《散射介质厚度对透过该介质成像质量的影响研究》10000字

-绪论引言光学成像在众多领域中都是一项必不可少的工具，常见的视觉成像系统如人眼、照相机以及光学成像工具如放大镜、显微镜和望远镜等都以循“光沿直线传播”、“所见即所得”的传统光学成像规律为物理基础。但是当光在传播过程中遇到散射介质会发生散射。在光波长尺度下，多数材料比如大气层、雾、烟、墙面、生物组织等都是散射介质，从这些材料出射的光被散射成一种复杂的散斑形式，导致传统光学成像规律失效，进而限制了光学成像的分辨率和穿透深度[1]。在最初的透过散射介质成像技术中，大多通过时间门、空间门、偏振、相干等技术提取散射光中的弹道光（未经历散射的光）来进行成像。然而，弹道光的强度会随着入射介质深度的增加而指数衰减，导致透过厚散射介质的成像深度受限[2]。近年来，研究人员发现不一定要将散射看作一种原理上的限制，而是可以对散射效应加以利用。基于这一思想，人们先后提出了一系列的散射成像技术，例如波前整形技术、光学传输矩阵技术、光学相位共轭技术、基于记忆效应的散斑成像技术等[3-9]。相关研究有望对天文观测、生物医学成像、军事救援、航天光学探测、光学显微、自动驾驶、光学加密等应用领域带来一定帮助[10]。透过散射介质成像研究现状目前，透过散射介质成像研究的热点在于利用散射效应成像的一系列技术，包括波前整形技术、光学传输矩阵技术、光学相位共轭技术、基于记忆效应的散斑成像技术等[11]。下文将对这些技术进行简单介绍。波前整形技术图1.1波前整形的原理示意图[13]：(a)平面波透过散射介质形成散斑；(b)用空间光调制器根据反馈对波前整形，从而实现目标位置的光聚焦如图1.1(a)所示，平面波入射散射介质后，透射出的散射光形成散斑。如图1.1(b)所示，利用空间光调制器对入射波面进行调制，即波前整形，可实现对透射光的调制。利用探测器或导星作为信号反馈，并通过反馈算法对空间光调制器进行控制，即可在探测器或导星位置处形成光聚焦并对简单物体实现成像[12]。光学传输矩阵技术将光穿透散射介质的过程对应到散射矩阵，该散射矩阵通常被称为传输矩阵，它包含了散射介质的输入和输出通道之间的完整关系。在光学传输矩阵技术中，通过预测量散射介质的传输矩阵，即可计算实现成像视场内任意位置的聚焦或成像。光学相位共轭技术光学相位共轭技术主要利用光传播的时间反转对称性将散射波传播回其原始位置。该技术结合了散射介质的一般互易性和光路可逆性，入射光经过散射介质后形成的散射光的共轭光从反方向再次透过散射介质传输，散射过程恰好反转，据此得到入射光信息[13]。基于记忆效应的散斑成像技术2012年，J.Bertolotti等人提出了基于光学记忆效应的扫描散斑相关成像技术[14]。2014年，O.Katz等人将该技术进行了改进，提出了基于光学记忆效应的单次曝光散斑相关成像技术[15]。2016年，E.Edrei等人提出了基于记忆效应的散斑解卷积成像技术[16]。这些方法都利用了散斑的光学记忆效应，即散斑的空间平移不变性，将物体透过散射介质形成的散斑看作物体与系统点扩散函数的卷积，分别通过散斑相关和散斑解卷积的方式重建物体图像。论文主要研究工作及章节安排本文旨在研究散射介质厚度对透过该介质成像质量的影响。首先理论分析了光学记忆效应的原理以及厚度对记忆效应范围的影响，并对基于记忆效应的散斑解卷积成像方法进行了理论研究。在此基础上，设计并搭建了同一物体透过不同厚度散射介质成像的光学实验系统，基于该系统进行了光学成像实验，采集了一系列散斑图像。编写图像恢复程序，对采集的一系列散斑进行散斑解卷积计算，重建出不同介质厚度下的物体图像，并依次计算图像质量评价指标值，进而分析了散射介质厚度对成像质量的影响。具体章节安排：第一章为绪论，主要阐述了透过散射介质成像的研究目的和意义，并简单介绍了透过散射介质成像技术的研究现状。第二章简要介绍了光的散射和散斑的形成的原理，随后介绍了光学记忆效应并理论分析了散射介质厚度对记忆效应范围的影响,最后阐述了基于散斑解卷积的透过散射介质成像方法的原理。第三章主要介绍了散射介质厚度对透过该介质成像质量的影响实验，包括实验目的、实验原理、实验方法和实验结果。