托普利兹-循环块相位掩膜矩阵压缩成像

在托普利兹和循环矩阵的基础上,提出一种新的托普利兹-循环块相位掩膜矩阵可压缩双透镜成像方法.模拟实验结果表明:新的相位掩膜矩阵压缩成像可以在显著减少测量的同时,有效地捕获图像信息来重建原始图像|新相位掩膜矩阵的研究为确定性测量在压缩成像领域的应用提供了更多的支撑,在拥有原托普利兹和循环确定性测量优点的同时,还拥有自身的块结构特点,可以进一步减少物理实现成本,为新的照相机的设计提供若干理论、计算和技术支撑.     

托普利兹-循环块相位掩膜矩阵压缩成像

在托普利兹和循环矩阵的基础上,提出一种新的托普利兹-循环块相位掩膜矩阵可压缩双透镜成像方法,模拟实验结果表明:新的相位掩膜矩阵压缩成像可以在显著减少测量的同时,有效地捕获图像信息来重建原始图像;新相位掩膜矩阵的研究为确定性测量在压缩成像领域的应用提供了更多的支撑,在拥有原托普利兹和循环确定性测量优点的同时,还拥有自身的...     

基于相位差混合处理方法的高分辨力成像技术

为了提高成像系统的分辨能力, 并尽量减小系统的复杂度, 本文将相位差波前探测技术和相位差图像恢复技术结合起来构成相位差混合处理方法, 给出了点目标和扩展目标情况下混合处理方法的数值仿真结果, 并针对点目标情况进行了实验验证. 实验表明, 在像差较大的情况下, 直接用事后处理方法无法得到满意的结果. 在三种湍流强度下, 经混合方法处理后得到光斑的半高宽分别由自适应光学系统校正后的5.1, 5.1和5.0个像素减小到3.3, 3.2和3.0个像素. 可以看出, 利用相位差混合处理方法得到的图像明显优于单独的事后图像处理方法和自适应光学校正, 相位差混合处理方法在高分辨力成像领域有着巨大的应用潜力.     

一种新的消色像全息术

本文从全息再现像的物像关系出发,对准像面情况下,像点随波长及参考光源扩展的变化进行了研究.阐明了利用散射线光源作参考光使全可见光范围内的像叠加在一起,产生消色像全息图的基本思想,并引入了消色像域的概念.考虑到点基元全息图尺寸及人眼瞳孔对成像光束的限制,白光再现时,可以获得清晰、明亮、具有一定景深和相当视场范围的消色再现像.     

超光谱成像仪图像均匀性校正

为获得高质量新型超光谱成像仪图像,根据新型超光谱成像仪图像特点,对其图像均匀性校正进行研究。利用转台旋转模拟超光谱成像仪对地面推扫,对景物成像获得超光谱成像仪三维数据;采用太阳作为新型超光谱成像仪图像均匀性校正光源,应用相应校正系数对超光谱成像仪的数据进行处理。结果表明：所采用校正方法对新型超光谱成像仪具有很好校正效果,同时也验证了新型成像光谱仪具有较高成像质量;单像元校正时间为2×10-6s,大数据量图像校正需较长时间;利用太阳照射漫反射板作为扩展源对亮度均匀物体图像进行校正,校正均匀性小于4%。     

Sparse MRI reconstruction using multi-contrast image guided graph representation

Accelerating the imaging speed without sacrificing image structures plays an important role in magnetic resonance imaging. Under-sampling the k-space data and reconstructing the image with sparsity constraint is one efficient way to reduce the data acquisition time. However, achieving high acceleration factor is challenging since image structures may be lost or blurred when the acquired information is not sufficient. Therefore, incorporating extra knowledge to improve image reconstruction is expected for highly accelerated imaging. Fortunately, multi-contrast images in the same region of interest are usually acquired in magnetic resonance imaging protocols. In this work, we propose a new approach to reconstruct magnetic resonance images by learning the prior knowledge from these multi-contrast images with graph-based wavelet representations. We further formulate the reconstruction as a bi-level optimization problem to allow misalignment between these images. Experiments on realistic imaging datasets demonstrate that the proposed approach improves the image reconstruction significantly and is practical for real world application since patients are unnecessarily to stay still during successive reference image scans.     

