准相位闭合在傅里叶望远镜图像重构算法中的应用

为了采用T型激光发射阵列的傅里叶望远镜对深空暗、弱、小目标进行高分辨率成像探测,研究了T型发射阵列情况下的图像重构算法.借鉴点面激光发射阵列,提出了准相位闭合概念,分别得到了T型发射阵列的最小二乘法(LMS)和加权噪声的Wiener滤波图像重构算法,完善了T型激光发射配置的傅里叶望远镜成像系统,为实际工程系统的实施奠定了技术基础.在不同成像信噪比条件下对整体系统数值模拟发现:相比直接傅里叶逆变换方法,重构图像成像质量有所提升,特别是当成像信噪比较低时,如SNR为50时,LMS和加权噪声的Wiener滤波方法重构图像的斯特里尔比分别提高了7%和8.4%,证实了该方法的可行性和正确性.     

关联成像目标重构的伪逆迭代降噪方法

结合伪逆关联成像和迭代去噪关联成像,提出了关联成像目标重构的伪逆迭代方法.该方法以伪逆关联成像重构结果为初始值,选取合适的与噪声干扰相关的阈值,通过迭代运算逼近实际的噪声干扰,最终抑制噪声并提高重构图像的峰值信噪比.以峰值信噪比和相关系数为衡量标准,将伪逆迭代关联成像的重构结果与差分关联成像、伪逆关联成像进行对比分析.仿真实验结果表明,伪逆迭代方法的峰值信噪比较伪逆关联成像方法、差分关联成像方法分别高出约1.0dB、3.1dB,同时其相关系数、视觉效果也有所改善,验证了该方法的有效性.     

相干X射线衍射成像的数字模拟研究

相位重建是实现X 射线相干衍射成像的关键, 它利用远场采集的样品傅里叶相干衍射花样、结合过采样理论,再采用迭代算法复原样品的相位信息. 文中采用数字模拟的方法, 利用小尺寸二维非周期性图形作为物场, 研究了过采样比对重构结果的影响, 研究发现, 迭代次数为1000 次时最佳过采样比的范围是3—7 之间. 利用噪声模拟方法, 研究了噪声对相位重建的影响, 找到了完成相位重建的噪声限是信噪比不能低于10. 分析了重构结果中孪生像以及随机平移的产生原因, 并给出了相应的解决办法, 结果表明, 此方法可有效地提高重构图像的质量. 关键词： 相干X射线衍射成像 过采样 相位重建算法 显微成像     

小波双线性插值迭代算法应用于光学遥感图像

分析了小波双线性插值中高频外推阈值门限与重建图像峰值信噪比的变化关系,提出了峰值信噪比最大小波双线性插值迭代算法.提出的算法能够自动搜索到峰值信噪比最大的高频外推最佳阈值门限,实现了在不破坏光学遥感图像原始信息的情况下,提高图像的空间分辨率,有利于对图像的细节信息进行观察分析.实验结果表明,该算法重建图像的峰值信噪比比双线性插值和全小波插值重建图像的峰值信噪比高5.5 dB和2.5 dB,重建图像的熵增加到原图像的1.3倍.     

基于卡尔曼滤波的双约束CUP-VISAR压缩图像重构算法

针对从基于压缩超快成像（Compressed Ultrafast Photography,CUP）的任意反射面速度干涉仪（Velocity Interferometer System for Any Reflector,VISAR）中获得的压缩图像中重构出冲击波二维条纹图像的问题,提出一种基于卡尔曼滤波的双约束图像重构算法。该算法首先基于条纹图像具有的稀疏性和平滑性,将问题转化为基于小波与全变分双先验约束的优化问题,然后,考虑到实际成像的噪声问题,采用加权卡尔曼滤波对图像已有信息进行预测和调整,最后将卡尔曼滤波引入二步迭代阈值算法的迭代过程中,进而求解该双约束优化问题,实现压缩图像的精确重构。在大噪声仿真实验中,该算法重构图像的峰值信噪比和结构相似度分别提高了4.8 dB和14.81%,显著提高了图像重构质量。在实际实验中,该算法重构出了清晰的冲击波条纹图像,且将冲击波速度最大相对误差降低了9.57%和平均相对误差降低了2.2%,验证了该算法的可行性。     