第四章对实验结果进行了分析，计算了实验结果的图像质量评价指标值，并分析了散射介质厚度对成像质量的影响。第五章对本论文研究工作和成果进行了总结和展望。理论基础光的散射和散斑的形成光的散射光的散射是指光传播时经过不均匀的介质导致一部分光偏离了原来的传播方向的现象[17]。其中偏离方向的光线被称为散射光。生活中普遍存在着这一现象，如：晴朗的天空呈现蓝色是因为大气散射太阳光,大雾天气可以看见汽车大灯发出的光柱是因为空气中的小颗粒将一部分光散射而改变了部分光的传播方向。根据散射光频率或波长是否发生改变对散射现象进行区分，散射光频率或波长不变的为弹性散射，主要包括有丁铎尔现象，瑞利散射（Rayleighscattering），米氏散射（Miescattering）。其中瑞利散射的散射介质颗粒的直径远小于入射光的波长[18]；而米氏散射的散射介质颗粒直径等于或大于入射光的波长[19]。因为本文实验采用的散射介质石蜡封口膜其颗粒直径大于入射光波长，因此本文讨论的散射为米氏散射。散射光频率或波长发生改变的为非弹性散射，主要包括拉曼散射（Ramanscattering），布里渊散射（Brillouinscattering）[20]。散斑的形成人们使用激光器时，发现当物体被激光照射时，物体表面呈现颗粒状结构。这是因为大多数物体表面相对于光波长来说都是粗糙的，而激光具有良好的相干性，光波从物体表面反射后，观察点的光场是由粗糙表面各点发出的相干子波的叠加。因其粗糙度大于光波长，物体各点发出的相干子波到达观察点的相位是随机分布的，其叠加结果形成了散斑颗粒状图样。与光反射形成散斑的原理相似，光透过散射介质后，不同光路的光程相差很大，最终形成散斑。散射介质的厚度对光学记忆效应范围的影响光学记忆效应1988年，S.Feng等人首次提出了散斑的光学记忆效应，随后，I.Freund等人对该效应进行了实验验证[21,22]。散斑的光学记忆效应是指在一定角范围内，透过散射介质后形成的散斑具有高度相关性和空间平移不变性。对应的角范围称为光学记忆效应范围。图2.1散斑记忆效应的原理及记忆效应范围的测量方法示意图[23]如图2.1所示，入射光倾斜小角度Δθ后，散射介质另一侧相机探测到的散斑分布几乎不变，仅发生平移，该平移过程如图2.2(a)和2.2(b)所示。随着倾斜角度增大，散斑分布发生变化，如图2.2(c)和2.2(d)所示。并且倾斜角越大，出射的散斑与图2.2(a)中的初始散斑之间的相关度越低，如图2.2左侧列所示。散斑相关随入射倾斜角的变化可由下式计算[14,21,22]： , （2.1）其中表示散射介质的有效厚度，表示波数。这一变化在实验中也可以测量出来：将入射光倾斜不同角度，探测对应的散斑，将这些散斑依次与初始位置的散斑进行相关计算，即可得到散斑相关随入射倾斜角变化曲线，如图2.3所示。记忆效应范围一般是指散斑相关下降到最大值的一半时对应的入射倾斜角范围[22]。当入射倾斜角在记忆效应范围内变化时，出射的散斑具有较好的平移不变性。图2.2改变入射角后散斑及散斑相图2.3不同散射介质对应的散斑相关关度的变化示意图[19]随着入射角变化的曲线[15]散射介质厚度对记忆效应范围的影响散斑的角记忆效应范围可以由下式估算[24]： , （2.2）其中表示波长。从上式可以看出，散射介质的厚度越小，对应的记忆效应范围越大。但是在现实生活中，很多散射介质不是层状的，如云、雾、生物组织等都是具有较大厚度的。理论上看，介质厚度越大，对应的记忆效应范围就越小。基于散斑解卷积的透过散射介质成像原理图像的卷积函数和的二维卷积的定义如下[25]:, （2.3）其中，代表卷积计算，参变量,和积分变量,都是实数，函数和可实可复。卷积的一些重要的性质在散斑解卷积法中得到了运用，因此在下文进行简单介绍。卷积具有线性性质: （2.4）其中，，为常数，这一性质是由积分运算的线性性质决定的。卷积满足交换律： （2.5）卷积满足结合律： （2.6）4．函数和狄拉克函数（函数）的卷积： （2.7）5.