專利名稱：被動輻射度量成像設備和方法
技術領域：
本發明涉及用于掃描場景并重構所述場景的圖像的被動輻射度量成像(passive radiometric imaging)設備以及對應的方法。此外，本發明還涉及在被動福射度量成像設備中使用的處理裝置和對應的方法。此外，本發明還涉及用于在計算機上實現所述方法的計算機程序。
背景技術：
電磁波根據波的頻率被劃分成若干類型。這些波已經被應用于許多應用，例如用于測量移動車輛之間的距離以便防止碰撞的車載雷達器設備、隱藏武器檢測或惡心腫瘤細胞的檢測。此外，在各種頻率范圍處操作的設備的整合和小型化的最新改進以及改進的生產和檢測技術已經引起了開發此電磁輻射的特性的很大興趣。示例是具有穿透非金屬材料 (包括塑料、墻壁、衣服、煙霧)的能力的毫米波或亞毫米波(30GHz至若干THz)。電磁波可以以主動或被動的模式被使用。被動輻射度量成像系統通過使用輻射儀捕獲由物體放射的電磁輻射來創建圖像。這樣的被動輻射度量成像系統例如可從 US2007/0221847A1 獲知。被動電磁波是由任何物體自然地放射的。這些波的強度取決于物體本身。然而，這些信號是微弱的并且由于輻射儀的內部噪聲因素和環境的外部噪聲因素兩者而迅速劣化。 因此，由輻射儀捕獲的被動電磁波的輻射樣本一般由于高的噪聲變差而劣化。傳統上，在被動輻射度量成像設備中，嘗試采用圖像去噪和增強算法來降低從傳感器(例如輻射儀)獲得的帶噪圖像的影響。這樣的去噪或增強算法可以基于圖像小波、 全變差(Total Variation)原理、流形學習(manifold learning)算法、類似維納或雙邊濾波器的濾波方案、擴散算法或與頻率空間中的外插組合的圖像金字塔。許多其它技術也作為現有技術而存在。然而，所有這些算法都主要被設計作為帶噪輻射儀圖像的后期處理步驟。換而言之，這樣的算法并不在恢復輻射儀圖像時直接處理輻射度量樣本，而是它們通過使用類似剛才提及的算法之一的算法來對來自輻射儀的全部樣本的積分圖像進行增強、改進或去噪。此外，這些技術可以在一定程度上抑制噪聲，但是所產生的圖像將由于傳感器處的干擾和噪聲的高度變化而遭受許多波動，在信噪比低的被動輻射儀的情況中尤其如此。因此，在重構之后所獲得的圖像將被劣化。這將使得將被動輻射度量成像設備應用于安全性篩選應用中的物體檢測成為困難的任務。這主要由圖像的劣化特質引起的，其可能要么導致錯誤警報要么導致一些可疑的物體從篩選中遺漏。
發明內容
本發明的一個目的是提供相比于已知的被動輻射度量成像設備和方法提供更好的圖像質量的、用于對場景成像的被動輻射度量成像設備和對應的方法。本發明的另一個目的是提供一種用于在被動輻射度量成像設備中使用的處理裝置和對應的處理方法，并且提供用于實現所述方法的對應計算機程序。根據本發明的一個方面，提供一種被動輻射度量成像設備，用于掃描場景并重構所述場景的圖像，所述設備包括輻射儀，該輻射儀被配置為檢測從所述場景的多個點在預定頻譜范圍內放射的輻射來獲得包括每個點的至少一個輻射樣本的輻射樣本的數據集合，以及處理裝置，該處理裝置被配置為隨后確定要重構的圖像的像素的像素值，所述處理裝置被適配為從所述數據集合確定來自輻射樣本的數據子集的所述像素中的一個像素的像素值，所述數據子集包括在對應于或最接近于其像素值要被確定的像素的點處檢測到的輻射樣本，和/或在相鄰點處檢測到的輻射樣本，所述處理裝置包括-成本計算單元，該成本計算單元被配置為根據預定的成本函數來計算所述數據子集的輻射樣本的成本，所述成本指示在各個輻射樣本中的噪聲級別，以及-優化單元，所述優化單元被配置為通過確定利用能量函數針對各個數據子集的不同輻射樣本或不同輻射樣本群組所確定的能量值的極值來確定作為標簽值集合中的標簽值的像素值，標簽指示各個數據子集中的輻射樣本或輻射樣本群組，所述能量函數通過將第一被加數與第二被加數相加來獲得和值，所述第一被加數包括針對其確定所述能量值的輻射樣本或輻射樣本群組的成本，并且所述第二被加數考慮了至少一個相鄰數據子集的至少一個輻射樣本或輻射樣本群組的成本。