基于关联成像及图像质量评价的距离测量方法

魏　凯,戴　博,秦　川,张大伟

(上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海　200093)

基于关联成像及图像质量评价的距离测量方法

魏凯,戴博,秦川,张大伟

(上海理工大学 光电信息与计算机工程学院,上海200093)

摘要针对现有的距离测量方法仅能测量距离,功能较为单一的问题。提出一种基于关联成像和图像质量评价的距离测量方法,其可达到测量距离和成像的目的。通过实验测量检测光路光强,由计算机模拟不同传播距离参考光路光强,将两路光强做相关运算获得一系列目标物体图像,用峰值信噪比评价图像质量,峰值信噪比最大的图像对应的参考距离即为测量值。文中利用Matlab设计了相应的实验,验证了文中方法达到了获得目标物体图像和准确测量的效果。

关键词关联成像;距离测量;峰值信噪比

An Effective Distance Measurement Method Based on CorrelationImaging and Image Quality Evaluation

WEI Kai,DAI Bo,QIN Chuan,ZHANG Dawei

(School of Optical-Electrical and Computer Engineering,University of Shanghai for

Science and Technology,Shanghai 200093,China)

AbstractExisting distance measurement methods are capable of only distance measurement.An effective distance measurement method based on correlation imaging and image quality evaluation that can measure distance and image is proposed.The detection intensity is obtained from experiments,and the reference intensity of different propagation distance simulated by computer.A series of images can be obtained by calculating correlation of above two intensities.The peak signal to noise ratio (PSNR) is employed to evaluate the quality of images.The reference distance of image of maximal PSNR is the measured distance.Matlab experiments show the method can accurately measure distance and obtain the images.

Keywordscorrelation imaging;distance measurement;PSNR

关联成像,又称鬼成像(Ghost Imaging),是一种不同于传统激光成像方式[1]的新型成像技术,由于其特殊的物理特性引起越来越多的研究关注[2-10]。关联成像最初是利用自发参量下转换产生的纠缠光子对实现的[11],但之后人们利用赝热光、热光源同样可实现关联成像。目前已有一些关于成像光源和成像本质的研究工作[12-14],但基于关联成像的应用研究较少。本文基于关联成像基本原理,提出了一种新颖有效的距离测量方法,同时能获得目标物体的图像。

1基于关联成像的测距方法

利用惠更斯-菲涅耳理论和经典光学相关理论来研究关联成像原理并提出一种基于关联成像的测距方法。关联成像测距最主要的任务是获得参考光路光强和检测光路光强,将这两个光强进行相关运算成像。本文中检测光路光强通过实验测量,参考光路光强通过计算机模拟实现,并且目标物体的图像已知。

1.1　检测光路光强

图1是关联成像测距的实验方案图。图中激光发射器(LS)产生波长为λ的连续激光,经过空间滤波器(SF)和透镜(L1)转换成平行光,设光源到空间光相位调制器的距离为S1,平行光透过空间光相位调制器(SLM)后改变光场的空间相位[14],该光束传播距离D后,照射到目标物体(T),透过目标物体(T)和透镜(L2)后被桶形探测器(BD)检测,得到检测光路光强Br[3]。迭代上述操作N次,且每次操作使用由不同相位生成的随机相位板,设每次操作空间光相位调制器所调制的相位用ψr(x,y)表示,则透过空间光相位调制器的光场分布Er(x,y,0)可由式(1)计算,其中E0为照射到空间光相位调制器前的入射光光场分布,i是虚数单位。根据惠更斯-菲涅耳理论可知,传播任意距离D处的光场分布Er(x,y,D)可用式(2)计算得到

Er(x,y,0)=E0e-iψr(x,y)

(1)

Er(x,y,D)=E0(x,y,0)⊗HD(x,y)

(2)

其中,HD(x,y)表示光在传播距离D处的菲涅耳传播函数;符号⊗表示卷积运算,在检测光路上传播距离D后的光强Ir(x,y,D)可由式(3)得到

(3)

图1　关联成像测距实验方案图

设T(x,y)表示目标物体,光透过目标物体被桶形探测器检测到的检测光路光强Br由式(4)得到

Br=∫∫Ir(x,y,D)T(x,y)dxdy

(4)

1.2　参考光路光强

设参考光路的传播距离为Z,且D不一定等于Z。由计算机构造不同距离Z的菲涅耳传播函数HZ(x,y),根据式(5)和式(6),可得到不同传播距离Z所对应的参考光路光场分布Er(x,y,Z)和参考光强Ir(x,y,Z)

