本發(fā)明屬于圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，特別是一種基于計算鬼成像的目標(biāo)鑒定裝置及其方法。

技術(shù)背景

目標(biāo)鑒別技術(shù)廣泛用于人臉識別，遙感目標(biāo)探測等諸多方面，在軍事和商業(yè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用和關(guān)注。目前，目標(biāo)鑒別主要依賴于面陣探測器(如CCD相機(jī)和CMOS相機(jī))的直接獲取目標(biāo)圖像，再結(jié)合相應(yīng)的識別算法進(jìn)行鑒定(如[1]呂穎達(dá).數(shù)字圖像盲鑒別的關(guān)鍵理論與技術(shù)研究[D].吉林大學(xué),2015.[2]劉茜.彩色人臉圖像特征提取方法研究[D].南京郵電大學(xué),2015.[3]王鵬宇.基于壓縮感知的旋轉(zhuǎn)體目標(biāo)成像鑒別方法研究[D].國防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2013.)。面陣探測器的使用極大制約了目標(biāo)鑒別應(yīng)用的光譜范圍，同時，面陣探測器需要在100％奈奎斯特極限下工作，這大大增加了系統(tǒng)所需的硬件和計算成本。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于計算鬼成像的目標(biāo)鑒定裝置及其方法，不僅實現(xiàn)了單像素、低采樣率的目標(biāo)鑒定，拓寬了目標(biāo)鑒定的光譜范圍，還減小了探測器尺寸，降低了成像系統(tǒng)的成本。

本發(fā)明目的的技術(shù)解決方案為：一種基于計算鬼成像的目標(biāo)鑒定裝置，包括鎖模激光器、激光擴(kuò)束鏡、高速空間光調(diào)制器、成像透鏡I、成像透鏡II、高速光電二極管、計算機(jī)和數(shù)字采集模塊，在計算鬼成像的光路發(fā)射端上，鎖模激光器輸出端的中心軸線上依次放置激光擴(kuò)束鏡、高速空間光調(diào)制器和成像透鏡I，所有光學(xué)中心吻合；高速空間光調(diào)制器與成像透鏡I的光軸相交，對激光光束進(jìn)行調(diào)制后打到待測目標(biāo)上；高速光電二極管放置在成像透鏡II的后焦面上，從而使得經(jīng)待測目標(biāo)反射的光聚焦在高速光電二極管的光敏面上；該高速光電二極管的信號輸出端通過同軸電纜與數(shù)據(jù)采集模塊的模擬輸入端連接，該數(shù)據(jù)采集模塊進(jìn)行采樣，將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，其輸出端與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)端口連接，上傳數(shù)據(jù)采集結(jié)果，并在計算機(jī)中進(jìn)行最后的目標(biāo)鑒定處理。

一種基于計算鬼成像的目標(biāo)鑒定方法，步驟如下：

第一步，極低采樣率的計算鬼成像：利用隨機(jī)產(chǎn)生的滿足均勻分布的0-1散斑對待鑒定目標(biāo)進(jìn)行空域采樣，此過程采樣率極低，約為5％奈奎斯特采樣極限下，采用計算鬼成像對目標(biāo)進(jìn)行重建，得到重建圖像I_recons；

第二步，采用非線性相關(guān)實現(xiàn)目標(biāo)鑒定：利用極低采樣率下計算鬼成像的重建圖像I_recons與已知的標(biāo)準(zhǔn)圖像I_standard進(jìn)行非線性相關(guān)，通過判別相關(guān)程度，如果相關(guān)圖像中出現(xiàn)尖峰，即可認(rèn)為待測目標(biāo)與已知標(biāo)準(zhǔn)圖像相符合，即實現(xiàn)目標(biāo)鑒定。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有如下顯著優(yōu)點：(1)采用計算鬼成像的信息采集方法，結(jié)合非線性相關(guān)檢驗，可以實現(xiàn)單像素、低采樣率的目標(biāo)鑒定。(2)通過非線性相關(guān)進(jìn)行相關(guān)程度判定，僅僅需要一個高速光電二極管，光譜相應(yīng)范圍大。(3)采樣率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于面陣相機(jī)所需的100％奈奎斯特極限，一般為奈奎斯特極限的5％。(4)功耗低、體積小，適合快速部署。