基于全相位谱分析的剪切光束成像目标重构

剪切光束成像技术是一种非传统散斑成像技术,能透过扰动介质对远距离目标进行高分辨率成像.本文提出了一种基于全相位谱分析的图像重构算法,利用全相位谱分析对回波信号数据进行预处理,可有效抑制频谱泄露,校正散斑频谱,消除多种因素引起的频率漂移误差,得到准确的散斑强度和相位差,提高实际成像环境的系统成像能力.仿真结果表明:该图像重构算法有效抑制了频率漂移对成像质量的影响,当信号存在频率误差时,其成像效果大大优于基于传统傅里叶变换谱分析的重构算法.     

星载的单像素运动成像影响分析与补偿

单像素成像具有高灵敏度,抗干扰等特点,但得到一张高质量图像需要多次采样,因而在卫星对地观测应用时,由于卫星姿态变化使得指向抖动从而造成参考光场与探测器信号之间关联性丢失,使得重构出的图像质量严重退化。针对这一问题,本文设计一种光场追踪补偿方案以补偿卫星姿态对成像带来的影响,结合卫星工具包生成卫星数据分别进行滚动角,俯仰角的运动补偿验证和偏航角的运动补偿验证。结果表明进行滚动角和俯仰角运动补偿后成像的峰值信噪比提升28.8 dB,进行偏航角运动补偿后成像的峰值信噪比提升7.25 dB,同时考虑滚动角,俯仰角和偏航角对典型场景进行运动补偿后的成像结果峰值信噪比提升至少4.7 dB,仿真结果证明了补偿方案有效提高了成像质量,为星载单像素成像提供了一条有效技术途径。     

基于凸优化的傅里叶叠层成像技术研究

在傅里叶叠层成像（FPM）过程中采集的低分辨率图像会对重建图像质量产生直接影响,已有的研究提出用图像超分辨率重建技术和对低分辨率图像进行传统去噪处理的方法来解决该问题,但超分辨率重建的方法需要采集大量的原始图像,会加大采集端的时间损耗,而传统去噪算法会造成原始信息丢失,严重影响重构图像质量。因此论文引入凸优化算法,噪声图像的恢复可以通过求解一个凸优化模型来实现,并用迭代收缩阈值算法来求解该模型,算法中采用Barzilai-Borwein（BB）规则在每次迭代时初始化线搜索步长,加快收敛速度,选用软阈值函数,使图像去噪时原始信息丢失减少,最终重构图像的PSNR为27.634 6 dB,SSIM为0.926 1,所需处理时间为5.850 s,因此基于凸优化的傅里叶叠层成像技术具有时间损耗不大的情况下提高重构图像质量的优点。     

基于全变分的航空图像条带噪声消除方法

条带噪声会影响推扫式航空相机成像质量,去除条带噪声是提高后续数据分析精度的关键环节。分析了航空图像条带噪声的主要来源和模型,提出了一种基于全变分的抑制条带噪声方法。根据相对平坦区域估计每个像元的增益和偏置值,利用全变分模型,采用梯度下降法迭代求解进行图像重构。实验结果表明,仿真图像峰值信噪比从31dB提高到40dB,实际航拍图像辐射质量提升因子提高到9dB。与传统方法相比,该方法处理的图像变异逆系数和辐射质量提升因子有所提高,有效去除图像中的条带噪声,保留原图像的细节信息。     

双臂对称性对关联成像算法的影响

为了分析在实际成像过程中双臂误差对不同关联成像算法的影响。理论上推导了双臂横向误差和轴向误差对传统关联成像算法(Ghost Imaging,GI),差分关联成像(Differential Ghost Imaging,DGI)和基于压缩感知的关联成像算法(Compressive Sensing Ghost Imaging,CSGI)的影响;在不同的双臂横向误差和轴向误差下利用三种算法分别对灰度图像Lena和二值图像Stripes进行了重构仿真实验,并将重构结果的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)进行对比。当双臂横向行列均错位4个像素点时,Lena的GI重构结果PSNR最多下降0.766dB,DGI下降2.928dB,CSGI下降5.858dB;Stripes的GI重构结果PSNR最多降低0.644 2dB,DGI降低0.943dB,CSGI降低5.975dB;随着双臂轴向误差的增大,Lena的GI重构最多降低了0.895dB,DGI降低4.751dB,CSGI降低7.005dB;Stripes的GI重构PSNR最多降低1.126dB,DGI降低2.913dB,CSGI降低6.43dB。实验结果表明,三种算法在抗双臂误差能力方面,GI表现最好,DGI其次,CSGI最弱。     

