本發(fā)明涉及計算成像、生物醫(yī)學(xué)成像、圖像重建等
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種基于隨機采樣的非侵入式激光掃描成像方法。
背景技術(shù)：
：在醫(yī)學(xué)成像、工業(yè)檢測等領(lǐng)域，往往需要對諸如生物組織細胞、工業(yè)芯片等微小結(jié)構(gòu)進行成像以作為分析診斷和檢測的依據(jù)。但是由于這些成像介質(zhì)往往是半透明的散射層，傳統(tǒng)的基于幾何光學(xué)的成像方法不再適用，除非破壞散射層或往散射層內(nèi)注入輔助成像的物質(zhì)，但這些手段容易對所觀察的物體造成破壞。近年來，一種基于激光散斑掃描的非侵入式成像方法被提出，它可以在不破壞散射層的前提下得到隱藏在散射層背后的物體的清晰的像。在這種方法中，一束激光射到散射層的固定位置，在散射作用下形成激光散斑并照射在熒光物體所在的平面上。落在熒光物體上的散斑激發(fā)出的熒光被反射回散射層且被采集，采集到的熒光光強加起來的和作為激光在該入射角度下的總熒光量。將激光按照掃描角度矩陣中的角度進行逐一掃描，可以得到相應(yīng)熒光強度矩陣，即熒光強度矩陣中的每一元素值為激光按照掃描角度矩陣中對應(yīng)元素的角度入射下的總熒光量。最后可以利用相位恢復(fù)算法從熒光強度矩陣中恢復(fù)出物體的像。在這種傳統(tǒng)的方法中，為了得到較好的成像效果，掃描矩陣的尺寸需要足夠大，因此需要激光掃描的總的角度數(shù)量巨大，而且由于在實際中熒光信號較弱，需要加大熒光采集裝置的曝光時間，最終使得總的成像數(shù)據(jù)的采集時間十分漫長。由于長時間的激光照射，容易造成被測物品的損害，因此必須要降低掃描復(fù)雜度，減少掃描時間。圖1所示為傳統(tǒng)的基于激光散斑掃描的非侵入式成像裝置示意圖，包括半透明散射層1、熒光物體2、半透明散射層3和濾光片4。當一束激光垂直射入散射層時，在熒光物體所在平面(記為u-v平面)形成散斑圖樣，記為S(u,v)。當激光以與法線成θ角(θ＝(θx,θy))入射時，散斑存在的“記憶效應(yīng)”使得此時u-v平面上的散斑只是發(fā)生平移，而圖樣基本不發(fā)生改變，即此時S′＝S(u-d1θx,v-d1θy)。從而在熒光采集端的總熒光量為：I(θ)＝∫∫O(u,v)S(u-d1θx,v-d1θy)dudv＝[O*S](θ)。將入射激光按照掃描角度矩陣Θ上的角度進行逐一掃描，記錄每一個入射角度下的總熒光量，最終形成熒光強度矩陣I，然后利用相位恢復(fù)算法從所述熒光強度矩陣恢復(fù)得到所述熒光物體的圖像。以上
背景技術(shù)：
內(nèi)容的公開僅用于輔助理解本發(fā)明的構(gòu)思及技術(shù)方案，其并不必然屬于本專利申請的現(xiàn)有技術(shù)，在沒有明確的證據(jù)表明上述內(nèi)容在本專利申請的申請日已經(jīng)公開的情況下，上述
背景技術(shù)：
不應(yīng)當用于評價本申請的新穎性和創(chuàng)造性。技術(shù)實現(xiàn)要素：為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出一種基于隨機采樣與低秩重構(gòu)的非侵入式激光掃描成像方法，能夠顯著減少掃描過程所需時間，同時保持較高的成像質(zhì)量。