一种基于神经卷积网络的区域红外数字全息方法

1.本发明涉及红外数字全息成像技术领域，具体涉及一种基于神经卷积网络的区域红外数字全息方法。


背景技术：

2.红外波段的数字全息技术与可见光波段的数字全息技术相比对样品有不同的穿透性以得到不同的全息图像，使之在金属探伤和生物医疗检测上有广阔的应用前景。卷积神经网络出现于二十世纪八十年代，现如今随着深度学习理论的不断发展与cpu/gpu设备的不断改进，卷积神经网络在上世纪被算力所限制的情况得到解决并快速发展，在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用上展现出其强大能力。在传统成像方法中，对同一张重建后的振幅和相位图像来说，只能选择一个聚焦距离进行重建，当图像中不同位置存在多个样品的情况下，最终得到的振幅和相位图像质量差。结合卷积神经网络的独特优势，可以实现一种基于神经卷积网络的区域红外数字全息方法。
3.本发明旨在提出一种基于神经卷积网络的区域红外数字全息方法，该方法属于一种新型的区域红外波数字全息成像技术，现有的区域红外波数字全息成像方法存在以下不足：对同一张重建后的振幅和相位图像来说，只能选择一个聚焦距离进行重建，当图像中不同位置存在多个样品的情况下，最终得到的振幅和相位图像质量差。本发明所提出的方法可以通过模型给定的算法使包含有多样品不同深度的原始红外全息图变成在图像不同区域具有不同聚焦距离重建出的红外数字全息重建振幅和相位图像。