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)描述。

附圖說明

圖1是本發(fā)明基于計算鬼成像的目標(biāo)鑒定裝置的示意圖。

圖2是選取的待測目標(biāo)。

圖3是基于計算鬼成像的目標(biāo)鑒定方法的成像結(jié)果。

圖4(a)、圖4(b)、圖4(c)和圖4(d)是用于驗證本發(fā)明的標(biāo)準(zhǔn)圖像。

圖5(a)、圖5(b)、圖5(c)和圖5(d)是計算鬼成像與對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行非線性相關(guān)所得到的檢測結(jié)果。

具體實施方式

結(jié)合圖1，本發(fā)明基于計算鬼成像的目標(biāo)鑒定裝置，包括鎖模激光器1、激光擴(kuò)束鏡2、高速空間光調(diào)制器3、成像透鏡I4、成像透鏡II6、高速光電二極管7、計算機(jī)8和數(shù)字采集模塊9，在計算鬼成像的光路發(fā)射端上，鎖模激光器1輸出端的中心軸線上依次放置激光擴(kuò)束鏡2、高速空間光調(diào)制器3和成像透鏡I4，所有光學(xué)中心吻合；高速空間光調(diào)制器3與成像透鏡I4的光軸相交，對激光光束進(jìn)行調(diào)制后打到待測目標(biāo)5上；高速光電二極管7放置在成像透鏡II6的后焦面上，從而使得經(jīng)待測目標(biāo)5反射的光聚焦在高速光電二極管7的光敏面上；該高速光電二極管7的信號輸出端通過同軸電纜與數(shù)據(jù)采集模塊9的模擬輸入端連接，該數(shù)據(jù)采集模塊9進(jìn)行采樣，將模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，其輸出端與計算機(jī)9網(wǎng)絡(luò)端口連接，上傳數(shù)據(jù)采集結(jié)果，并在計算機(jī)中進(jìn)行最后的目標(biāo)鑒定處理。

所述激光擴(kuò)束鏡2與鎖模激光器1輸出端的距離為激光擴(kuò)束鏡2輸入負(fù)透鏡的一倍焦距。

所述激光擴(kuò)束鏡2和高速空間光調(diào)制器3之間的距離調(diào)節(jié)至激光光束經(jīng)擴(kuò)束后在高速空間光調(diào)制器3上形成的光斑大于高速空間光調(diào)制器3調(diào)制面的1.2～1.3倍。

所述高速光電二極管7的感光面與成像透鏡II6的距離為成像透鏡II6的焦距。

結(jié)合圖2至圖5，本發(fā)明基于計算鬼成像的目標(biāo)鑒定方法，步驟如下：

第一步，極低采樣率的計算鬼成像：利用隨機(jī)產(chǎn)生的滿足均勻分布的0-1散斑對待鑒定目標(biāo)(即待測目標(biāo)5)進(jìn)行空域采樣，此過程采樣率極低，約為5％奈奎斯特采樣極限(遠(yuǎn)低于一般計算鬼成像所要求的200％～500％)下，采用計算鬼成像對目標(biāo)進(jìn)行重建，得到重建圖像I_recons；

第二步，采用非線性相關(guān)實現(xiàn)目標(biāo)鑒定：利用極低采樣率下計算鬼成像的重建圖像I_recons與已知的標(biāo)準(zhǔn)圖像I_standard進(jìn)行非線性相關(guān)，通過判別相關(guān)程度，如果相關(guān)圖像中出現(xiàn)尖峰，即可認(rèn)為待測目標(biāo)與已知標(biāo)準(zhǔn)圖像相符合，即實現(xiàn)目標(biāo)鑒定。

其中，極低采樣率的計算鬼成像步驟如下：對于每一個待鑒定目標(biāo)I(設(shè)定其分辨率為M×N,M是其橫軸的分辨率，N是其縱軸的分辨率)，通過高速空間光調(diào)制器3產(chǎn)生的r個隨機(jī)散斑對其進(jìn)行照明；這樣，對于每一次隨機(jī)散斑的照明，都有r個輸出信號y和r個隨機(jī)散斑與之相對應(yīng)，將此過程寫成矩陣的形式，即成像方程為

y＝Ax+e (1)