傅里叶变换中关于卷积的重要定理，假设，，那么： （2.8） （2.9）也就是说，两个数域通过傅里叶变换联系，其中一个数域中的卷积运算与另一数域中的乘积相对应。散斑解卷积法的基本原理本文采用基于光学记忆效应的散斑成像技术中的散斑解卷积法。根据光学记忆效应，当物体尺寸在记忆效应范围之内时，从物体上的每一个点发出的光透过散射介质后，都会形成一个散斑，而这些散斑之间高度相关且平移不变。因此，将其中任意一个点出射的散斑看作系统的点扩散函数（PointSpreadFunction，简称PSF），那么物体光透过散射介质形成的散斑即可看作物体强度与该PSF的卷积[26]。图2.4散斑解卷积法的原理示意图[27]如图2.4所示，非相干光从物平面（ObjectPlane）上的小孔出射，透过散射介质（ScatteringLayer）由相机探测到散斑图像。同样的，非相干光从附近的另一个小孔出射，根据散斑的记忆效应，相机此时探测到的散斑图像与散斑图像近乎完全相同，只是在位置上发生变化，而这个位移由小孔、相对于散射介质上照射点的张角决定。当使用非相干光源同时照射、时，相机探测到的散斑图样相当于和的简单叠加，即。所以，当非相干光源照射位于记忆效应范围内的物体时，整个系统可以看作是线性平移不变系统。系统内散射介质的性质可以由PSF表示。将物体视为由无数个点光源组合而成，那么此时相机探测到的散斑可以视为物体上每一点的PSF的叠加。整个成像过程可由式（2.3）得出[28,29]： , （2.10）式中和表示像平面和物平面，为波矢，定义为散斑的角相关，代表记忆效应范围。即记忆效应范围内，物体在像平面的散斑分布几乎相同。函数相当于一个光阑，其限制了系统的成像视场，也就是散斑的记忆效应范围对视场的限制。根据式（2.1），可以用两个入射波前和的出射散斑之间的角相关函数表示[30]： , （2.11）式中，，表示散射介质的有效厚度。可见，散斑的光学记忆效应范围对成像视场有很大影响。而2.2节中提到，记忆效应范围主要受散射介质厚度的影响，因此可以推断，散射介质的厚度会对成像范围和成像质量造成影响。此外，由于散射介质增厚导致的多重散射比例增加，成像质量也会变差。本文第三章将通过实验验证散射介质厚度透过该介质成像质量的影响，为透过厚散射介质成像的后期研究提供实验依据，具有一定的参考意义。本章小结本章简述了光的散射和散斑形成的原理，介绍了光学记忆效应以及散射介质厚度对光学记忆效应范围的影响。最后介绍了图像卷积及相关性质，阐述了基于记忆效应的散斑解卷积成像方法的基本原理，初步讨论了散射介质厚度对成像质量的影响。散射介质厚度对成像质量的影响实验方案实验目的由式（2.2）可知在相同波长下，同一散射介质的厚度越小，对应的记忆效应范围越大，因而基于记忆效应的成像范围也就越大。但是在现实生活中，很多散射介质不是薄层状的，如云、雾、生物组织等都是有较大厚度的。根据理论，这些厚散射介质的成像范围相对越小。此外，散射介质增厚会导致多重散射增加，探测到的散斑中包含目标有效信息的弹道光和单次散射光占比减少，而导致背景噪声的多重散射光占比增多，成像质量也会变差。本实验通过改变散射介质厚度的大小，利用相机探测不同厚度的散射介质对应的散斑和PSF，通过探测到的PSF对散斑进行解卷积计算，最终恢复出物体的图像。计算不同介质厚度下重建的物体图像质量，分析散射介质厚度对成像质量的影响。 实验原理光学记忆效应主要指散斑的平移不变性，即当入射光在一定角度范围内倾斜后，相机上探测到的散斑分布形式具有高度的相关性和平移不变性。根据记忆效应，当物体尺寸在记忆效应范围之内时，从物体上的每一个点出射的光透过散射介质后，都会形成一个散斑，而这些散斑之间是平移不变的。因此，将其中任意一点出射的散斑看作系统的PSF，用S表示，那么相机上探测到的散斑可看作物体强度分布与对应PSF的卷积：。据此，利用探测到的PSF对散斑进行解卷积计算，即可重建出物体图像[22]。图3.1散射介质厚度对成像质量的影响实验光路图实验方法实验中将532nm激光照射在旋转的磨砂玻璃上，形成一赝热光源，出射空间非相干光。