高保真图像与视频处理技术

得益于对图像技术多年的深入研究和持续投入,数字图像在空间、频域和时域的保真度一直稳步提升,现在已经可以赶上甚至超过传统胶卷。但是无论传感技术如何发展,总会有一些令人兴奋的新应用要求更高的图像精度。医药、空间、工程和科学领域的研究人员总是渴望得到更小尺度、更精确的图像细节。由于传感器件自身的保真能力受到物理定律的严格限制,所以用户不能指望仅仅靠传感器本身达到这些成像要求。而通过信号处理技术从算法上提高传感器件的成像精度已经并且将会在图像与视频处理以及机器视觉领域扮演重要的角色。介绍了高保真图像与视频处理领域的一些技术难题,并回顾了已经存在的和正在兴起的解决这些难题的科学方法和技术手段。     

An improved fast fractal image compression using spatial texture correlation

This paper utilizes a spatial texture correlation and the intelligent classification algorithm (ICA) search strategy to speed up the encoding process and improve the bit rate for fractal image compression. Texture features is one of the most important properties for the representation of an image. Entropy and maximum entry from co-occurrence matrices are used for representing texture features in an image. For a range block, concerned domain blocks of neighbouring range blocks with similar texture features can be searched. In addition, domain blocks with similar texture features are searched in the ICA search process. Experiments show that in comparison with some typical methods, the proposed algorithm significantly speeds up the encoding process and achieves a higher compression ratio, with a slight diminution in the quality of the reconstructed image; in comparison with a spatial correlation scheme, the proposed scheme spends much less encoding time while the compression ratio and the quality of the reconstructed image are almost the same.     

Compressed sensing MR image reconstruction using a motion-compensated reference

Compressed sensing (CS)-based methods have been proposed for image reconstruction from undersampled magnetic resonance data. Recently, CS-based schemes using reference images have also been proposed to further reduce the sampling requirement. In this study, we propose a new reference-constrained CS reconstruction method that accounts for the misalignment between the reference and the target image to be reconstructed. The proposed method uses a new image model that represents the target image as a linear combination of a motion-dependent reference image and a sparse difference image. We then use an efficient iterative algorithm to jointly estimate the motion parameters and the difference image from sparsely sampled data. Simulation results from a numerical phantom data set and an in vivo data set show that the proposed method can accurately compensate the motion effects between the reference and the target images and improve reconstruction quality. The proposed method should prove useful for several applications such as interventional imaging, longitudinal imaging studies and dynamic contrast-enhanced imaging.     

基于奇异值分解和中位数绝对偏差的拉曼成像数据去噪方法

拉曼成像是一种无损伤、无需标记的光谱成像技术,它可以提供样品的不同组分的分子指纹信息以及空间分布特征,相比其他成像技术有着更重要的应用。但是拉曼散射的截面积小,灵敏度低,加上在很多实验中为了观察某些组分的动态分布而缩短扫描时间,导致最终得到的成像数据被噪声干扰,因此往往需要对信号进行去噪处理。常规的算法一般都是基于一个给定的数学模型对光谱进行处理,容易造成过滤波,使得信号失真;另外,在处理拉曼成像数据时,常规算法往往是对数据进行逐条光谱去噪,从而忽略了多条光谱之间的相互关系,导致最终的拉曼图像仍然受许多噪点干扰。因此,提出了一种基于奇异值分解和中位数绝对偏差的拉曼成像的信号处理方法,用于拉曼成像数据的去噪处理。该方法首先对拉曼成像数据进行奇异值分解,获得一个奇异值矩阵与两个正交矩阵;然后通过中位数绝对偏差法对奇异值矩阵中的各奇异值进行离群值检测,选取前k个被连续标记的离群值作为要保留的奇异值,并将其余的奇异值赋值为零,得到新的奇异值矩阵;最后用新的奇异值矩阵与两个正交矩阵重新求解得到去噪后的拉曼成像数据。实验中,首先验证了中位数绝对偏差法确定前k个奇异值的正确性,其次分别从处理后的图像质量和信号波形两方面对比了该算法与常规算法的去噪效果。结果证明,中位数绝对偏差法可以快速地确定出合理的k值大小,而且,依据该k值处理后的成像数据不仅在成像质量上消除了大量的噪点,使得组分的空间分布特征清晰可见,也在信号波形上较完美地保留了微小谱峰,并恢复光谱信号。该算法不同于常规算法,能同时对整个拉曼成像数据进行处理,并保留光谱之间的统计特征,是一种更加有效的拉曼成像数据的去噪方法。     