技术实现要素：

4.本发明实施例的目的在于提供一种基于神经卷积网络的区域红外数字全息方法，用以解决现有对同一张重建后的振幅和相位图像来说，只能选择一个聚焦距离进行重建，当图像中不同位置存在多个样品的情况下，最终得到的振幅和相位图像质量差的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案以解决上述问题：
6.一种基于神经卷积网络的区域红外数字全息方法，包括以下步骤：
7.步骤一、红外数字全息系统构建与数据集采集过程；
8.所述红外数字全息系统包括：激光光源1、准直器2、光线分束器3、反射镜4、反射镜5、二维电动平移台6、轴向平移台7、样品8、连接杆9、红外探测器10；
9.激光光源1用于发射红外激光通过光纤连接至准直器2，使红外激光最大效率地耦合通过样品，从准直器2中发出的红外激光通过光线分束器3后被分为两条相干光，其中一条红外激光通过样品8后经过位于轴向平移台7后方的反射镜4后到达红外探测器10，另一条红外激光则经过反射镜5后直接到达红外探测器10，二维电动平移台6和轴向平移台7使用连接杆9相互连接使得样品能够进行平移或旋转操作；准直器2、光线分束器3、轴向平移台7和反射镜4依次空间上垂直排列；红外探测器8与反射镜4平行；红外探测器10用于接收红外激光信号，位于反射镜5的正下方；反射镜5与光线分束器3平行；
10.通过红外数字全息系统获取原始红外全息图，将覆有样品的载玻片放置在轴向平移台上方，通过在轴向方向上连续移动样品，用红外探测器采集得到多个轴向深度的原始红外全息图，随后将采集到的原始红外全息图通过算法重建得到真实样品数据集。记录从轴向平移台中得到的聚焦距离，对真实样品数据集进行标定。
11.步骤二、模拟样品数据集构建过程，使用计算机中的自由空间衍射传播算法模拟全息图聚焦面重建过程，首先生成随机库样品的原始模拟全息图，仿真计算不同距离下的自由空间传播后得到的衍射图像，并人为标定每张衍射图像的聚焦效果，最终由原始模拟全息图与衍射图像组成模拟样品数据集并按照m:n的比例将其分成训练集与测试集。这里使用自动聚焦方法来模拟生成重建距离，在整个传播距离范围内对平面上的图像进行重建，使用不同距离传播距离的数值结果生成多个模拟聚焦全息图。
12.步骤三、基于神经卷积网络模型的动态重建过程，识别重建过程中需要聚焦样品的个数，通过计算机对真实样品数据集进行预处理，识别真实样品数据集中每张原始红外全息图所对应的样品个数并标定每个样品所在范围生成真实样品数据集所对应的参数文件。建立神经卷积网络模型，通过使用步骤二中得到的训练集与测试集，设置神经网络参数提取不同聚焦程度全息图的特征，并设置反向传播过程，采用步骤一中被标定的真实样品数据集中的聚焦距离建立损失函数。
13.在k个预测结果的范围内使用角谱算法将原始红外全息图传播到k个不同距离的平面,通过重建过程得到的每张原始红外全息图使用切片分割聚焦距离的形式构建u张原始红外聚焦全息图进行筛选，并与步骤一中记录原始红外全息图时的初始距离对比校验，构建二级损失函数进行误差消除并最终输出预测的最佳聚焦距离，通过训练直到测试集中的训练结果与标定后的真实样品数据集聚焦距离准确率达到p以上时，通过读取参数文件后将真实样品数据集输入此神经卷积网络模型对真实样品数据集进行自由空间传播重建。
14.步骤四、原始红外全息图区域分块重建过程，将原始红外全息图网格化分块得到m*n个红外区域全息图，利用步骤三中的神经卷积网络模型判断每个红外区域全息图的聚焦距离并输出得到参数数据集，参数数据集包含真实样品数据集中每个红外区域全息图在不同范围的最佳聚焦距离。最后采用步骤二中的聚焦方法应用于真实样品数据集与参数数据集得到红外数字全息分块重建图像，最终按照网格化分块模型对m*n个红外数字全息分块重建图像进行拼接图像并对被每个红外数字全息分块重建图像与其相邻的红外数字全息分块重建图像间样品边缘外背景采用相同聚焦距离进行重建，防止拼接图像间出现缝隙达到平滑拼接的目的，最终得到红外数字全息重建振幅和相位图像。
15.作为优选，步骤三中所使用的损失函数是可调函数。
16.本发明实施例具有如下优点：
17.在技术上使包含有多样品不同深度的原始红外全息图变成在图像不同区域具有不同聚焦距离重建出的红外数字全息重建振幅和相位图像。
附图说明
18.图1为本发明一种基于神经卷积网络的区域红外数字全息方法流程图；
19.图2为本发明一种基于神经卷积网络的区域红外数字全息方法的成像系统结构组成图。
具体实施方式
20.以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
21.实施例1
22.请参阅图中内容，本发明提供一种基于神经卷积网络的区域红外数字全息方法，其特征在于如图1所示的以下步骤：
23.步骤一、红外数字全息系统构建与数据集采集过程；
24.如图2所示，所述红外数字全息系统包括：激光光源1、准直器2、光线分束器3、反射镜4、反射镜5、二维电动平移台6、轴向平移台7、样品8、连接杆9、红外探测器10；
25.激光光源1用于发射红外激光通过光纤连接至准直器2，使红外激光最大效率地耦合通过样品，从准直器2中发出的红外激光通过光线分束器3后被分为两条相干光，其中一条红外激光通过样品8后经过位于轴向平移台7后方的反射镜4后到达红外探测器10，另一条红外激光则经过反射镜5后直接到达红外探测器10，二维电动平移台6和轴向平移台7使用连接杆9相互连接使得样品能够进行平移或旋转操作；准直器2、光线分束器3、轴向平移台7和反射镜4依次空间上垂直排列；红外探测器8与反射镜4平行；红外探测器10用于接收红外激光信号，位于反射镜5的正下方；反射镜5与光线分束器3平行；
26.通过红外数字全息系统获取原始红外全息图，将覆有样品的载玻片放置在轴向平移台上方，通过在轴向方向上连续移动样品，用红外探测器采集得到多个轴向深度的原始红外全息图，随后将采集到的原始红外全息图通过算法重建得到真实样品数据集。记录从轴向平移台中得到的聚焦距离，对真实样品数据集进行标定。
27.步骤二、模拟样品数据集构建过程；使用计算机中的自由空间衍射传播算法模拟全息图聚焦面重建过程，首先生成随机库样品的原始模拟全息图，仿真计算不同距离下的自由空间传播后得到的衍射图像，并人为标定每张衍射图像的聚焦效果，最终由原始模拟全息图与衍射图像组成模拟样品数据集并按照1000:1的比例将其分成训练集与测试集。这里使用自动聚焦方法来模拟生成重建距离，在整个传播距离范围内对平面上的图像进行重建，使用不同距离传播距离的数值结果生成多个模拟聚焦全息图。
28.步骤三、基于神经卷积网络模型的动态重建过程；识别重建过程中需要聚焦样品的个数，通过计算机对真实样品数据集进行预处理，识别真实样品数据集中每张原始红外全息图所对应的样品个数并标定每个样品所在范围生成真实样品数据集所对应的参数文件。建立神经卷积网络模型，通过使用步骤二中得到的训练集与测试集，设置神经网络参数提取不同聚焦程度全息图的特征，并设置反向传播过程，采用步骤一中被标定的真实样品数据集中的聚焦距离建立损失函数。
29.在10个预测结果的范围内使用角谱算法将原始红外全息图传播到10个不同距离的平面,通过重建过程得到的每张原始红外全息图使用切片分割聚焦距离的形式构建100张原始红外聚焦全息图进行筛选，并与步骤一中记录原始红外全息图时的初始距离对比校验，构建二级损失函数进行误差消除并最终输出预测的最佳聚焦距离，通过训练直到测试集中的训练结果与标定后的真实样品数据集聚焦距离准确率达到99.5％以上时，通过读取参数文件后将真实样品数据集输入此神经卷积网络模型对真实样品数据集进行自由空间传播重建。
30.步骤四、原始红外全息图区域分块重建过程；将含有4个样品的原始红外全息图网
格化分块得到2*2个红外区域全息图，利用步骤三中的神经卷积网络模型判断每个红外区域全息图的聚焦距离并输出得到参数数据集，参数数据集包含真实样品数据集中每个红外区域全息图在不同范围的最佳聚焦距离。最后采用步骤二中的聚焦方法应用于真实样品数据集与参数数据集得到红外数字全息分块重建图像，最终按照网格化分块模型对2*2个红外数字全息分块重建图像进行拼接图像并对被每个红外数字全息分块重建图像与其相邻的红外数字全息分块重建图像间样品边缘外背景采用相同聚焦距离进行重建，防止拼接图像间出现缝隙达到平滑拼接的目的，最终得到红外数字全息重建振幅和相位图像。
31.本发明的典型实施例的实验结果证明所提发明可以有效地解决其只能选择一个聚焦距离进行重建，当图像中不同位置存在多个样品的情况下，最终得到的振幅和相位图像质量差的问题。在技术上使包含有多样品不同深度的原始红外全息图变成在图像不同区域具有不同聚焦距离重建出的红外数字全息重建振幅和相位图像。
32.虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。