将物体和作为参考点光源的小孔放置在赝热光源后方，将散射介质放置在距离物体后方=18cm的位置处，在紧贴散射介质的后方放置直径为5mm的光阑，并将相机放置在散射介质后=6.4cm处。在分辨率测试靶（负靶）上选择合适的区域并用不透光的遮光片将其他区域封闭起来，透光的区域即作为物体。将物体其固定在光学平台的支架上。另取一个支架来固定一个100μm的小孔，用来采集系统的PSF。将物体移开，将小孔支架放置在物体的套筒内，通过仔细调整，使小孔位于物体原先所在的位置（横向和竖直方向的位置均相同）。实验中，采用石蜡封口膜作为散射介质，改介质的各向异性因子约为0.77，散射系数约为5.6mm-1，该散射介质的性质与生物组织较为接近。通过改变石蜡封口膜的层数来改变散射介质的厚度，首先选取三层的散射介质进行实验。首先将物体置于光路中，物光透过散射介质后形成的散斑被相机探测。然后，将物体取出光路，并将小孔放置在物体原先的位置处（这是通过步骤3的精细调整预先设置好的），小孔出射的参考光透过散射介质后形成的PSF被相机探测。用采集到的PSF对散斑进行初步的解卷积计算，还原出物体图像，帮助判断实验进展。将散射介质的层数改为五层，重复步骤6，分别探测五层石蜡封口膜对应的散斑和PSF，并通过解卷积初步还原出物体图像。逐级增加散射介质的层数：七层、九层、十一层，直至散斑解卷积得到的物体图像消失。编写解卷积图像重建程序，精确重建出不同厚度的散射介质后方的物体图像。在此基础上，计算不同厚度的散射介质后方的物体图像质量，分析散射介质厚度对透过该介质成像质量的影响。实验结果各厚度时通过相机探测到的物体的散斑、PSF和通过解散斑和PSF的卷积还原出的物体图像以及处理后去除噪声的图像如下图所示：图3.1透过3层散射介质成像的结果图。（a）物体的散斑图像；（b）物体的PSF；（c）重建的图像；（d）处理后的物体图像图3.2透过五层散射介质成像的结果图。（a）物体的散斑图像；（b）物体的PSF；（c）重建的图像；（d）处理后的物体图像图3.3透过7层散射介质成像的结果图。（a）物体的散斑图像；（b）物体的PSF；（c）重建的图像；（d）处理后的物体图像图3.4透过9层散射介质成像的结果图。（a）物体的散斑图像；（b）物体的PSF；（c）重建的图像；（d）处理后的物体图像图3.5透过11层散射介质成像的结果图。（a）物体的散斑图像；（b）物体的PSF；（c）重建的图像；（d）处理后的物体图像观察图3.1（c）,图3.1（d），图3.2（c）,图3.2（d），图3.3（c）,图3.3（d），图3.4（c）,图3.4（d），图3.5（c）,图3.5（d），可以发现，在散射介质厚度逐渐增加的过程中，还原出的物体图样逐渐模糊，还原出物体的范围逐渐减小，在11层厚度时，已经观察不到还原出的物体图样。这说明随着散射介质厚度的增加，其成像范围逐渐缩小，成像质量逐渐降低，并在一定厚度后无法成像。实验中遇到的问题和解决方法在交换物体和小孔时，两者的位置容易发生变化，导致不能成像。解决方法：设置两个等高的固定支架，将物体和小孔所在的支架分别固定在同一套筒内，更换物体和小孔时只移动支架，保证物体和小孔的相对位置不会发生变化。在更换散射介质时，触碰到紧贴散射介质后方的光阑，导致不能成像。分析原因：图像重建是通过对PSF和散斑解卷积实现的，触碰了光阑导致系统产生变化，探测的散斑和PSF不再匹配，导致最后无法得出图像。解决方法：将光阑固定，同时更换散射介质时避免触碰到光阑。对图像进行处理时，图像的噪声和物体图像颜色相近难以处理，处理后图像缺失或者多一块。解决方法：对图像进行均值滤波后再进行处理，使物体图像尽量显示完全，方便后续进行图像质量标准的评估。散射介质厚度为11层时已经无法成像，但是还原出的图像中显示有一条竖状亮带。分析原因：这是由于散斑不中心对称造成的，实际在11层时是无法成像的，这是恢复图像时产生的。可以通过平移散斑进行消除。在计算图像的PSNR时，计算出来的MSE和PSNR有三个值。分析原因：在编写程序计算图像的MSE和PSNR时，未将标准图像和目标图像从彩色图像转化为灰度图，导致其计算出的MSE和PSNR有三个值。