根據本發明的另一個方面，提供一種用于在被動輻射度量成像設備中使用的處理裝置，對應的被動輻射度量成像方法以及對應的處理方法。根據本發明的又一實施例，提供一種包括程序代碼部件的計算機程序，該程序代碼部件用于當計算機程序在計算機上被執行時使得計算機執行該處理方法的步驟。本發明的優選實施例被定義在從屬權利要求中。應當理解，要求保護的處理裝置、 處理方法、被動輻射度量成像方法和所要求保護的計算機程序與所要求保護的被動輻射度量成像設備具有如從屬權利要求所限定的相似和/或相同的優選實施例。本發明基于這樣的思想考慮一般是分段平滑表面的輻射度量表面的有用特性。 圖像內的物體的表面的變化是平滑的。跳變和高度變化出現在輻射儀所捕獲的場景的邊緣處。因此，根據本發明，根據采樣率和目標圖像分辨率，考慮由輻射儀所檢測到的所有輻射樣本。此外，根據本發明，當計算圖像的像素的像素值時，考慮輻射度量表面的特性。所述像素值隨后可以直接地形成圖像或者可以被進一步處理以用于重構圖像，這優選被同時去噪或增強。此外，根據本發明，為輻射度量圖像重構指定的優化技術被應用。從以上說明的總的思想開始，優化算法被提供，這例如可以被認為是加標簽問題，從若干標簽值中選擇圖像的每個像素的標簽值。本發明包括從輻射儀的原始輻射樣本導出重構輻射度量圖像所需要的必要成本函數。此外，能量函數被建立以被優化用于確定與標簽值相關聯的能量值，其中極值(具體而言，最小值或最大值)是從其搜索的。所述極值對應于每個像素的找到的標簽或重構的輻射度量圖像。在由所述能量函數形成的加和中，兩個項被相加，具體而言，第一被加數包括針對其確定能量值的(被指派了標簽的)輻射樣本或輻射樣本群組的成本， 并且第二被加數考慮了至少一個相鄰數據子集的至少一個(被指派了標簽的)輻射樣本或輻射樣本群組的成本。
在優選實施例中，優化可以被局部地、每列/行地(即每掃描線地)或全局地完成，即，當利用能量函數來計算每個標簽的能量值時是否以及多少相鄰數據子集的輻射樣本或輻射樣本群組的成本被考慮是可以控制的。此外，還存在用于確定所有標簽的能量值以及與重構圖像相對應的所有能量值的極值的各種實施例。優選實施例使用信任傳播或動態規劃。
本發明的這些和其它優點將從從以下參考在下文中描述的實施例中變得明顯，并且將參考這些實施例被更詳細地說明。在以下附圖中圖I示出根據本發明的被動輻射度量成像設備的第一實施例，圖2示出根據本發明的被動輻射度量成像設備的第二實施例，圖3示出從獲得的輻射樣本形成的三維樣本空間；圖4示出樣本空間圖像中形成的補丁(patch)的第一實施例；圖5示出樣本空間圖像中選定的補丁的第二實施例圖6示出根據本發明的成本計算單元的第一實施例圖7示出根據本發明的成本計算單元的第二實施例圖8示出圖示已分組樣本空間圖像和形成輻射度量圖像的選定標簽值的示圖，圖9示出圖示輻射樣本的分組的示圖，圖10示出根據本發明的使用局部優化的優化單元的第一實施例，圖11示出根據本發明的使用掃描線優化的優化單元的第二實施例，圖12示出根據本發明的使用全局優化的優化單元的第三實施例，圖13示出根據本發明的使用用于全局優化的信任傳播的優化單元的第四實施例，圖14示出根據本發明的使用局部優化的優化單元的第五實施例，圖15示出根據本發明的被動輻射度量成像設備的第三實施例，以及圖16A到圖16D示出相對于用已知方法獲得的圖像利用本發明獲得的圖像。
