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本发明提供一种基于压缩感知理论的全息图像高分辨率重建方法，包括以下步骤：步骤S1,获取多角度全息数据；步骤S2,将多幅低分辨率序列图像进行融合，提取先验信息，近似到一幅目标图像中；步骤S3,自学习稀疏字典重构，获取所述目标图像下采样图像，构成字典样本库，进行过完备字典训练，通过稀疏编码求稀疏表达系数，更新每个字典原子，采用重构算法求解目标方程以得到多个高分辨率图像块，然后对所述高分辨率图像块进行拼接，得到高分辨率全息图像。本发明还提供了相应的全息图像高分辨率重建系统。本发明提供的全息图像高分辨率重建方法和系统简化了重建过程，改善了重建效果。

一种基于压缩感知理论的全息图像高分辨率重建方法，包括以下步骤：步骤S1，通过控制电子快门开闭操作实现多角度照明，照明位置改变将在样品检测器平面上形成物体全息图的一个位移，使得子像素产生偏移，从而获取同一场景的不同光照角度的低分辨率序列图像；步骤S2,提取每个所述低分辨率序列图像的物理图像块，计算所述物理图像块与目标图像的像素网格的相对位移，对所述低分辨率序列图像的像素值和所述目标图像的像素值进行矩阵变换，通过权重方程估计所述低分辨率序列图像的像素值，约束方程最小化以获取所述目标图像；步骤S3,获取所述目标图像下采样图像，构成字典样本库，进行过完备字典训练，通过稀疏编码求稀疏表达系数，更新每个字典原子，采用重构算法求解目标方程以得到多个高分辨率图像块，然后对所述高分辨率图像块进行拼接，得到高分辨率全息图像。

数字全息技术是用数字传感器(如CCD)以数字化的方式记录全息干涉图的强度信息，并通过计算机算法模拟衍射过程再现，获得原始物体强度和相位分布信息，在医学图像处理领域成功应用，提高再现像的分辨率可以改善成像视觉效果以及实现后端医学图像分析的高效性和精准性。

在硬件方面主要有减小像素尺寸，扩大成像点阵面积，改善像素排列方式等方法。但受目前CCD制作工艺限制，CCD像素尺寸无法无限制缩小，点阵面积的扩大会导致传输速率下降，改变像素排列方式会导致实时性很差。在成像方法方面，主要有成像系统改进和再现像重现过程优化两个方向，成像系统改进主要是通过设计和改进传统成像光路来提高全息图像成像的质量。目前压缩感知理论目前多应用于再现像重现过程，但是由于噪声等因素的干扰，分辨率的改善不明显。在软件算法方面主要有基于重建的方法和基于学习的方法，基于重建的方法通过对低分辨率图像序列进行条件约束来采集充分的先验信息，重建效果好，是目前的主流的序列全息图像高分辨率方法。主要分为频域法和空域法，基于重建的方法普遍的劣势是计算的复杂度高，对图像的边缘和细节保持能力不足。而基于学习的方法主要是通过学习和训练样本，获得高低分辨率图像的关联特性，进而恢复全息图像的高频信息，但基于学习的方法对样本的训练过程复杂，实时性差。

中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。

一种基于压缩感知理论的全息图像高分辨率重建系统，包括：数字全息图像采样模块，用于通过控制电子快门开闭操作实现多角度照明，照明位置改变将在样品检测器平面上形成物体全息图的一个位移，使得子像素产生偏移，从而获取同一场景的不同光照角度的低分辨率序列图像；图像先验融合模块，用于提取每个所述低分辨率序列图像的物理图像块，计算所述物理图像块与目标图像的像素网格的相对位移，对所述低分辨率序列图像的像素值和所述目标图像的像素值进行矩阵变换，通过权重方程估计所述低分辨率序列图像的像素值，约束方程最小化以获取所述目标图像；以及自学习稀疏字典重构模块，用于获取所述目标图像下采样图像，构成字典样本库，进行过完备字典训练，通过稀疏编码求稀疏表达系数，更新每个字典原子，采用重构算法求解目标方程以得到多个高分辨率图像块，然后对所述高分辨率图像块进行拼接，得到高分辨率全息图像。

相较于现有技术，本发明提供的全息图像高分辨率重建方法和系统简化了重建过程，改善了重建效果。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。

技术合作

本发明第二实施例提出的基于压缩感知理论的全息图像高分辨率重建系统将压缩感知理论在图像高分辨率重建方面的方法应用到数字全息领域，可以实现序列全息图像的高分辨率重建，避免了传统空域法的迭代时间长，求解计算复杂度高等缺点，简化了重建过程的同时也有效的改善了重建效果。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。