实验结果分析图像质量评价指标结构相似性(SSIM)SSIM（StructuralSimilarity），结构相似性，是衡量两幅图像相似度的指标，可以用来评价图像的三个方面:光照（luminance）,对比度（contrast）和结构（structure）。对于两幅图像x,y，他们的结构相似性可以由下式得出： （4.1）其中： （4.2） （4.3） （4.4）式中是图片x的平均值，是图片y的平均值，，表示图像的灰度或亮度的均值。是x的方差，是y的方差，和表示图像亮度距离灰度均值的偏差，因此可以用来描述对比度的强弱，若方差大，则说明图像对比度高。是x和y的协方差，用来描述结构差异，若协方差小，则两张图片的结构差异小。，代表图像的灰度等级，如8bit的灰度图像，=255,,的选择与类似，[31]。同时相似测量函数要满足：1.。2.。3.若，则。图像峰值信号比（PSNR）PSNR即峰值信噪比，是一种评价图像的客观标准，其定义为： 式（4.5）其中MAXI表示颜色图像的最大数值，8位采样点时值为255，MSE是原图与处理后图像的均方误差： 式（4.6）PSNR计算量低，易于实现，已经广泛运用于评估图像质量。但是在大多数实验中，PSNR的大小无法和人眼看到的图像品质完全一致，甚至出现质量较差的图像的PSNR比质量高的图像高的情况。这是因为人眼对图像质量的判断受主观因素以及对误差敏感度差异的影响（例如：对空间频率较低的图像，人眼视觉的对比差异敏感度较高；对色度对比差异的敏感度比对亮度对比差异的敏感度低；对周围其他邻域的感知会影响对中间区域的判断）[32,33]。分析散射介质厚度对成像质量的影响首先将图3.1（d）即滤波后的三层图像作为标准图像，将图3.1（c），图3.2（c），图3.3（c），图3.4（c）,图3.5（c）的滤波前的图像与标准图像进行对比，计算其均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）。同样地在计算各不同厚度散射介质成像图像的SSIM时，仍将图3.1（d）即滤波后的三层图像作为标准图像，将图3.1（d），图3.2（d），图3.3（d），图3.4（d）,图3.5（d）的滤波后的图像与标准图像进行计算其结构相似性（SSIM）。计算后的均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）见表4-1.表4-1不同厚度散射介质成像图像的质量评估指标散射介质层数MSEPSNRSSIM3层4.5195e+0311.579915层3.8890e+0312.23250.68337层1.9590e+0315.21050.65259层4.7577e+0311.35680.395311层3.7006e+0312.44810.2940根据表4-1，各图像的MSE在厚度3层到7层时逐渐减小，在9层时最高，11层时的值低于5层时的值。图像的PSNR在厚度3层到7层时逐渐增大，在9层时最低，11层时的值高于5层时候的值。根据MSE和PSNR的定义，图像质量在厚度为7层时最好，9层时最差。这不符合我们观察到的结果。这是由于3层，5层重建后的图像的噪声高，与滤波后的标准图像相比，其PSNR反而比噪声较小的7层时的图像小。造成这一现象的原因本文分析可能是在实验中采集3层和5层厚度散斑图像信息时，在更换物体和小孔时，轻微触碰到了光路，导致其最后重建出来的图像噪声高，PSNR低。SSIM作为结构差异性更符合实验观察到的结果，因为3层滤波后的图像作为标准图像，所以3层厚度时计算的SSIM为1。根据表4-1，随着散射介质层数的增加，SSIM逐渐减小，说明随着厚度的增加，透过散射介质成像的成像范围逐渐减小，成像质量逐渐下降。其中5层和7层的SSIM较为接近，9层的SSIM大幅下降，这符合人眼对生成图像的观察结果，在5层和7层时仍能观察到较为完整的物体图像，在9层散射介质时，还原出的图像只有物体的一小部分。总结与展望全文总结本文主要是对散射介质的厚度对透过其成像质量影响的研究，本文采用的成像方法为基于散斑解卷积的透过散射介质成像方法，该方法能够重建出与原图像高度一致的图像，并能够保留物体的位置信息且还原图像的时间短。