為達到上述目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：本發(fā)明公開了一種基于隨機采樣的非侵入式激光掃描成像方法，包括以下步驟：S1：生成元素僅包含0和1的隨機矩陣Φ，其中隨機矩陣Φ的尺寸與熒光強度矩陣I以及對應(yīng)的掃描角度矩陣Θ的尺寸相同；S2：通過激光掃描隨機矩陣Φ中值為1的元素對應(yīng)的掃描角度矩陣Θ上的角度，收集隨機矩陣Φ中值為1的元素對應(yīng)的熒光強度矩陣I上的熒光強度，得到不完整的熒光強度矩陣其中ο符號表示對應(yīng)元素相乘；S3：通過求解如下低秩約束下的重構(gòu)模型，以求出完整的熒光強度矩陣I＝U；I=argminU{TV(U)+η·ΣPk∈Δ(w(Pk)·||Pk||*)}]]>s.t.Ui,j=I^i,j,∀(i,j)∈Ω]]>其中，TV為總變差函數(shù)，Pk為p×p的矩陣塊，w(Pk)為矩陣塊Pk對應(yīng)的權(quán)重函數(shù)，||·||*為核范數(shù)，η為正則參數(shù)，Δ為待求矩陣U的所有矩陣塊Pk的集合，Ω為采集了的元素的索引的集合；S4：從步驟S3中重構(gòu)出的完整的熒光強度矩陣中恢復(fù)出物體的像。優(yōu)選地，步驟S1中隨機矩陣Φ中的元素1所占比例為20％以上。優(yōu)選地，步驟S2中采用振鏡掃描系統(tǒng)來進行激光掃描。優(yōu)選地，步驟S3中的矩陣塊Pk對應(yīng)的權(quán)重函數(shù)w(Pk)根據(jù)下式進行取值：w(Pk)=ξk2,ξk>λ0,ξk≤λ]]>其中，ξk為矩陣塊Pk中采集了的元素的個數(shù)，λ為閾值。優(yōu)選地，其中閾值λ＝0.2·p2。優(yōu)選地，步驟S4中具體包括：采用相位恢復(fù)算法從步驟S3中重構(gòu)出的完整的熒光強度矩陣中恢復(fù)出物體的像。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明的基于隨機采樣的非侵入式激光掃描成像方法，利用隨機采樣與低秩重構(gòu)的方法，通過隨機采樣得到不完整的熒光強度矩陣，然后通過帶有低秩約束與總變差約束的重構(gòu)算法重建熒光強度矩陣，并最終經(jīng)過相位恢復(fù)得到物體的像；通過本發(fā)明的方法，大大縮短成像數(shù)據(jù)的采集時間，同時還能夠保持較高的成像質(zhì)量。附圖說明圖1是傳統(tǒng)的基于激光散斑掃描的非侵入式成像裝置示意圖；圖2是本發(fā)明優(yōu)選實施例的基于隨機采樣的非侵入式激光掃描成像方法的流程示意圖。圖3是通過本發(fā)明優(yōu)選實施例的基于隨機采樣的非侵入式激光掃描成像方法進行成像的效果示意圖。具體實施方式下面對照附圖并結(jié)合優(yōu)選的實施方式對本發(fā)明作進一步說明。如圖2所示，本發(fā)明優(yōu)選實施例公開一種基于隨機采樣的非侵入式激光掃描成像方法，包括以下步驟：S1：生成元素僅包含0和1的隨機矩陣Φ，其中隨機矩陣Φ的尺寸與熒光強度矩陣I以及對應(yīng)的掃描角度矩陣Θ的尺寸相同；其中，隨機矩陣Φ中元素1所占比例為ρ，則該方法所耗時間僅為傳統(tǒng)方法的ρ×100％；隨機矩陣Φ的概率分布、元素1所占的比例可以根據(jù)實際成像效果而定，在較優(yōu)選的實施例中，ρ≥0.2。S2：通過激光掃描隨機矩陣Φ中值為1的元素對應(yīng)的掃描角度矩陣Θ上的角度，收集隨機矩陣Φ中值為1的元素對應(yīng)的熒光強度矩陣I上的熒光強度，得到不完整的熒光強度矩陣其中ο符號表示對應(yīng)元素相乘；其中，在步驟S1生成的隨機矩陣Φ的指導(dǎo)下對完整熒光強度矩陣進行隨機采用，即僅采集隨機矩陣Φ中值為1的元素Φi,j對應(yīng)的熒光強度Ii,j；激光掃描裝置采用散斑掃描成像的裝置，其中可以采用傳統(tǒng)的基于程序控制的振鏡掃描系統(tǒng)，然后控制系統(tǒng)僅掃描指定的角度而跳過不需要采集的角度；也可以采用直接控制激光光源轉(zhuǎn)動。S3：通過求解如下低秩約束下的重構(gòu)模型，以求出完整的熒光強度矩陣I＝U；I=argminU{TV(U)+η·ΣPk∈Δ(w(Pk)·||Pk||*)}]]>s.t.Ui,j=I^i,j,∀(i,j)∈Ω]]>其中，TV(TotalVariation)為總變差函數(shù)，Pk為p×p的矩陣塊，w(Pk)為矩陣塊Pk對應(yīng)的權(quán)重函數(shù)，||·||*為核范數(shù)，η為正則參數(shù)，Δ為待求矩陣U的所有矩陣塊Pk的集合，Ω為采集了的元素的索引的集合；表示優(yōu)化式取最小值時的U，s.t.