【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别涉及一种基于干涉条纹的快照压缩三维成像方法、设备及存储介质。
技术介绍
1、三维成像是利用传感器件和计算方法获取目标对象高精度三维表面形貌信息的技术。其中，基于干涉条纹的三维成像是一种基于光学干涉原理的三维形貌测量技术，具有高精度、高分辨率、非接触式、无损伤等优点。近年来，三维成像技术不断提升，例如与单像素结合来提高三维成像分辨率、与显微成像系统结合应用在生物医学上、通过神经网络的算法来提高三维成像质量等。
2、然而，目前一些研究工作集中在减少投影图形数量、相位误差补偿及数据处理加速等方面，无法应对高速瞬态现象的三维成像需求，依然面临高速动态三维数据获取精度不高的根本性制约，导致很多需要研究的高速瞬态三维信息无法被获取。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的是提出一种基于干涉条纹的快照压缩三维成像方法，旨在解决现有的三维成像技术无法获取高速瞬态三维信息的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提出一种基于干涉条纹的快照压缩三维成像方法，该方法包括以下步骤：
3、通过互补金属氧化物半导体相机(complementary metal oxide semiconductor，cmos)采集数字微镜器件测量设备(digital micromirror devices，dmd)编码后的干涉条纹记录的二维成像信息；
4、采用基于压缩感知(compressed sensing)的图像重构算法对所述二维成像信息进行图像重构
5、将重构后的干涉条纹图像基于快速傅里叶变换法进行相位重建，得到动态变化的相位信息。
6、在一些实施例中，通过互补金属氧化物半导体相机采集数字微镜器件测量设备编码后的干涉条纹记录的二维成像信息包括：
7、利用反射镜将经第一分束镜分束所形成的其中一激光束反射，与另一激光束重叠于第二分束镜处，产生干涉条纹并投影在待测物体上；
8、从待测物体上漫反射后的干涉条纹经过第一4f系统后，由数字微镜器件测量设备对所述干涉条纹进行图像编码；
9、将编码后的图像传送至第二4f系统，并由互补金属氧化物半导体相机采集。
10、在一些实施例中，采用基于压缩感知的图像重构算法对所述二维成像信息进行图像重构包括：
11、基于互补金属氧化物半导体相机采集到的压缩图像和数字微镜器件测量设备编码后的矩阵，构建成像数学模型；
12、采用基于交替向乘子算法的即插即用先验框架，并在所述框架中使用加权核范数最小化(weighted nuclear norm minimization，wnnm)去噪模型求解所述成像数学模型。
13、在一些实施例中，基于互补金属氧化物半导体相机采集到的压缩图像和数字微镜器件测量设备编码后的矩阵，构建成像数学模型包括：
14、基于压缩图像y和编码矩阵h，所述成像数学模型表示为：
15、
16、其中表示估计解，r(x)表示正则化项，λ表示正则化的调谐参数，x表示原始干涉条纹。
17、在一些实施例中，采用基于交替向乘子算法的即插即用先验框架，并在所述框架中使用加权核范数最小化去噪模型求解所述成像数学模型包括：
18、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；
19、由加权核范数最小化去噪模型训练出去噪器，采用训练好的去噪器对先验项的优化子问题进行求解；
20、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，直至结果收敛，输出重构后的图像。
21、在一些实施例中，、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：
22、优化成像数学模型为：
23、
24、
25、uk+1＝uk+(xk+1-zk+1) (4)
26、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。
27、在一些实施例中，由加权核范数最小化去噪模型训练出去噪器，采用训练好的去噪器对先验项的优化子问题进行求解包括：
28、使用一个带有稀疏约束或先验的去噪器对式子(3)进行求解：
29、zk+1＝dwnnm(xk+1+uk) (5)
30、其中去噪器dwnnm由加权核范数最小化去噪模型训练得到。
31、在一些实施例中，将重构后的图像基于快速傅里叶变换法进行相位重建，得到动态变化的相位信息包括：
32、对重构后的图像做傅里叶变换，得到所述图像的频谱分布；
33、在所述频谱中利用滤波器提取+1级像的信息，并通过频谱中心法，将+1级像移至频谱原点，然后做傅里叶逆变换换算回空域，得到新的空间分布if；
34、利用下式，从if提取出待测物体相位分布，得到展开相位，im是取复数的虚部，re是实部；
35、
36、对展开相位进行相位处理操作，去除相位畸变，得到待测物体的原始相位分布。
37、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基于干涉条纹的快照压缩三维成像方法。
38、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基于干涉条纹的快照压缩三维成像方法。
39、本专利技术技术方案通过使用互补金属氧化物半导体相机以及数字微镜器件测量设备记录动态干涉条纹的二维成像信息，以实现对高速瞬态现象的记录，具有高时间分辨率和高空间分辨率，之后利用基于压缩感知的图像重构算法对所述二维成像信息进行图像重构，并将重构后的图像基于快速傅里叶变换法进行相位重建，将图像从二维恢复成三维，最终实现高速动态过程的三维精密测量。
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1.一种基于干涉条纹的快照压缩三维成像方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过互补金属氧化物半导体相机采集数字微镜器件测量设备编码后的干涉条纹记录的二维成像信息包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用基于压缩感知的图像重构算法对所述二维成像信息进行图像重构包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于互补金属氧化物半导体相机采集到的压缩图像和数字微镜器件测量设备编码后的矩阵，构建成像数学模型包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用基于交替向乘子算法的即插即用先验框架，并在所述框架中使用加权核范数最小化去噪模型求解所述成像数学模型包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，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：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，由加权核范数最小化去噪模型训练出去噪器，采用训练好的去噪器对先验项的优化子问题进行求解包括：
8.根据权利要求1所述
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，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权利要求中任一项所述的基于干涉条纹的快照压缩三维成像方法。
10.一种计算机设备，其特征在于，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权利要求中任一项所述的基于干涉条纹的快照压缩三维成像方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于干涉条纹的快照压缩三维成像方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过互补金属氧化物半导体相机采集数字微镜器件测量设备编码后的干涉条纹记录的二维成像信息包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用基于压缩感知的图像重构算法对所述二维成像信息进行图像重构包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于互补金属氧化物半导体相机采集到的压缩图像和数字微镜器件测量设备编码后的矩阵，构建成像数学模型包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，采用基于交替向乘子算法的即插即用先验框架，并在所述框架中使用加权核范数最小化去噪模型求解所述成像数学模型包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，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：...
【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：
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