本文首先通过对散斑解卷积法的原理进行分析，在理论上证明了随着散射介质厚度的增加，透过散射介质成像的成像视场会受到限制，其成像质量也会受到影响。然后将散射介质厚度作为变量进行了实验，通过对实验结果的分析证明了随着透过散射介质成像的质量会受到散射介质厚度的影响。本文的主要工作有对光学记忆效应进行理解，学习图像的卷积和散斑解卷积的基本原理。通过实验采集了不同厚度下的散斑图样和PSF。编写了解卷积图像重建程序，精确重建出不同厚度的散射介质后方的物体图像。并在此基础上对得到图像进行滤波，编写了图像质量评估程序计算了各图像的均方误差，峰值信噪比，结构相似性，并根据结果分析了厚度对透过散射介质成像质量的影响。实验结论：随着散射介质厚度的增加，透过散射介质的成像范围逐渐减小，并在达到一定厚度后无法成像。随着散射介质厚度的增加，其导致的多重散射增加，探测到的散斑中包含目标有效信息的弹道光和单次散射光占比减少，而导致背景噪声的多重散射光占比增多，成像质量也会变差。工作展望本文通过对散射介质厚度对透过其成像质量影响的研究，证明了厚度的增加影响了透过散射介质的成像范围和成像质量。但是因为个人能力不足，精力不足，时间有限，探究过程并没有特别深入。因此在以下方面还能够进行进一步探索：当使用不同的透过散射介质成像方法，即采用波前整形，光相位共轭，传输矩阵，散斑相关等成像方法时，散射介质厚度对其成像质量的影响是否不同，哪种方法可以更大程度地降低散射介质厚度的增加对其成像质量的影响，还原出更为清晰的图像。当散射介质较厚时，如何尽可能的还原出接近物体大小的图像，如何降低其导致的多重散射，还原出质量较高的图像，这决定了透过散射介质成像技术在实际应用中面对有厚度的，情况复杂的散射介质如云，雾，生物组织等时的应用前景。在进行散射介质厚度对透过其成像质量影响的实验时，如何改进光路和实验方法，可以保证不会在更换物体和小孔，以及更换散射介质时触碰到光阑和光路，导致无法重建出图像。参考文献GoodmanJW.SpecklePhenomenainOptics:TheoryandApplications[M].GreenwoodVillage:RobertsandCompanyPublishers,2007.邵晓鹏等，计算成像技术及应用最新进展，激光与光电子学进展，2020，57(2).GoodmanJW.Statisticaloptics[M].NewYork:JohnWileyandSons,1985.WolfE.Coherencepropertiesofpartiallypolarizedelectromagneticradiation[J].NuovoCimento,1959,13(6):1165-1181.HenryS,JohnWW.Probability,randomprocessesandestimationtheoryforengineers[M].EnglewoodCliffs:Prentice-Hall,1986.GoodmanJW.Someeffectsoftarget-inducedscintillationonopticalradarperformance[J].ProceedingsoftheIEEE,1965,53(11):1688-1700.KozmaA,ChristensenCR.Effectsofspeckleonresolution[J].JournaloftheOpticalSocietyofAmericaA,1976,66(11):1257-1260.WangJun-yi,LanZhou,PyoChang-Wooetal..Beamcodebookbasedbeamformingprotocolformulti-gbpsmillimeter-waveWPANsystems[C].GLOBECOM2009-2009IEEEGlobalTelecommunicationsConference,Honolulu,HI,USA,Nov30-Dec04.,2009:1-6.郑珊珊,杨婉琴,司徒国海.