具體實施例方式以下，說明本發明的細節和不同實施例。圖I示出根據本發明的被動輻射度量成像設備10的一般布局的框圖。電磁波一般可以在從被輻射儀20捕獲的場景放射的任何范圍中(微波、毫米波、亞毫米波或其它頻譜范圍)，場景例如是人站立在墻壁前面。一般，通過輻射儀20，從所述場景I的多個點2放射的輻射3被獲取以獲得包括每個點2的至少一個輻射樣本的輻射樣本4的數據集合。一般，輻射儀20包括單個輻射儀單元，通過該單個輻射儀單元，場景被逐點地掃描。因此，根據輻射儀單元的積分時間，從每個點可獲得一個或多個輻射樣本。對于場景I 上的掃描，輻射儀20或至少其天線被沿著預定軌跡(例如，按曲折的方案)在場景I中機械地移動。在其它實施例中，輻射儀的靈敏度剖面(profile)可以在場景I上被電子地移動。在又一些實施例中，感測場景I是通過靜止的或運動的反射體放置在輻射儀20附近來完成的。輻射儀20還可以包括兩個或更多個輻射儀單元，這兩個或更多個輻射儀單元可以同時地從一個或多個輻射點檢測輻射以使得掃描時間可以減少。被動輻射儀20的這些和其它實施例一般是已知的，因此在本申請中將不進行更詳細的說明。一般，所要重構的圖像的像素應當與獲取輻射樣本4的點2 —致，以使得數據子集包括在與像素一致的點處檢測到的輻射樣本，以及相鄰點的輻射樣本。在實際的實現中，該條件不一定總是完全滿足的，因此如果樣本被簡單地積分，則會創建帶噪圖像。這也證明了 需要本發明所提議的彌補該缺點的解決方案。因此，輻射樣本4的數據集合(其可以被存儲在存儲單元(未示出)中)被處理單元30處理以用于隨后確定它們對所要重構的圖像的像素的每個像素值6a的重構的貢獻。 應當注意，對像素值6a的確定可以串行地、并行地、或以混合結構完成。確定的像素值6a或者直接代表圖像的像素，因此，其可以例如被顯示在監視器上。可替換地或另外地，對確定的像素值6a的后期處理可以例如使用諸如內插或去模糊之類的圖像處理工具而可選地被執行。因此，重構圖像6可以簡單地是所有像素的所確定的像素值的圖示。然而，用于對所確定的像素值和/或圖像進行后期處理的其它實施例是可能的，并且例如，還可以從更多或更少的像素來生成圖像，其中更多的像素可以通過對可用像素值6a的已知內插來生成并且其中更少的像素可以通過對由處理單元30生成的像素值6a進行組合/或平均來生成。因為，如以上所提及的，根據本發明，當重構圖像時考慮了輻射度量表面的特性， 并且因為直接地(原始)輻射樣本被處理并且不是積分圖像，所以獲得圖像比利用傳統被動輻射度量成像設備和方法獲得的圖像具有更好的質量。具體而言，圖像具有更高的對比度、更少的噪聲并且物體的形狀被更多地保留并且更少地變化。這允許對輻射度量圖像的更好的后期分析以用于各種應用，例如機場的針對武器檢測的安全性應用。根據本發明，處理單元30被配置為隨后確定所要構建的圖像的像素的像素值，其中所述像素中的一個像素的像素值是從來自所述數據集合的輻射樣本的數據子集確定的， 所述數據子集包括在與要針對其確定像素值的像素對應或最接近該像素的點處檢測到的輻射樣本，和/或在相鄰點處檢測到的輻射樣本。為此目的，處理單元30包括成本計算單元40，成本計算單元40被配置為根據預定的成本函數來計算所述數據子集的輻射樣本的成本5，所述成本指明各個輻射樣本的噪聲水平(也稱為其帶噪度)。此外，處理單元30包括優化單元50，優化單元50接收確定的成本5并被配置為通過從若干標簽值中找出一標簽值來確定像素值6a。這里，標簽值指示一輻射樣本或輻射樣本群組，例如指示在數據子集內的輻射樣本的編號或輻射樣本群組的編號。標簽值并因此像素的重構值是通過使用能量函數來確定與各個數據子集的不同輻射樣本或不同輻射樣本群組的標簽值相對應的能量或成本值的極值而獲得的，所述能量函數通過將第一被加數與第二被加數相加來獲得和值， 第一被加數包括針對其確定能量值的輻射樣本或輻射樣本群組的成本，并且第二被加數考慮了至少一個相鄰數據子集的至少一個輻射樣本或輻射樣本群組的成本。根據本發明的被動輻射度量成像設備IOa的第一實施例在圖2中被示出，其包括處理單元30a的第一實施例。在該實施例中，場景I的輻射樣本4被存儲在輻射度量成像設備的樣本存儲裝置中。輻射儀的已存儲樣本優選是在場景中被標準化的，它們被集中并且以標準方差被正規化。標準化(或正規化)有時稱為白化(whitening)，其一般根據本發明是不需要的，但是是使得從輻射儀20進行圖像重構的數字計算穩定的優選處理步驟，這是因為這創造了濾除一些噪聲的可能性。