成像专题 | 非均匀介质全息成像：基于压缩感知算法实现（OSA OE）

Noise suppression for ballistic-photons based on compressive in-line holographic imaging through an inhomogeneous medium

本期导读

    本期分享探讨计算光学成像领域一个经典且实用的研究热点：散射介质成像。众所周知，全息成像过程会受到其他非均匀介质的影响，例如透过云雾成像、透过毛玻璃成像、透过浑浊液体水下成像及透过生物组织成像等。在多数实际应用层面，光路中的非均匀介质会在全息图中引入扰动噪声，进而严重影响成像质量。近日，来自清华大学和杜克大学的研究人员在光学领域顶级期刊Optics Express发表了研究工作，提出利用压缩感知（Compressive Sensing）算法实现透过散射介质高信噪比成像。

技术路线

    该论文提出了一种基于压缩采样的散射介质无透镜成像技术，构建了基于弹道光子编码的传输退化模型，利用压缩数字全息成像算法抑制散射成像中的噪声。与传统的反传播成像算法相比，压缩感知算法可以有效地提高重建图像的峰值信噪比。该论文首先模拟了不同散射强度介质对无透镜全息采样的影响。模型中多次散射光子失去了相干性，在全息编码采样中可看作是噪声项，而携带物体信息的弹道光子和蛇形光子保留有部分相干性，可看作是信号项。

图1 散射介质对无透镜全息成像的影响（文中用图由清华大学提供，下同）

    论文对不同信噪比的全息编码图像采用压缩感知数字全息模型进行重建，结果表明无透镜压缩采样数字全息算法具有很强的抗噪声能力。由于全息编码的冗余性特点，物体上每一个像素的信息被编码到采样全息图的每一个像素上，非均匀介质产生的随机噪声不符合编码正向传输模型，在压缩感知重构过程中被有效的抑制，由此提高了成像系统的抗噪声能力。论文利用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）两个指标定量分析了基于反传播算法和压缩感知数字全息算法的重建图像质量。研究表明压缩感知数字全息算法对于不同退化程度（-15dB~5dB）伽柏全息的重构结果都要好于传统的反传播算法。

图2 （a）在伽柏全息图中加入不同比例的噪声；

（b）反传播算法重建结果；（c）压缩数字全息算法重建结果

图3 反传播算法和压缩数字全息算法重建结果PSNR（a）和SSIM（b）随伽柏全息图的SNR的变化

    论文在实验中测量了两种不同类型的散射介质（随机相位板和磨砂玻璃DG10-220, Thorlabs）的光学深度，分别为1.42和6.38。针对透过随机相位板的弱散射介质成像，提出一次曝光采集的压缩数字全息重建方法，对实验采集的一幅全息图进行直接重建，相比于传统反传播算法重建结果的对比度为0.21，压缩数字全息成像重建结果的对比度明显优于传统算法，对比度可达0.48；对于透过磨砂玻璃的强散射介质成像，提出了多次曝光平均的压缩数字全息重建方法，通过采集多幅动态扰动全息图并做平均处理，压缩数字全息算法重建结果的对比度可达0.44。

图4 通过随机相位板（a）和磨砂玻璃（b）的成像系统，（c）透过弱散射介质采集到的伽柏全息图;（c）反传播算法的重建结果；（d）压缩数字全息算法的重建结果; （f）实验（b）的数据处理过程。

    总结而言，该研究实现了透过非均匀散射介质的高质量重构，实验和仿真结果表明无透镜压缩感知数字全息算法具有很强的抗噪声能力，相比于传统反传播算法的重建结果有明显提升。该研究工作可广泛用基于弹道光子的非均匀介质成像，例如，可用于克服微流控芯片介质不均匀性和流体动态流动引起的全息图退化，实现高分辨率三维微流道流体成像。

更多技术细节和代码详见

Hua Zhang, Songwen Liu, Liangcai Cao, and David J. Brady, "Noise suppression for ballistic-photons based on compressive in-line holographic imaging through an inhomogeneous medium," OSA Opt. Express  (2020).

https://github.com/THUHoloLab/Imaging_through_inhomogeneous_medium

回顾与预告

上期回顾：显示专题（短评）| 基于重叠-相加全息立体图实现近眼显示 (ACM TOG) (欢迎点击查阅)

下期预告：我们将不定期持续推荐学术领域具有代表性的计算显示和计算成像研究工作，同时穿插一些新型光学设计和VR/AR光机实现科普等的资讯分享，欢迎订阅关注，欢迎来稿交流。

p.s. 本公众号IntelligentOpticsSharing (I.O.S.)运营背后以该领域的研究学者为主，非盈利非广告，希望能够结交共同兴趣方向的读者们，建立光学和计算机交叉学科领域内一个资讯分享交流的平台，还望大家多多海涵支持，欢迎拍砖。

end