计算光学成像在散射中的应用[J].红外与激光工程,2019,48(6):0603005.刘严严,杜玉萍.计算成像的研究现状与发展趋势[J].光电技术应用,2019,34(5):21-24.VellekoopIM,VanPuttenEG,LagendijkA,etal.Demixinglightpathsinsidedisorderedmetamaterials[J].OpticsExpress,2008,16(1):67-80.PopoffS,LeroseyG,FinkM,etal.Imagetransmissionthroughanopaquematerial[J].NatureCommunications,2010,1:81.Vellekoop,I.M.,Lagendijk,A.&Mosk,A.P.Exploitingdisorderforperfectfocusing.NaturePhotonics4,320–322,doi:10.1038/nphoton.2010.3(2010).BertolottiJ,VanPuttenEG,BlumC,etal.Non-invasiveimagingthroughopaquescatteringlayers[J].Nature,2012,491(7423):232-234.KatzO,HeidmannP,FinkM,etal.Non-invasivesingle-shotimagingthroughscatteringlayersandaroundcornersviaspecklecorrelations[J].NaturePhotonics,2014,8(10):784-790.EdreiE,ScarcelliG.Memory-effectbaseddeconvolutionmicroscopyforsuper-resolutionimagingthroughscatteringmedia[J].ScientificReports,2016,6:33558.Judkewitz,B.,Horstmeyer,R.,Vellekoop,I.M.,Papadopoulos,I.N.&Yang,C.Translationcorrelationsinanisotropicallyscatteringmedia.NaturePhysics11,684–689,doi:10.1038/nphys3373(2015).MilesRB,LempertWR,ForkeyJN.Laserrayleighscattering[J].MeasurementScienceandTechnology,2001,12(5):R33-R51.WiscombeWJ.ImprovedMiescatteringalgorithms[J].Appliedoptics,1980,19(9):1505-1509.黄承志,凌剑,王健,等.弹性光散射光谱分析[Ｍ].科学出版社,2017．FengS,KaneC,LeePA,etal.Correlationsandfluctuationsofcoherentwavetransmissionthroughdisorderedmedia[J].PhysicalReviewLetters,1988,61(7):834.FreundI,RosenbluhM,FengS.Memoryeffectsinpropagationofopticalwavesthroughdisorderedmedia[J].PhysicalReviewLetters,1988,61(20):2328.施瑶瑶.基于记忆效应的透过散射介质层成像与应用研究[D].南京:南京航空航天大学,2019.KatzO,HeidmannP,FinkM,etal.Non-invasivesingle-shotimagingthroughscatteringlayersandaroundcornersviaspecklecorrelations[J].NaturePhotonics,2014,8(10):784-7