標準化通常保留從輻射儀獲得的樣本數并且其是可逆的運算。其簡單地使這些樣本的值集中并正規化來創建數字穩定性。與針對每個像素產生一個值的樣本積分處理不同，標準化之后的樣本的原始值可以從均值和標準方差中恢復。隨后，根據所要重構的圖像分辨率和輻射儀20的輻射樣本4，輻射樣本4使用采樣空間圖像(SSI)形成器31被映射到SSI中。示例SSI 7在圖3中被示出。這里，在此實施例中，SSI 7是具有輸出圖像的寬度和高度的維度以及每個像素的輻射樣本的數目的三維(3D)空間(數據集合)。在每個像素只有一個樣本的情況中，SSI將變成二維(2D)的， 即二維的數據集合。在多于一個輻射儀單元被用于獲取輻射樣本4的情況中，SSI 7還可以被擴展至多于3D以便聯合地適應多個傳感器(輻射儀單元)和/或類似時間的其它因素。為了簡單起見，以下，具有單個輻射儀單元并且每個像素具有多個樣本的情況被作為示例而描述，而不是被指定來對本發明的范圍進行限制。當SSI 7被形成時，下一處理步驟的目標變為在SSI 7的輻射樣本內找到SS7的福射樣本4中最佳地描述所考慮的場景的片段平滑曲線(piece-wise smooth curve)(其也可以被視為圖像)。從而，但是應當牢記輻射度量場景I是片段平滑的表面。這是合理的，因為從任何真實的物體放射的輻射在幾何邊緣內都具有平滑變化。突然的跳變或不連續一般只可以在物體的邊緣處找見；因此，每個片段(表面)是平滑的并且這就是為什么用片段平滑表面來指定它的原因。因此，為了根據本發明來構建或重構(這兩個術語在本申請中是可互換使用的，并且使用這些術語之一不應認為另一術語的含義是被排除在外的) 圖像，在重構處理中將考慮該約束，其是本發明藉以區別于已知方法的元素之一。本發明的優選實施例另外還考慮像素的對應樣本并且還考慮SSI內的其他像素的樣本，如下所述。為了重構輻射度量圖像的像素，優化算法還被用來從標簽值集合中選擇每個像素的標簽。為此，使用所考慮的SSI 7中的像素的對應樣本來針對每個標簽計算成本，所述對應樣本是指在對應于該像素的位置或最接近該像素的位置(作為一個優選實施例)的點處所獲得的所有樣本。根據所使用的優化算法的類型，即，局部的、掃描線(scanline)或全局的(以下將更詳細地描述)，還可以有必要在計算成本時也使用相鄰點(像素)的樣本。因此，根據本發明的實施例，優選在利用局部的或基于掃描線的優化算法來重構像素值時考慮所要重構的像素的樣本以及相鄰的樣本。因此，補丁選擇器32被提供用于當要假定不同標簽值來計算像素的成本時為每個像素指派補丁 8。在一個優選實施例中，當使用全局優化算法來重構圖像時，補丁可以是像素本身的樣本。在另一優選實施例中，補丁包括其中成本被計算的像素的樣本以及SSI 7中的全部相鄰樣本。這樣的補丁 8可以被視為由SSI 7代表的(完全)數據集合的數據子集。為了說明的簡單，以下將提及兩種情況，具體而言，第一種情況是像素本身的樣本被用于成本計算并且優化是利用全局算法完成，第二種情況是使用的優化算法是基于掃描線或局部的并且像素的樣本和像素的鄰居的樣本被用來計算成本。第一種情況是簡單的， 這是因為補丁由像素本身的樣本組成。在第二種情況中，補丁應該包含相鄰樣本并且接下來將進行說明。然而，應當注意，本領域技術人員可以根據所應用的優化算法來應用根據本發明的其它組合。
10
在最簡單的實施例中，圍繞每個像素的補丁可以通過使用預先定義的固定窗口尺寸而統一尺寸。這樣的補丁 8的示例在圖4中示出。在此實施例中，圍繞每個像素的補丁 8 將具有3D空間中的長方體形式，其包含像素9(用圓點示出)本身的全部樣本以及相鄰像素9’(用叉示出)的樣本。如果每個像素僅存在單個輻射樣本，則長方體縮減為正方形窗□。此外，在圖4中示出的實施例中，所有像素的長方體8的尺寸是相同的，如兩個示例性長方體8和8a所示出那樣。在另一實施例中，如圖5中所示，補丁的尺寸，特別是其與由圖像寬度和圖像高度生成的平面平行的平面中的橫截面根據SSI中所考慮的像素的位置不同而不同，如兩個示例性長方體8和8a所示。