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摘要

本文结合空间编码单像素成像技术和扩频时间编码扫描成像技术, 提出一种. 该方法具备可避免距离模糊、大时宽带宽积的优势, 并且在噪声干扰下, 能够准确恢复距离像. 本文推导了基于单光子探测的时空域联合相关非线性探测模型、成像正向模型和信噪比模型, 并通过凸优化反演算法恢复深度图像, 理论模型和仿真实验均证明, 与传统的基于空间编码的单像素成像方法相比, 本方法提高了重建的质量. 其中, 采用 m序列作为时间编码, 成像的噪声鲁棒性更高. 和传统的空间编码单像素成像技术相比, 本文提出方法的成像均方误差降低了4/5, 引入二次相关方法后, 成像均方误差降低了9/10. 本文所提出的成像架构为非扫描激光雷达成像方法提供了新思路.

关键词:

Abstract

In this paper, we demonstrate a new imaging architecture called time-space united coding spread spectrum single photon counting imaging technique by combining the space coding based single-pixel imaging technology and spread spectrum time coding based scanning imaging technology. This method has the advantages of range ambiguity-free and large time-bandwidth product. Under the interference of noise, this method can accurately restore depth images. In this work, the time-space united correlation nonlinear detection model based on single photon detection, forward imaging model and signal-to-noise ratio model is derived, and the depth image is restored by convex optimization inversion algorithm. The theoretical model and simulation experiments show that compared with the traditional single pixel imaging method based on spatial coding, this method improves the quality of scene reconstruction. Using m-sequence as time coding, imaging has higher noise robustness. In addition, compared with the traditional space coding single pixel imaging technology, the imaging mean square error of the proposed method is reduced by 4/5 and the imaging mean squared error is reduced by 9/10 after introducing the second correlated method. The proposed imaging architecture in this paper may provide a new path for non-scanning lidar imaging methods.

Keywords:

作者及机构信息

1.
2.
3.

通信作者:沈姗姗,ssssoner@niit.edu.cn

基金项目:国家自然科学基金(批准号: 62205144, 61905108, 62005128)、江苏省高等学校自然科学研究项目(批准号: 19KJB140010, 21KJB510049)和南京工业职业技术大学人才引进基金项目(批准号: YK-20-03-02, YK-20-03-03)资助的课题.

Authors and contacts

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2.
3.

Corresponding author:Shen Shan-Shan,ssssoner@niit.edu.cn

Funds:Project supported by the National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 62205144, 61905108, 62005128), the Natural Science Research Project of Higher Education Institutions of Jiangsu Province, China (Grant Nos. 19KJB140010, 21KJB510049), and the Talent Introduction Foundation of Nanjing Vocational University of Industry Technology, China (Grant Nos. YK-20-03-02, YK-20-03-03).

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Method	${m_{\rm{n} } } = 5$	${m_{\rm{n}}} = 10$	${m_{\rm{n}}} = 5$	${m_{\rm{n}}} = 10$
TVAL3	0.033	0.011	35	57
GPSR	0.060	0.018	13	24
FISTA	0.042	0.019	16	24

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