高阶光学强度相干成像的相位恢复方法改进

为了提高强度相干方法对空间目标的成像质量,避免复杂的相位估计过程及其引入的额外误差,对高阶强度相干的相位恢复方法进行了改进.在对高阶强度相干相位测量信噪比定量讨论的基础上,选择三阶强度相干方法对远场目标测量过程进行仿真,针对相位解算过程中频谱模值传递噪声放大等问题,根据相位估计与相位测量结合的思路,提出了相位闭合正则项改进算法.通过室内强度相干成像实验,比较改进算法与最速下降法、先验信息迭代方法对相同测量结果的图像恢复效果.实验结果表明,改进算法得到的图像误差值低于原有方法,较为有效地提高了成像质量.     

基于强度传输方程的相位检索

为了从直接测量的强度图像中计算出相位信息,研究了基于强度传输方程的相位检索技术.设计了一个实用的相位检索系统,包含经典傅里叶相位检索和基于整体变分的相位检索算法.通过测量聚焦平面和前后散焦平面光波场的空间强度,求解二阶微分方程得到相位.与迭代相位检索技术相比克服了其迭代不确定性、收敛速度慢等缺点.实验表明,利用强度传输方程检索相位的方法可以有效快速地从强度图像中计算出相位|整体变分算法相比傅里叶算法,在恢复相位的同时可以保持良好的边缘.     

一种基于编码孔径的压缩传感图像重构算法的改进

针对压缩传感理论应用于实际系统成像时重构图像质量随图像采样率变化的问题,通过对正交匹配追踪算法进行改进,提出了一种利用空间光调制器实现编码孔径成像的压缩传感图像重构方法。该方法对传统的正交匹配追踪法迭代计算中已选入支撑集的列向量进行标记,并在下一次迭代计算中予以排除,从而减少了重构时间。在此基础上提出了将测量矩阵分别按行和按列排列进行重构后平均的图像增强算法。增强算法在达到同样重构质量时,减小了图像采样率,有利于图像数据的传输和存储。仿真实验验证了方法的有效性和稳定性,可为压缩传感技术的应用提供技术参考。     

基于弱选择正则化正交匹配追踪的图像重构算法

正则化正交匹配追踪算法由于重构效率高在信号重构中得到广泛应用,然而该算法需要以信号稀疏度为先验条件,若稀疏度水平估计不合适会造成重构结果不稳定.针对该问题,提出了一种基于弱选择正则化的正交匹配追踪算法.该算法可以实现在信号稀疏度未知的条件下,根据弱选择标准对算法中每次迭代产生的余量与观测矩阵之间的相关性进行判定,并且自适应地确定表示原信号的原子数目和原子候选集,进而通过正则化原则从候选集中快速有效地挑选出完成信号重构的最优原子组.数值实验表明,所提出算法和其它贪婪算法相比较,峰值信噪比提高0.5~1.5dB,最小均方差也明显降低,图像信号重构效果优于其它同类算法.     

基于弱选择正则化正交匹配追踪的图像重构算法

正则化正交匹配追踪算法由于重构效率高在信号重构中得到广泛应用,然而该算法需要以信号稀疏度为先验条件,若稀疏度水平估计不合适会造成重构结果不稳定.针对该问题,提出了一种基于弱选择正则化的正交匹配追踪算法.该算法可以实现在信号稀疏度未知的条件下,根据弱选择标准对算法中每次迭代产生的余量与观测矩阵之间的相关性进行判定,并且自适应地确定表示原信号的原子数目和原子候选集,进而通过正则化原则从候选集中快速有效地挑选出完成信号重构的最优原子组.数值实验表明,所提出算法和其它贪婪算法相比较,峰值信噪比提高0.5～1.5dB,最小均方差也明显降低,图像信号重构效果优于其它同类算法.     