超分辨重建技术及其研究进展

超高分辨成像技术一直是航天、遥感、目标识别等领域的研究热点。随着光学成像到光电数字成像的转变,如何提高CCD的几何分辨率,已成为研制高分辨光电成像系统亟待解决的问题。本文从理论和工程实现的角度介绍了超分辨成像的技术原理,分析了实现超分辨重建技术的几种方法,主要描述了微扫描和亚像元两种重建技术的实现方式,指出了目前超分辨技术存在的缺陷。最后,针对超分辨技术中无混淆重建带宽较窄的问题,提出了一种新的技术方案。该方案将光学编码技术与目前的亚像元技术相结合,可将重建带宽拓展3倍。研究结论指出：融合了光学,光电子学和信号处理的成像系统的综合设计,将是未来成像领域的一个重要研究方向。     

Fourier Telescopy extrapolation based on the sampling theorem

Fourier Telecopy (FT) technique plays a promising role in deep space target detection. To improve the imaging quality of circular transmitting telescope array FT, a new processing method which adopts an extrapolation method based on the sampling theorem is proposed. Simulation results show that the extrapolation method can obviously improve system imaging resolution as well as reconstructed image quality. Even at a relative low SNR level the method improves system imaging resolution to a certain extent.     

基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法

为了使融合后的多光谱图像在尽可能保持原始多光谱图像光谱特性的同时,显著提高空间分辨力,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像融合算法。算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换,得到全色波段图像的低频子带系数和各带通方向子带系数;然后针对多光谱图像的每一个波段,将其进行双线性插值后作为融合后多光谱图像的低频子带系数,对全色波段图像的各带通方向子带系数采用基于成像系统物理特性的注入模型(调整系数)进行局部调整后,作为融合后多光谱图像的各带通方向子带系数,从而得到融合后多光谱图像的非采样Contourlet变换系数;最后再经非采样Contourlet逆变换得到该波段具有高空间分辨力的多光谱图像。采用IKONOS卫星遥感图像进行了仿真实验,实验结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面优于其它传统的遥感图像融合算法。     

基于lp范数的压缩感知图像重建算法研究

图像重建是光学成像、光声成像、声纳成像、核磁共振成像、 天体成像等物理成像领域中的关键技术之一. 近年来提出的压缩感知理论指出: 对稀疏或者可压缩信号进行少量非自适应线性投影,投影信号含有足够的信息, 从而能对信号进行高概率重建. 压缩感知已被应用于多种物理成像系统. 将罚函数法和修正Hesse阵序列二次规划方法相结合, 并采用了分块压缩感知思想, 提出一种基于l_p范数的压缩感知图像重建算法. 以cameraman, barbara和mandrill图像为例, 采用该算法进行图像重建. 首先, 在不同采样率下对图像重建. 即便采样率低至0.3时, 也能获得高达32.23dB的信噪比, 重建图像清晰可辨. 验证了该算法的正确性. 其次, 将该算法与正交匹配追踪算法进行对比, 在采样率达到0.5以上时, 能够获得高信噪比的重建图像, 成像时间也大为减少, 特别是采样率为0.7时, 成像时间减少88%. 最后, 与现有基于l_p 范数的压缩感知图像重建算法进行对比, 计算结果表明在成像质量有所提高的基础上, 成像时间大为缩短. 关键词： 图像重建 压缩感知 罚函数 修正Hesse阵序列二次规划     

循环-托普利兹块相位掩模可压缩双透镜成像

压缩成像是压缩传感理论的重要应用领域之一,可以用比Nyquist测量数目少的测量值捕获充分信息重建稀疏或可压缩图像.在研究现有的压缩成像方法的基础上,给出一种新的循环-托普利兹块相位掩模矩阵可压缩双透镜成像方法.模拟实验结果表明新的相位掩模矩阵成像方法可以在欠采样的情况下有效地获得图像信息来重建原始图像.新方法的研究为...     