在此情況中，立方體的維度根據像素的位置不同而不同，補丁的形式也可以根據用于計算所考慮的像素的重要鄰居的算法不同而不同于長方體。在前一情況中，補丁選擇器32隨后計算圍繞每個像素的鄰居。這些鄰居也稱為最對應于像素本身或該像素所屬于的分段的最優鄰居。換而言之，最優鄰居被認識是像素值的樣本盡可能接近的鄰居。可以用于此目的的示例算法是可變窗口、分段支持或類似的技術。在第一種情況中，圍繞每個像素定義具有若干尺寸和形狀的窗口。最佳地描述圍繞像素的區域的窗口最后被選作補丁。在第二種情況中，SSI被分段或被聚集成若干區域。隨后，像素所屬于的分段被選作補丁。有關這兩種算法的更多細節以及可以應用來確定SSI 7中的最優補丁 8的方案的概要例如可以在F. Tombari, S. Mattoccia, and L. Di Stefano, “Classification and evaluation of cost aggregation methods for stereo correspondence，，， IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-8, June 2008中找到。然而，應當注意，這些算法不是可以用來確定每個像素的適配或最優補丁的唯一算法。本發明的目標是使用優化算法，通過假定圖像是片段平滑表面來從輻射儀的原始樣本重構圖像。這是通過為每個像素從標簽集合中找到一標簽來完成的。因此，由成本計算單元40計算出的、優化單元50的優化所需要的成本應當反映此特性。另外，優化應該能夠通過定位與每個像素的最優標簽相對應的成本最優點來找到其解答。根據用于優化的成本，最優點被定義為是在其中與標簽相關聯的成本值具有極值(即最大值或最小值)的位置處。因此，滿足這些特性的任何類型的成本都可以用于根據本發明的優化。為了計算成本，根據實施例，優選應當滿足兩個標準。首先，應當針對應被重構的每個像素計算至少一個參考點或代表點。第二，應當估計樣本與這一個或多個參考點的距離。通過使用補丁，可以降低噪聲效應(特別是當使用基于掃描線或局部的優化算法時)，這是因為在優化中像素可以具有的標簽的成本值將是與其相鄰像素相對應地計算出的。如圖4中所示，一旦用于所要計算的像素的補丁 8被指派，由圖6中的代表點估計器33 為補丁 8中的全部樣本確定至少一個代表點，圖6圖示出成本計算單元40a的第一實施例。 每個代表點是當計算用于優化的成本值時用于計算到每個樣本的距離的參考點。以下，對本發明的描述將限于一個代表點。然而，根據本發明，還可以容納多于一個的代表點。令Xi是補丁 8中的樣本的值，令N是補丁 8中的全部樣本的數目并且令R是代表點的值。在本發明的此優選實施例中，一個代表點的值R是圖心的大小。這由下式給出
權利要求
1.一種被動輻射度量成像設備(10)，用于掃描場景(I)并重構所述場景(I)的圖像(6)，所述設備包括:輻射儀(20)，所述輻射儀(20)被配置為檢測從所述場景(I)的多個點(2)在預定頻譜范圍內放射的輻射(3)來獲得包括每個點的至少一個輻射樣本的輻射樣本(4)的數據集合(7)，以及處理裝置(30)，所述處理裝置(30)被配置為隨后確定要重構的圖像(6)的像素的像素值(5)，所述處理裝置(30)被適配為從來自所述數據集合(7)的輻射樣本的數據子集(8) 確定所述像素中的一個像素的像素值，所述數據子集(8)包括在對應于或最接近于其像素值要被確定的像素的點(9)處檢測到的輻射樣本，和/或在相鄰點(9’)處檢測到的輻射樣本，所述處理裝置包括-成本計算單元(40)，所述成本計算單元(40)被配置為根據預定的成本函數來計算所述數據子集(8)的輻射樣本的成本,所述成本指示在各個輻射樣本中的噪聲級別，以及 -優化單元(50)，所述優化單元(50)被配置為通過確定利用能量函數針對各個數據子集(8)的不同輻射樣本或不同輻射樣本群組所確定的能量值的極值來確定作為標簽值集合中的標簽值的像素值，標簽指示各個數據子集(8)中的輻射樣本或輻射樣本群組，所述能量函數通過將第一被加數與第二被加數相加來獲得和值，所述第一被加數包括針對其確定所述能量值的輻射樣本或輻射樣本群組的成本，并且所述第二被加數考慮了至少一個相鄰數據子集的至少一個輻射樣本或輻射樣本群組的成本。