基于自适应阈值方法实现迭代降噪鬼成像

为了有效降低传统鬼成像中相关噪声对成像质量的影响,本文提出一种基于最佳阈值的迭代降噪鬼成像.首先在迭代降噪鬼成像的基础上,采用自适应阈值迭代法,在不需要目标先验信息的前提下,找到一个逼近传统鬼成像中相关噪声的阈值,根据得到的阈值构造噪声干扰项.为了每次迭代初值更接近原始目标的透射系数,对其进行二值化,降低重构图像背景噪声对迭代性能的影响.仿真以及实验结果表明,本文提出的方法与传统方法相比,视觉效果以及峰值信噪比值有明显提高.     

相干场成像全相位目标直接重构法

回波信号处理和目标重构算法是相干场成像中的核心数据处理技术, 直接影响系统的成像质量. 基于全相位谱分析理论, 提出一种新的系统融合处理算法, 对接收端回波信号直接提取全相位谱相位及幅值信息实现目标图像重构, 能够有效抑制各种因素带来的频率误差. 经室外实验系统验证, 成像能力大大优于传统重构算法, 重构目标分辨率接近理论极限值.     

基于空域非均匀傅里叶变换的傅里叶望远镜

为了在稀疏发射阵列下清晰重构目标图像,提出了一种基于空域非均匀傅里叶变换(NDFT)的傅里叶望远镜信号处理方法。依据傅里叶望远镜的发射器位置与抽取的目标空间频率关系,结合MATLAB程序特点,完成了空域非均匀傅里叶逆变换,重构了目标图像。稀疏发射阵列配置方式为:T型阵列单臂放置11个发射望远镜,连续抽取目标的8个低频信息,再抽取3个高频分量。选择不同形状和灰度分布的4个卫星作为成像目标。与补零均匀快速傅里叶变换(FFT)方法重构的图像对比发现:信噪比为100 dB时,相比补零均匀FFT方法, NDFT方法重构图像的Strehl比都有所提升,最高提升了0.159 8。     

基于改进短时傅里叶变换的磁共振随机噪声消减方法

磁共振测深法(magnetic resonance sounding, MRS)具有无需钻探即可直接探测地下水含量的优势,但是极低的信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)限制了该方法的大范围应用,目前的研究工作主要集中在消除MRS信号中的尖峰噪声和工频谐波噪声上,而随机噪声由于其无规律性导致难以消除,但是它的影响不容忽视.目前MRS随机噪声的消减常采用叠加法,需要重复采集数据叠加平均来达到消噪目的,探测时间长且消噪效果有限.针对这一问题,本文提出了一种改进的短时傅里叶变换方法,该方法通过处理单次采集的MRS包络信号来降低数据量,提高数据处理效率.改进的短时傅里叶变换方法采用解析信号代替常规短时傅里叶变换中的实值信号,提高MRS信号时频域瞬时幅度的准确度,得到MRS信号的高精度时频分布,然后提取时频域峰值幅度和峰值相位重构信号来消除随机噪声.仿真实验和实测数据处理结果表明,该方法能够直接处理单次采集数据,在信噪比高于–17.21 dB的情况下可有效提取MRS信号,实现随机噪声的压制,且与传统叠加法相比,信噪比最多可提高27.88 dB,均方根误差最多缩小36.44倍,参数估计值更加准确.本文的研究结果为利用MRS获取准确的地下水分布情况奠定了良好的基础.     

自适应双树复小波遥感图像复原

由于遥感图像先验知识难以获取,提出了一种自适应的双树复小波迭代收缩复原算法。该算法根据模糊程度和噪声程度估计正则化参数,并利用经验公式计算收缩阈值。在实际应用中,算法能有效解决两步迭代算法使用固定参数的缺点,从而达到提高图像复原质量的目的。实验表明:相对于两步迭代算法,该算法复原图像的峰值信噪比提高0.64~12.23dB,收敛速度提高1.4~16倍;同时,算法在提高图像复原质量、抑制噪声干扰及减少计算时间方面优势明显。