括：
3.根据权利要求1所述的重构压缩超快摄影图像的方法，其特征在于，所述成像数学模型表示为：
4.根据权利要求3所述的重构压缩超快摄影图像的方法，其特征在于，所述将所述成像数学模型根据保真项、先验项和对偶变量分解为关于两个优化子问题和一个对偶变量更新步骤包括：
5.根据权利要求4所述的重构压缩超快摄影图像的方法，其特征在于，所述由深度去噪网络与增强型全变分去噪先验训练出去噪器，采用训练好的所述去噪器对公式（3）进行求解为：
6.一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，其特征在于，所述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行如权利要求1至5任一所述的重构压缩超快摄影图像的方法。
7.一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存
...【技术特征摘要】
1.一种重构压缩超快摄影图像的方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的重构压缩超快摄影图像的方法，其特征在于，所述采用压缩超快摄影系统对动态场景进行采样，得到二维压缩图像包括：
3.根据权利要求1所述的重构压缩超快摄影图像的方法，其特征在于，所述成像数学模型表示为：
4.根据权利要求3所述的重构压缩超快摄影图像的方法，其特征在于，所述将所述成像数学模型根据保真项、先验项和对偶变量分解为关于两个优化子问题和一个对偶变量更新步骤包括：
5.根据权利要求4所述的重构压缩超快摄影图像的方法，其特征在于，所述由深度去噪网络与...
【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：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。