2.如權利要求I所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述優化單元(50a，50e)被配置為使用包括考慮了所有直接相鄰的數據子集的至少一個輻射樣本或輻射樣本群組的成本的第二被加數的能量函數。
3.如權利要求I所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述優化單元(50b，50c)被配置為使用包括考慮了相同行或相同列的所有相鄰數據子集的至少一個輻射樣本或輻射樣本群組的成本的第二被加數的能量函數。
4.如權利要求I所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述優化單元(50d)被配置為使用包括考慮了來自不同行和/或不同列的數據子集，具體講來自所有數據子集，的至少一個輻射樣本或輻射樣本群組的成本的第二被加數的能量函數。
5.如權利要求3或4所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述優化單元(50b，50c)被配置為使用如下能量函數，該能量函數采用來自不同行和/或不同列的數據子集或相鄰數據子集的成本作為所述標簽值之間的差的函數。
6.如權利要求3或4所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述優化單元(50)被配置為應用信任傳播以用于通過確定與所述標簽值相關聯的所述能量值的極值來確定針對像素的所述標簽值。
7.如權利要求3或4所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述優化單元(50)被配置為應用動態規劃以用于通過確定與所述標簽值相關聯的所述能量值的極值來確定針對像素的標簽值。
8.如之前任一項權利要求所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述優化單元(50)被配置為向數據子集的單個輻射樣本或輻射樣本群組指派標簽，向所述標簽指派成本值以及使用所述能量函數來確定所述標簽的能量值，所述標簽識別該樣本或該樣本群組，所述能量函數通過將包括針對其確定所述能量值的標簽的成本的第一被加數與考慮了至少一個相鄰數據子集的至少一個標簽的成本的第二被加數相加來形成和值。
9.如之前任一項權利要求所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述優化單元(50)被配置為指派每個像素的所述標簽集合作為輻射樣本在數據子集中的編號。
10.如之前任一項權利要求所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述優化單元(50) 被配置為具體地通過均勻分組來對所述輻射樣本分組并且指派所述標簽集合作為群組在數據子集中的編號。
11.如之前任一項權利要求所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述成本計算單元(40a)被配置為使用距離函數作為預定的成本函數，所述成本計算單元(40a)包括代表點估計單元(33)，所述代表點估計單元(33)被配置為確定所述數據子集(8)的輻射樣本的至少一個代表點，所述至少一個代表點代表所述輻射樣本，以及距離計算單元(34)，所述距離計算單元(34)被配置為確定所述數據子集的輻射樣本距離所述至少一個代表點的距離，所述距離代表所述成本。
