【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于无透镜成像，它特别涉及基于掩膜的低光条件下的无透镜成像增强领域。
技术介绍
1、虽然透镜和传感器在小型化技术上的进步，将传统相机的尺寸压缩了近两个数量级，但也在逐渐逼近物理极限：衍射极限和洛曼缩放定律。传统相机镜头是由透镜、光圈和透镜筒等多种光学部件组成，高精度的光学部件需要高昂的制作成本，这不仅增加了相机的重量、尺寸和复杂性，还承担了相机的大部分制作成本。光学透镜对相机尺寸的物理限制与成像设备微型化、轻薄化之间的矛盾，催生出无透镜成像技术：利用光学调制掩膜编码取代透镜聚焦，通过计算成像技术恢复出清晰图像。近年来，廉价而又轻小的无透镜成像作为传统透镜成像的潜在替代方案得到了重视。
2、然而，相较于透镜相机，无透镜相机的成像场景的空间更狭窄，光线也会更弱，使得获得的图像通常含有较多噪声和亮度较低，经过计算成像算法恢复的图像质量也会较差。在影响成像质量的各种因素中，低照度问题较为常见且难以避免，如夜间、狭窄空间照明不足等应用场景。此外，无透镜成像失去了透镜会聚光线的能力，使得在弱光环境下实现高质量成像更具挑战性。在传统相机的图像增强技术方面，针对光线不足造成的各种干扰，研究人员在成像模型的设计中加入了有针对性的处理方法。由于无透镜成像机理的不同以及掩膜调制后采集数据的特殊性，这类弱光增强算法无法直接应用于无透镜领域。现有的数据驱动方法重建图像的质量不能令人满意，场景的细节和颜色信息也不能得到很好的恢复，目前关于低光无透镜重建增强的相关研究还相对较少。
3、因此，为了解决上述问题，本专利技术提出了
技术实现思路
1、本专利技术公开了一种基于扩散模型的低光无透镜成像增强算法。它是通过将扩散模型引入到低光无透镜成像增强中，首先利用最小均方误差滤波算法对原始低光无透镜测量结果进行粗成像得到一个低光并包含噪声的粗成像图像，相较于其他优化算法不需要迭代，重建速度更快。然后利用harr小波变换将粗成像图像变换到小波域中，分别利用高频信息恢复网络和扩散模型恢复重建高频信息和低频信息，最后利用harr小波逆变换由恢复的高频信息和低频信息得到高质量的正常光图像。实验结果表明，本专利技术的成像效果更好，能够重建得到高质量的无透镜图像。本专利技术方法在低光无透镜重建增强模型的训练阶段，不仅完成了正向扩散过程，还进行了逆向扩散过程，克服了现有方法颜色混乱、生成结果不稳定等问题，保证了成像的鲁棒性。小波变换模块通过将图像变换到小波域后，还降低了本方法的训练时间成本和资源成本。
2、为了方便描述本专利技术的内容，首先作以下术语定义：
3、定义1：经典lolv2数据集
4、经典的lolv2数据集是指低光数据集，英文全称为low light dataset，其可以训练用于低光增强任务的深度学习模型，用于研究人员在这个统一的数据集去评价他们算法的性能。在该数据集中包含real_captured和synthetic两个子数据集，其中real_captured子数据集包含789对低光正常光图片，synthetic子数据集包含1000对低光正常光图片。完整的数据集可以从“yang w,wang w,huang h,et al.sparse gradient regularized deepretinex network for robust low-light image enhancement[j].ieee transactionson image processing,2021,30:2072-2086.”中获取。
5、定义2：标准的图像裁剪和尺度变换方法
6、图像裁剪是通过选择感兴趣的区域并去除周围像素来改变图像的内容和构图。尺度变换则是通过增加或减少图像的像素数量来调整其尺寸和分辨率。详见文献“https://wenku.baidu.com/view/a039009bc181e53a580216fc700abb68a982adbe.html？_wkts_＝1722400350810”。
7、定义3：标准的相位掩膜方法
8、相位掩膜(phase mask)是一种特殊设计的光学掩膜，标准的相位掩膜方法的主要作用是在入射光波传播过程中通过波动光学原理引入相位调制，相位掩模允许大部分光通过，提供高信噪比。标准的相位掩膜方法详见文献“boominathan v,adams j k,robinson jt,et al.phlatcam:designed phase-mask based thin lensless camera[j].ieeetransactions on pattern analysis and machine intelligence,2020,42(7):1618-1629.”
9、定义4：标准的无透镜成像方法
10、基于掩膜调制的无透镜成像系统的原理是利用掩膜对入射光进行调制再由图像传感器进行采集，其成像过程通常可以表示为目标图像与掩膜图像的卷积过程。标准的无透镜成像方法详见文献“boominathan v,adams j k,robinson j t,et al.phlatcam:designed phase-mask based thin lensless camera[j].ieee transactions onpattern analysis and machine intelligence,2020,42(7):1618-1629.”。
11、定义5：经典的最小均方误差滤波
12、最小均方误差滤波，顾名思义就是通过理解信号与噪声之间的关系来最小化估计值与真实值之间的均方误差，从连续或离散的输入数据中滤除噪声和干扰提取有用信息，进而实现图像重建复原的一种信号处理方法。详见文献“[1]gonzalez r c,woods r e,masters br.digital image processing,third edition[j].journal of biomedicaloptics,2009,14(2):029901.doi:10.1117/1.3115362.”
13、定义6：经典的二维harr小波变换
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【技术保护点】
1.一种基于扩散模型的低光无透镜成像增强方法，其特征是它包括以下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于扩散模型的低光无透镜成像...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾天娇，刘自阳，詹旭，何启凡，韦顺军，师君，张晓玲，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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