是subjectto的縮寫，意為約束條件。其中，該重構(gòu)模型的約束條件屬于保真項，意在使重構(gòu)的熒光強度矩陣盡可能接近所采集的不完整熒光強度矩陣；目標函數(shù)中，總變差函數(shù)和帶加權(quán)的矩陣塊的核范數(shù)的和為正則項，意在使所重構(gòu)的矩陣每一個局部矩陣塊都是平滑和局部低秩的，正則參數(shù)η用來調(diào)控兩個正則項的比重，使最終的重構(gòu)的結(jié)構(gòu)達到最優(yōu)。另外，重構(gòu)模型因不同的矩陣塊中已知熒光強度的元素的所占比例不同而賦予不同矩陣塊不同的權(quán)重，具體實現(xiàn)時可根據(jù)重構(gòu)效果擇優(yōu)選擇權(quán)重函數(shù)。具體實現(xiàn)時，矩陣塊Pk對應(yīng)的權(quán)重函數(shù)w(Pk)根據(jù)下式進行取值：w(Pk)=ξk2,ξk>λ0,ξk≤λ]]>其中，ξk為矩陣塊Pk中采集了的元素的個數(shù)，λ為閾值，可以設(shè)定為0.2·p2，即矩陣塊總元素個數(shù)的五分之一，實際的權(quán)重函數(shù)與閾值的選擇應(yīng)根據(jù)實際重構(gòu)效果而定。S4：從步驟S3中重構(gòu)出的完整的熒光強度矩陣中恢復(fù)出物體的像。具體地，采用相位恢復(fù)算法從步驟S3中重構(gòu)出的完整的熒光強度矩陣中恢復(fù)出物體的像，進一步可以采用以下步驟：1)計算熒光強度矩陣的自相關(guān)II＝(O*S)(O*S)＝(OO)*(SS)，由于散斑的自相關(guān)為尖峰函數(shù)，故有II≈OO；其中，I為IntegratedIntensity(總光強)，O為Object(待成像物體)，S為Speckle(激光散斑)，*為卷積符號(Convolution)，互相關(guān)符號(Correlation)。(2)對自相關(guān)做傅里葉變換可得(3)利用Hybrid-Input-Output算法(混合輸入輸出算法)即可從以及的O非負性等先驗條件中恢復(fù)出O。如圖3所示，是通過本發(fā)明的基于隨機采樣的非侵入式激光掃描成像方法進行成像的效果示意圖，圖3中最左側(cè)一列為傳統(tǒng)的全部都采集的方法得到的像，其余各列為采用本發(fā)明的方法所得到的像，其中從右至左的采樣率ρ分別為0.1、0.15、0.2、0.25，也即成像數(shù)據(jù)所需的采集時間僅為傳統(tǒng)的0.1倍、0.15倍、0.2倍和0.25倍，即大大縮短成像數(shù)據(jù)的采集時間；而且從圖中可以看出，通過本發(fā)明的方法所得的圖像保持較高的成像質(zhì)量，尤其在ρ＝0.2以及ρ＝0.25時，對成像質(zhì)量幾乎沒有影響。即在應(yīng)用本發(fā)明時，ρ≥0.2時，大大縮短了掃描過程所需時間，同時還不影響成像質(zhì)量。本發(fā)明的基于隨機采樣的非侵入式激光掃描成像方法，利用隨機采樣與低秩重構(gòu)的方法，通過隨機采樣得到不完整的熒光強度矩陣，然后通過帶有低秩約束與總變差約束的重構(gòu)算法重建熒光強度矩陣，并最終經(jīng)過相位恢復(fù)得到物體的像；通過本發(fā)明的方法，大大縮短成像數(shù)據(jù)的采集時間，同時還能夠保持較高的成像質(zhì)量。以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實施方式對本發(fā)明所作的進一步詳細說明，不能認定本發(fā)明的具體實施只局限于這些說明。對于本發(fā)明所屬
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干等同替代或明顯變型，而且性能或用途相同，都應(yīng)當視為屬于本發(fā)明的保護范圍。當前第1頁1 2 3