随机间距稀疏三元Toeplitz矩阵相位掩模压缩成像

压缩成像是一种基于压缩传感(CS)理论的新成像方法,其优点是可以用比传统的Nyquist采样定理所需测量数目少得多的测量值重建原稀疏或可压缩图像。在研究Bernoulli和Toeplitz测量矩阵的基础上,提出一种新的随机间距稀疏三元Toeplitz相位掩模矩阵。实验结果表明,在可压缩双透镜成像系统中,与Bernoulli和Bernoulli-Toeplitz相位掩模矩阵相比,新相位掩模矩阵的成像信噪比与之相当。但是随机独立变元个数和非零元个数显著减少,在数据存储与传输时更具优势,物理上更易实现,甚至重建时间是只有它们的21%～66%。     

超声虚源成像中自适应双向空间逐点聚焦方法

针对传统超声成像中图像分辨率和对比度随深度下降的问题,提出了一种基于虚源的自适应双向空间逐点聚焦超声成像方法。首先,使用超声换能器线列阵分子孔径分别定焦点发射和接收超声波,采集扫描线数据;然后将焦点视为虚拟点声源,计算虚源到空间成像点的延时,利用合成孔径原理再次进行空间逐点聚焦;在合成过程中采用相干系数进行自适应加权。采用空间脉冲响应法对不同深度的点目标和囊目标仿真成像,从而量化分辨率和对比度。在F数为1.5、焦距为10 mm时(对应子孔径阵元数为17)可以获得与64通道定焦点发射、动态聚焦接收相当的图像质量且在所有深度上保持一致。实际硬件平台的体模成像实验进一步验证了方法的有效性。该方法可在整个成像深度范围内保持和常规成像一致的分辨率和对比度,从而获得更优的整体成像效果。      

Image contrast enhancement using adjacent-blocks-based modification for local histogram equalization

Infrared images usually have some non-ideal characteristics such as weak target-to-background contrast and strong noise. Because of these characteristics, it is necessary to apply the contrast enhancement algorithm to improve the visual quality of infrared images. Histogram equalization (HE) algorithm is a widely used contrast enhancement algorithm due to its effectiveness and simple implementation. But a drawback of HE algorithm is that the local contrast of an image cannot be equally enhanced. Local histogram equalization algorithms are proved to be the effective techniques for local image contrast enhancement. However, over-enhancement of noise and artifacts can be easily found in the local histogram equalization enhanced images. In this paper, a new contrast enhancement technique based on local histogram equalization algorithm is proposed to overcome the drawbacks mentioned above. The input images are segmented into three kinds of overlapped sub-blocks using the gradients of them. To overcome the over-enhancement effect, the histograms of these sub-blocks are then modified by adjacent sub-blocks. We pay more attention to improve the contrast of detail information while the brightness of the flat region in these sub-blocks is well preserved. It will be shown that the proposed algorithm outperforms other related algorithms by enhancing the local contrast without introducing over-enhancement effects and additional noise.     

多波长同时照明的菲涅耳域非相干叠层衍射成像

传统的叠层衍射成像往往采用单波长照明,即使使用多波长来提升恢复质量也是采用依次照明的方式,同时对相干性要求很高.非相干光照明一直被认为不利于衍射成像.本文提出了一种多波长同时照明的非相干叠层衍射成像方案及相应的多路复用叠层衍射成像算法,并通过仿真和实验验证了该方案的可行性.相比于传统的相干叠层衍射成像方案,该方案不仅能够很好地恢复物像,同时也能够恢复不同波长下分别对应的物体的光谱响应、复振幅探针和光谱比例,从而获得更多的物体信息,具有多通道和多光谱的优势.同时,通过彩色图像编码的方式,能够实现物体的真彩色复原和图像质量的增强.此外,还证明了该算法具有很强的鲁棒性,研究了最多可分辨波长的数量.该研究结果为叠层衍射成像技术的信息多路复用及多光谱成像在更多领域的应用展现了可能性.     

高功率激光系统中全息“热像”效应

 对高功率激光系统中存在的一种类似于小尺度自聚焦的非线性过程“热像”效应进行了理论分析和模拟计算。当一束经过遮光物调制的激光光束通过非线性介质后，在随后的光路上将产生一个亮点，即“热像”。“热像”处的光强比背景光强大几倍，因此位于“热像”附近位置的光学元件很可能遭受损伤。从全息成像的角度对“热像”的形成过程进行了分析。结果表明：“热像”的位置处于以非线性介质为中心与遮光物大约对称的地方，“热像”的光强是原始光强的(1+B)2倍。计算机模拟与理论计算结果吻合较好，验证了上述结果。