激光模式散斑鬼成像

（LMS-GI）

四川大學馮國英課題組使用UPOLabs的RSLM1024V空間光調制器搭建了一套水下實驗裝置用以研究水下環境的激光模式散斑鬼成像。

激光模式散斑（LMS-GI）鬼成像水下實驗系統示意圖

導

讀

吸收、散射、噪聲和低靈敏度探測器導致傳統水下成像質量差。鬼成像（GI）已成為一種基于照明散斑圖案與非空間分辨率探測器之間關系的有效抗干擾水下成像方法。傳統的散斑模式基于數學模型（如隨機模型、Hadamard模型或Walsh模型）進行分布。

在激光模式散斑鬼成像（LMS-GI）水下實驗研究中，馮國英課題組將基于M的平方有序激光模式物理模型的新型散斑圖案應用于GI。激光模式散斑圖案GI（LMS-GI）系統在5%或更低的采樣率下實現完美的成像質量;即使在0.64%以下也能保持良好的成像質量。盡管相對隨機噪聲為1.0%~5.0%，但其性能優于其他GI。此外，在2.48%的低采樣率下，LMS-GI不僅在惡劣天氣下有效，而且在復雜的液體環境中也有效，如渾濁液體和生物組織液。

（a）LMS-GI和隨機GI在空氣中的實驗結果。

（b）LMS-GI在渾濁水中不同采樣率下的實驗結果。

主

要

內

容

在鬼成像（GI）中，用散斑圖案照射物體，隨后由桶形檢測器在沒有空間分辨率的情況下收集散斑圖案，以使用相關計算形成重建圖像。GI的應用場景和影響因素如下圖所示。影響因素主要包括散斑模式和恢復算法，應用場景主要包括3D成像、熒光成像、激光雷達、太赫茲成像、生物成像和水下成像。

地理標志的影響因素及應用場景示意圖

在LMS-GI研究中，馮國英課題組提出了基于方形球面鏡對稱共聚焦腔中激光模式的物理模型的激光模式散斑模式（LMS），這與數學建模的分布不同。LMS圖案（LMS）根據其光束質量M的平方重新排列并應用于 GI 以形成 LMS 鬼影成像系統（LMS-GI）。從理論上講，成像質量LMS-GI在1的采樣率下是完美的，即它滿足一般成像要求，采樣率為 0.64%。此外，LMS-GI具有很高的魯棒性，在實際水下環境中優于傳統GI，在高度渾濁的水下環境中，它可以實現與使用壓縮感知和深度學習獲得的成像相媲美的低采樣成像。未來，LMS-GI因其低采樣率和高成像質量，可廣泛應用于遙感、生物成像等領域。

（a） 激光模式散斑圖案重影成像、隨機散斑圖案重影成像、Walsh散斑圖案GI和Haar散斑圖案GI的模擬結果。（b）PSNR指標和（c）SSIM指標與四種重影成像的采樣率的關系。