其中，x是待測目標(biāo)的矩陣一維排列，A^∈r×n是r個隨機(jī)散斑對應(yīng)的矩陣，稱為采樣矩陣，n＝M×N，M,N分別是空間光調(diào)制器的橫軸和縱軸方向的像素數(shù)(與設(shè)定的待測目標(biāo)分辨率相同)；A中每一行是對應(yīng)隨機(jī)散斑的矩陣一維排列(與待測目標(biāo)的的矩陣一維排列機(jī)制相同)；e是測量噪聲，包括環(huán)境噪聲以及桶探測器的暗噪聲、讀出噪聲等等。在采樣率極低的情況下(一般奈奎斯特極限的5％)，對公式(1)進(jìn)行計算鬼成像運算(二階關(guān)聯(lián))，得到無法辨識的重建圖像I_recons，計算鬼成像具體數(shù)學(xué)表達(dá)為<A·y>-<A><y>，其中，<·>表示加權(quán)平均。

所采用非線性相關(guān)實現(xiàn)目標(biāo)鑒定步驟如下：由于采樣極低，通過計算鬼成像重建的圖像I_recons信噪比很低，通過傳統(tǒng)鑒定方法無法鑒定，將重建圖像I_recons與標(biāo)準(zhǔn)圖像I_standard作非線性相關(guān)測試，即：

其中，S₁＝FT(I_recons(x,y))是重建圖像的二維傅里葉變換形式，S₂＝FT(I_standard(x,y))是標(biāo)準(zhǔn)圖像的二維傅里葉變換形式，k是非線性系數(shù)，F(xiàn)T是二維傅里葉變換，IFT是二維傅里葉逆變換，x和y是圖像的橫縱坐標(biāo)，通過非線性相關(guān)測試的峰值的顯著程度，如果相關(guān)圖像中出現(xiàn)尖峰，即可認(rèn)為待測目標(biāo)與已知標(biāo)準(zhǔn)圖像相符合，即實現(xiàn)目標(biāo)鑒定。

實施例

利用圖1所示的基于計算鬼成像的目標(biāo)鑒定裝置進(jìn)行鑒定的方法，步驟如下：

第一步，對于分辨率為256×256的待檢測目標(biāo)(如圖2所示)，利用高速空間光調(diào)制器產(chǎn)生隨機(jī)均勻分布的0-1散斑矩陣，通過數(shù)據(jù)采集模塊對鑒定目標(biāo)進(jìn)行采樣3276次，對應(yīng)采樣率大約為5％奈奎斯特極限，并通過二階關(guān)聯(lián)進(jìn)行成像，得到成像結(jié)果如圖3所示。顯然，圖3很模糊，并不能通過傳統(tǒng)鑒定方法實現(xiàn)對目標(biāo)進(jìn)行直接鑒別。

第二步，采用非線性相關(guān)實現(xiàn)目標(biāo)鑒定。利用極低采樣率下計算鬼成像的重建圖(圖3)與標(biāo)準(zhǔn)圖案(如圖4(a)標(biāo)準(zhǔn)圖像“Lena”、圖4(b)標(biāo)準(zhǔn)圖像“房屋”Lena、圖4(c)標(biāo)準(zhǔn)圖像“情侶”Lena和圖4(d)標(biāo)準(zhǔn)圖像“肖像”Lena)進(jìn)行非線性相關(guān)，得到了非線性相關(guān)結(jié)果如圖5(a)、圖5(b)、圖5(c)和圖5(d)所示(圖5(a)是計算鬼成像還原結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)圖像“Lena”的非線性相關(guān)運算結(jié)果；圖5(b)是計算鬼成像還原結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)圖像“房屋”的非線性相關(guān)運算結(jié)果；圖5(c)是計算鬼成像還原結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)圖像“情侶”的非線性相關(guān)運算結(jié)果；圖5(d)是計算鬼成像還原結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)圖像“肖像”的非線性相關(guān)運算結(jié)果)。比較圖5(a)～圖5(d)這幾張結(jié)果圖，顯然只有圖5(a)具有明顯的尖峰，這說明只有標(biāo)準(zhǔn)圖像圖4(a)與待測目標(biāo)圖2具有較高的相關(guān)程度，即可證明標(biāo)準(zhǔn)圖像圖4(a)與待測目標(biāo)相符，完成鑒定。

本發(fā)明僅僅需要一個高速光電二極管，光譜相應(yīng)范圍大，在采樣率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于面陣相機(jī)所需的100％奈奎斯特極限條件下(一般為奈奎斯特極限的5％)，即可實現(xiàn)目標(biāo)鑒定。