12.如權利要求11所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述代表點估計單元(33)被適配以用于將所述至少一個代表點確定為所述數據子集(8)的輻射樣本的中值、所述中值的大小、平均值和/或圖心的大小。
13.如權利要求11或12所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述成本計算單元(40b)還包括加權因子計算單元(35)，所述加權因子計算單元(35)被配置為基于確定的距離來確定所述數據子集的輻射樣本的權重，其中，具有較小距離的輻射樣本比具有較大距離的輻射樣本獲得更高的權重，所述權重或利用對應權重加權的距離代表所述成本。
14.如之前任一項權利要求所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述處理裝置(30)包括補丁選擇單元(32)，所述補丁選擇單元(32)用于從所述數據集合(7)定義輻射樣本的所述數據子集(8)，所述補丁選擇單元(32)被適配以用于通過使用圍繞對應于或最接近于其像素值要被確定的像素的輻射樣本的點的、具有預定尺寸和/或形式的窗口來定義所述子集(8)。
15.如權利要求I至13中任一項所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述處理裝置(30)包括補丁選擇單元(32)，所述補丁選擇單元(32)用于從所述數據集合(7)定義輻射樣本的所述數據子集(8)，所述補丁選擇單元(32)被適配以用于通過使用圍繞對應于或最接近于所述像素的點(9)的、具有可變尺寸和/或形式的窗口來定義所述子集(8)，其中所述窗口的尺寸和/或形式是根據其像素值要被確定的像素的輻射樣本的位置而變化的。
16.如權利要求15所述的被動輻射度量成像設備，其中，所述補丁選擇單元(32)被適配以用于改變所述窗口的尺寸和/或形式以便包括圍繞對應于或最接近于其像素值要被確定的像素的輻射樣本的點(9)的相似輻射樣本的最大可能區域。
17.如之前任一項權利要求所述的被動輻射度量成像設備，還包括對數變換器(38)，所述對數變換器(38)用于在由所述處理單元處理所述輻射樣本之前取得所述輻射樣本的對數。
18.一種被動輻射度量成像方法，用于掃描場景(I)并重構所述場景(I)的圖像(6)， 所述方法包括如下步驟檢測從所述場景(I)的多個點(2)在預定頻譜范圍內放射的輻射(3)來獲得包括每個點的至少一個輻射樣本的輻射樣本(4)的數據集合(7)，以及隨后確定要重構的圖像(6)的像素的像素值(5)，其中從所述數據集合(7)確定來自輻射樣本的數據子集(8)的所述像素中的一個像素的像素值，所述數據子集(8)包括在與對應于或最接近于其像素值要被確定的像素的點(9)處檢測到的輻射樣本，和/或在相鄰點 (9’ )處檢測到的輻射樣本，所述確定像素值的步驟包括如下子步驟-根據預定的成本函數來計算所述數據子集(8)的輻射樣本的成本,所述成本指示各個輻射樣本中的噪聲級別，以及-通過確定利用能量函數針對各個數據子集(8)的不同輻射樣本或不同輻射樣本群組所確定的能量值的極值來確定作為標簽值集合中的標簽值的像素值，標簽指示各個數據子集(8)中的輻射樣本或輻射樣本群組，所述能量函數通過將第一被加數與第二被加數相加來獲得和值，所述第一被加數包括針對其確定所述能量值的輻射樣本或輻射樣本群組的成本，并且所述第二被加數考慮了至少一個相鄰數據子集的至少一個輻射樣本或輻射樣本群組的成本。