Er(x,y,Z)=E0(x,y,0)⊗HZ(x,y)

(5)

(6)

1.3　关联成像和距离测量

根据关联成像原理,如式(7)所示。将上述得到的Br和Ir(x,y,Z)进行相关运算可到目标物体图像O

O=Br⊗Ir(x,y,Z)=〈ΔBrΔIr(x,y,Z)〉

(7)

假设光源完全非相干,则光强相关性可由式(8)和式(9)表示

O∝∫∫T(x,y)h(x,y)dxdy

(8)

(9)

其中,h(x,y)是此光学成像系统中照射到物体之前光强的点分布函数,决定了关联成像图像清晰度。h(x,y)区间越小成像质量越好,且由式(9)可知h(x,y)的值跟D和Z有关,当且仅当D=Z时,h(x,y)最小,此时成像质量最优。基于关联成像的测距方法依据参考光路光强和检测光路光强的相关性来成像,成像质量最优时的参考光路距离Z等于检测距离D,用峰值信噪比(PSNR)判断图像质量优劣。

在进行距离测量时,按图1所示配置可得到检测光路光强,通过计算机仿真出不同传播距离的参考光路光强,将其分别与检测光路光强进行相关运算,得到一系列恢复图像。计算恢复图像的PSNR来判断其质量,根据式(10)可得一系列恢复图像的峰值信噪比

(10)

(11)

其中,MSE表示原图像和恢复图像之间的均方误差;K表示图像总像素数量;Pi表示目标物体原图像第i个像素值;P’i表示恢复图像第i个像素值,MSE值可由式(11)计算。PSNR值越大表明恢复图像的质量越好,当PSNR值最大时对应的参考距离Z即是待测距离D。

2实验结果及分析

为验证本文所提出的测距方法正确性和有效性,本文设计了相应的模拟实验。实验方案如图1所示,其中,激光发生器到空间光相位调制器的距离S1=400mm,激光波长λ=0.623 8μm,空间光相位调制器像素间距19μm,每次迭代操作中使用空间光调制器上256×256个随机相位进行调制。目标物体尺寸为5.12cm×5.12cm,其到空间光调制器的距离D=450mm,是待测的量,设迭代次数N=16 000,在200~650mm区间,间隔50mm取不同的Z值进行成像计算,用Matlab软件在配置为双核3.4GHz主频,内存4GB的计算机上按上述参数进行模拟仿真。图2为原目标物体图像及不同参考光路传播距离的恢复图像。

图2　目标物体原图及不同Z值对应恢复图像

从图2可知,检测光路光强Br的传播距离不等于参考光路光强分布Ir(x,y,Z)的传播距离时,通过关联运算也能成像,但成像质量较差,且这两个距离偏差越大,成像质量越差,只有两者距离相等时,成像质量才最佳,通过图3更容易得出上述结论。

图3　不同Z值恢复图像的PSNR曲线图

图3是不同Z值恢复图像对应的PSNR曲线图,PSNR最大值对应的参考距离即是测量距离。由图3可知,恢复图像PSNR值随着Z的增加先逐渐增大再逐渐减小,在Z=450mm时最大,而目标物体的实际距离D=450mm,恰好等于待测量距离的真实值D,从而验证了本文方法的正确性和有效性。仅用没有空间分辨能力的桶形探测器实现了目标物体到空间光调相板之间的距离测量,同时也达到了获得目标物体图像的目标。

3结束语

基于关联成像的距离测量方法根据关联成像原理,光经过空间光相位调制器调制,在检测光路上传播距离D得到探测光强。根据惠更斯-菲涅耳理论,通过计算机辅助,模拟不同传播距离参考光路光强,分别与检测光强进行相关运算,得到一系列不同的恢复图像。光在这两个光路上传播相等距离时,光场分布最相似,相关性最佳,故成像质量最佳,即为图像质量最佳所对应的参考光路传播距离就是待测距值。本文方案拓展了关联成像一个新的应用领域,由于是通过成像来测量距离,不仅能实现距离测量,且也获得了目标物体的图像等信息。但成像速度较慢,成像分辨率较低,这是需进一步研究与改进的方向。

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作者简介:魏凯(1988—),男,硕士研究生。研究方向:关联成像等。戴博(1986—),男,博士,讲师。研究方向:全光信号处理等。秦川(1980—),男,博士,副教授。研究方向:数字图像处理等。张大伟(1977—),男,博士,教授。研究方向:光学薄膜等。

收稿日期:2015- 05- 11

中图分类号TP391.41

文献标识码A

文章编号1007-7820(2016)01-102-03

doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.01.027