一种适用于多种复杂场景下的噪声散斑实时成像方法

本发明公开了一种适用于多种复杂场景下的噪声散斑实时成像方法，该方法首先通过相机获取散射介质后的样品目标的散斑图像，并预处理。其次通过使用基于行列分离策略的VMD，提取预处理后的散斑图像的主成分。然后主成分通过主奇异值提取主成分的噪声，并通过与散斑图像做差分运算获取增强的散斑图像。最后对增强的散斑图像做自相关运算，并通过AM算法优化获取目标的振幅，使用相位恢复算法实现散斑图像重建。本发明在边缘区域及高噪声场景下具备更优的鲁棒性和结构保持能力，能克服强光干扰环境影响，显著提升散斑图像的局部对比度。