基于飛行時(shí)間技術(shù)的三維關(guān)聯(lián)成像

王惠績(jī)，李楠，李炫奎，周成，宋立軍，5

（1 長(zhǎng)春大學(xué)理學(xué)院，長(zhǎng)春 130022）

（2 吉林省量子信息技術(shù)工程實(shí)驗(yàn)室，長(zhǎng)春 130052）

（3 吉林大學(xué)通信工程學(xué)院，長(zhǎng)春 130025）

（4 東北師范大學(xué)化學(xué)學(xué)院，長(zhǎng)春 130024）

（5 吉林工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，吉林吉林 132013）

0 引言

關(guān)聯(lián)成像［1］又稱(chēng)鬼成像、量子成像，與傳統(tǒng)的陣列成像技術(shù)相比具有許多潛在的優(yōu)勢(shì)，目前幾乎所有的陣列探測(cè)器成像系統(tǒng)都可以采用關(guān)聯(lián)成像來(lái)實(shí)現(xiàn)。近十年來(lái)，關(guān)聯(lián)成像主要應(yīng)用于多光譜成像［2］、紅外成像［3］、太赫茲成像［4］、生物成像和目標(biāo)跟蹤［5-6］等領(lǐng)域。

2002 年，BENNINK 等［7］通過(guò)激光在反射鏡上進(jìn)行隨機(jī)旋轉(zhuǎn)調(diào)制獲得出射角隨機(jī)變化的經(jīng)典光源，實(shí)現(xiàn)了經(jīng)典關(guān)聯(lián)成像。成像時(shí)間長(zhǎng)和信噪比低是目前制約關(guān)聯(lián)成像質(zhì)量的主要因素。2009 年，KATZ O 等［8］將壓縮感知（Compressed Sensing，CS）應(yīng)用于關(guān)聯(lián)成像領(lǐng)域，用于減少測(cè)量次數(shù)提高成像速度。2016 年，韓申生等［9-10］提出基于稀疏約束鬼成像（Ghost Imaging under Sparsity Constraint，GISC）算法，進(jìn)一步減少了重構(gòu)圖像的測(cè)量次數(shù)。由于受圖像稀疏度限制，且對(duì)環(huán)境噪聲非常敏感，壓縮感知無(wú)法進(jìn)一步降低采樣數(shù)。2019 年，LYU Meng 等［11］將深度學(xué)習(xí)引入到關(guān)聯(lián)成像中，同年司徒國(guó)海等［12］針對(duì)LYU Meng 方案的缺點(diǎn)，提出一種利用桶探測(cè)值重構(gòu)高信噪比圖像的深度學(xué)習(xí)關(guān)聯(lián)成像方案。2020 年，韓申生等［13］提出Y-Net 網(wǎng)絡(luò)模型關(guān)聯(lián)成像方案。近年來(lái)，運(yùn)動(dòng)物體關(guān)聯(lián)成像研究逐漸引起人們關(guān)注，2011 年，曾貴華等［14］對(duì)關(guān)聯(lián)成像中運(yùn)動(dòng)物體速度進(jìn)行了定量分析。2014 年，韓申生等［15］提出了一種對(duì)未知速度勻速運(yùn)動(dòng)物體的關(guān)聯(lián)成像方案。2019 年，劉偉濤等［5］提出一種對(duì)運(yùn)動(dòng)物體進(jìn)行跟蹤和成像的方案。……