【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及超快光学成像，特别是一种单次曝光压缩超快相干调制成像装置(cs-cmui)。
技术介绍
1、单次曝光超快成像技术是超快光学成像的一个重要分支，其中压缩超快成像(cup)适用于记录不可重复或不可逆的瞬态事件，并通过图像重建算法从二维图像中恢复原始动态场景。相位作为一个重要的参量，在光学研究中描述了光波的波前形状和光程差，对于光学成像具有重要的影响。相位可以提供光强无法提供的关于物体的折射率、厚度等信息，这对于待测物理现象的理解具有更重要的作用。相干调制成像(cmi)是相位成像中的一种无透镜衍射成像技术，通过在被测样品和图像传感器之间引入一个随机相位或振幅调制器，通过对物波的多次调制来增加约束条件，提升迭代算法收敛速度，可实现从单幅衍射强度图中重建复杂的光场。
2、然而，超快光学成像为强度记录方式，无法获取物体的相位信息；相位成像技术仅能实现静态记录，无法获取时间分辨信息。目前还没有一种技术可以实现在单次测量过程中定量的获取瞬态场景完整的强度和相位信息。超快相位成像的难点在于，目前的传感器或其他记录介质只能感知样品的强度信息，无法直接获取相位信息，因此光学相位成像需要通过特殊的光学设计和信号处理方法进行，同时相位信息容易受到光路中的折射、散射和吸收等失真的影响，成像质量和应用效果不佳。
技术实现思路
1、为了克服传统光学器件无法探测相位信息的难点与突破传统相位成像技术无法获取时间分辨信息的瓶颈，本专利技术提出了一种单次曝光下同时具有皮秒量级时间分辨和定量强度-
2、实现本专利技术目的的具体技术方案是：
3、一种单次曝光压缩超快相干调制成像装置，特点是所述装置包括探测光相位调制光路、条纹相机与数据处理系统；
4、所述的探测光相位调制光路包括依次光路连接的相干照明光源、含相位信息的待测物体(可为动态场景)和随机相位调制板；
5、所述的探测光相位调制光路采用无透镜设计，降低了透镜造成的光路结构相位失真的影响。
6、所述的条纹相机内部包括依次光路连接的入射狭缝、光阴极、微通道板、扫描电极、荧光屏与内置相机；
7、所述的数据处理系统由计算机构成，所述计算机搭载计算显卡和cuda通用并行计算架构；其中：
8、所述相干照明光源的镜头中心、待测物体的几何中心、随机相位调制板的几何中心与条纹相机的镜头中心在同一条直线上，此直线即为光的传播方向；
9、所述相干照明光源、含相位信息的待测物体、随机相位调制板和条纹相机分别对应着光路中的四个平面，依次分别为出射平面、入射平面、调制平面和探测平面；四个平面均垂直于光的传播方向，且光路与平面的交点在平面的几何中心。
10、所述cuda通用并行计算架构中含一种图像重建算法，其基于即插即用框架和深度图像先验的一种空间二维至时空三维图像重构算法即pnp-dip算法；数据处理系统在信号采集完成后，pnp-dip算法对记录到的压缩衍射全息图案进行数据处理，进而重建出被测物体的相位和振幅信息。所述pnp-dip具体数据处理过程如下：
11、设待测物体的复振幅为：
12、u0(x,y,t；0)＝i(x,y,t；0)exp[iφ(x,y,t；0)] (1)
13、其中i代表虚数单位，x、y是物体的空间二维坐标，t代表时间，分号“；”后的0代表当前的传播距离；i(x,y,t；0)表示物体的振幅信息，φ(x,y,t；0)表示物体的相位信息；经过d1距离的传播后，衍射光的复振幅表示为：
14、
15、其中代表d1距离的传递函数，k代表波数，λ代表相干照明光源的波长；是u0的二维傅里叶变换，fx和fy分别是图像在x和y方向上的空间频率；经过随机相位调制板后的复振幅表示为：
16、
17、其中m(x,y)代表相位调制板的空间相位分布；um继续经过d2距离的传播后，衍射光的复振幅表示为：
18、
19、此时，相机接收到的光强信息为：
20、
21、在条纹相机内部，时变光强信息经过偏转后被积分叠加，最终得到的压缩结果为：
22、
23、其中v代表条纹相机的偏转速度。上述所有过程可以用矩阵的形式表示为：
24、i(x,y)＝ts|hd2mhd1u(x,y,t)|2 (7)
25、其中，u(x,y,t)代表待测物体的复振幅，hd1和hd2为空间传递算符，m代表相位调制算符，s代表条纹相机的时空偏转算符，t表示条纹相机cmos在单次曝光过程中的积分算符；
26、以上正向采集过程进一步的简略表示为：
27、y＝ax (8)
28、其中表示待测物体的复振幅分布，表示测量矩阵，表示最终获得的压缩数据结果；这里，变量w、h和b分别表示动态场景的x、y和t方向上的像素数，变量n表示压缩快照坐标系中y方向上的像素数。通常，n的值大于h的值，但比h×b的值小得多；数据恢复的过程即是从已知信号y计算得到待测数据x的过程；从数学角度出发，已知y和a求解原始信号x是一个明显的欠定问题，因为已知数据的数量远小于未知数据的数量，所以要准确恢复信号必须增加其他的正则约束条件，缩小解空间的大小；同时，由于a的矩阵形式过于庞大，求解a-1的过程相当耗费计算资源和时间，在此，通过引入dip来代替求逆过程，将逆问题改写为如下形式的最优化问题：
29、
30、其中r(x)是一个先验项，λ为正则化参数，用来平衡保真项和先验项；g(θ,z)代表一个可更新参数的深度卷积神经网络，其输入是一个与原始数据x同等大小的标准高斯分布白噪声，并且在优化过程中保持不变，θ为网络中可更新的权值参数，将g(θ,z)简写为g(θ)；进一步，通过引入一个可更新的辅助参数u和一个手动设置的惩罚参数ρ，并构造增广拉格朗日函数lρ，将上述带约束的优化问题改写为无约束优化问题：
31、
32、利用admm框架，的最小化问题分解为以下三个子问题:
33、1)
34、2)
35、3)uk+1＝uk+(x本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种单次曝光压缩超快相干调制成像装置，其特征在于，所述装置包括探测光相位调制光路(100)、条纹相机(200)与数据处理系统(300)；
2.根据权利要求1所述的单次曝光压缩超快相干调制成像装置，其特征在于，所述CUDA通用并行计算架构中含一种图像重建算法，所述算法基于即插即用框架和深度图像先验的一种空间二维至时空三维图像重构算法即PnP-DIP算法，其具体数据处理过程如下：
【技术特征摘要】
1.一种单次曝光压缩超快相干调制成像装置，其特征在于，所述装置包括探测光相位调制光路(100)、条纹相机(200)与数据处理系统(300)；
2.根据权利要求1所述的单次曝光压缩超快相干...
【专利技术属性】
技术研发人员：成泊璋，金诚挚，姚佳丽，姚云华，齐大龙，孙真荣，张诗按，
申请(专利权)人：华东师范大学，
类型：发明
国别省市：
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