19.一種用在被動輻射度量成像設備(10)中的處理裝置，所述被動輻射度量成像設備(10)用于掃描場景(I)并重構所述場景(I)的圖像(6)，所述成像設備包括輻射儀(20)，所述輻射儀(20)被配置為檢測從所述場景(I)的多個點(2)在預定頻譜范圍內放射的輻射(3)來獲得包括每個點的至少一個輻射樣本的輻射樣本(4)的數據集合(7)，所述處理裝置(30)被配置為隨后確定要重構的圖像(6)的像素的像素值(5)，所述處理裝置(30)被適配為從所述數據集合(7)確定來自輻射樣本的數據子集(8)的所述像素中的一個像素的像素值，所述數據子集(8)包括在對應于或最接近于其像素值要被確定的像素的點(9)處檢測到的輻射樣本，和/或在相鄰點(9’ )處檢測到的輻射樣本，所述處理裝置包括-成本計算單元(40)，所述成本計算單元(40)被配置為根據預定的成本函數來計算所述數據子集(8)的輻射樣本的成本,所述成本指示各個輻射樣本中的噪聲級別，以及-優化單元(50)，所述優化單元(50)被配置為通過確定利用能量函數針對各個數據子集(8)的不同輻射樣本或不同輻射樣本群組所確定的能量值的極值來確定作為標簽值集合中的標簽值的像素值，標簽指示各個數據子集(8)中的輻射樣本或輻射樣本群組，所述能量函數通過將第一被加數與第二被加數相加來獲得和值，所述第一被加數包括針對其確定所述能量值的輻射樣本或輻射樣本群組的成本，并且所述第二被加數考慮了至少一個相鄰數據子集的至少一個輻射樣本或輻射樣本群組的成本。
20.在被動輻射度量成像方法中使用的處理方法，所述被動輻射度量成像方法用于掃描場景(I)并重構所述場景(I)的圖像￠)，所述被動輻射度量成像方法包括檢測從所述場景(I)的多個點(2)在預定頻譜范圍內放射的輻射(3)來獲得包括每個點的至少一個輻射樣本的輻射樣本(4)的數據集合(7)的步驟，所述處理方法被配置為隨后確定要重構的圖像(6)的像素的像素值(5)，其中從所述數據集合(7)確定來自輻射樣本的數據子集(8)的所述像素中的一個像素的像素值，所述數據子集(8)包括在對應于或最接近于其像素值要被確定的像素的點(9)處檢測到的輻射樣本，和/或在相鄰點(9’ )處檢測到的輻射樣本， 所述處理方法包括如下步驟-根據預定的成本函數來計算所述數據子集(8)的輻射樣本的成本,所述成本指示各個輻射樣本中的噪聲級別，以及-通過確定利用能量函數針對各個數據子集(8)的不同輻射樣本或不同輻射樣本群組所確定的能量值的極值來確定作為標簽值集合中的標簽值的像素值，標簽指示各個數據子集(8)中的輻射樣本或輻射樣本群組，所述能量函數通過將第一被加數與第二被加數相加來獲得和值，所述第一被加數包括針對其確定所述能量值的輻射樣本或輻射樣本群組的成本，并且所述第二被加數考慮了至少一個相鄰數據子集的至少一個輻射樣本或輻射樣本群組的成本。
21.包括程序代碼部件的計算機程序，所述程序代碼部件用于當所述計算機程序在計算機上被執行時使得所述計算機執行如權利要求20所述的處理方法的步驟。
全文摘要
本發明公開了被動輻射度量成像設備和方法。本發明涉及用于掃描場景(1)并重構所述場景(1)的圖像(6)的被動輻射度量成像設備(10)和對應的方法。為了提供改進的圖像質量，所提議的設備包括檢測從所述場景(1)的多個點(2)在預定頻譜范圍內放射的輻射(3)來獲得包括每個點的至少一個輻射樣本的輻射樣本(4)的數據集合(7)的輻射儀(20)，和，隨后確定要重構的圖像(6)的像素的像素值(5)的處理裝置(30)，所述處理裝置包括根據預定的成本函數來計算所述數據子集(8)的輻射樣本的成本的成本計算單元(40)和通過確定利用能量函數針對各個數據子集(8)的不同輻射樣本或不同輻射樣本群組所確定的能量值的極值來確定作為標簽值集合中的標簽值的像素值的優化單元(50)，所述成本指示在各個輻射樣本中的噪聲級別，標簽指示各個數據子集(8)中的輻射樣本或輻射樣本群組，所述能量函數通過將第一被加數與第二被加數相加來獲得和值，所述第一被加數包括針對其確定所述能量值的輻射樣本或輻射樣本群組的成本，并且所述第二被加數考慮了至少一個相鄰數據子集的至少一個輻射樣本或輻射樣本群組的成本。
文檔編號H04N5/225GK102611834SQ20121001810
公開日2012年7月25日 申請日期2012年1月11日 優先權日2011年1月11日
發明者馬克·薩克斯 申請人:索尼公司