基于迭代的傅里叶望远镜图像重构方法

为了提高最终图像的质量,结合传统的直接重构算法和相位重构算法,提出了一种基于迭代的傅里叶望远镜图像重构方法。对反演得到的傅里叶频谱进行逆傅里叶变换得到直接重构图像,取直接重构图像的阈值图像作为相位重构算法的初始输入,通过迭代能够获得质量更高的图像。成像仿真实验结果表明,成像信噪比为50倍时,与直接重构图像相比,迭代重构图像斯特列尔比从0.82提高到0.88,峰值信噪比从17dB提高到19dB;在成像信噪比为100倍时,迭代重构图像斯特列尔比从0.89提高到0.93,峰值信噪比从20dB提高到22dB。     

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。     

基于频域分解的融合鬼成像方法

针对传统鬼成像对比度差、信噪比低的问题,提出了一种基于频域分解的融合鬼成像方法.该方法将参考光路中获得的散斑图进行频域变换,选取合适的阈值将其分解为高频散斑和低频散斑,通过分别对高低频散斑与桶探测器得到的值进行关联运算得到高低频鬼像,最后利用逆非下采样剪切波变换重构出最终的鬼像.以对比度和峰值信噪比为评价指标,通过4组实验仿真验证了融合鬼成像方法的有效性.仿真实验结果表明,融合鬼成像的峰值信噪比/对比度较计算鬼成像、差分鬼成像方法分别平均提高了41%/173%、27%/135%.     

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.     

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。     

低信噪比下的二维联合线性布雷格曼迭代快速超分辨成像算法

针对实际逆合成孔径雷达(ISAR)成像时带宽有限、方位孔径稀疏的小角度回波数据条件下,常规算法的成像分辨率不高等问题,基于压缩感知理论,提出了一种低信噪比条件下的二维联合布雷格曼迭代快速ISAR超分辨成像算法.首先,将雷达回波构建为距离频域-方位多普勒域的二维稀疏表示模型,在此基础上,将二维超分辨成像问题转换为二维联合压缩感知的稀疏重构问题;其次,为了避免重构时向量化操作带来的复杂度,提出了二维联合布雷格曼迭代算法,为实现快速重构,将加权残量迭代、估计停滞步长与感知矩阵条件数优化三种加快收敛速度的思想相结合,既利用了布雷格曼迭代在低信噪比条件下的重构能力又能保证快速成像.最后仿真实验结果表明在欠采样和低信噪比条件下本文算法能够缩短成像时间,且具备更好的噪声鲁棒性.     

基于正则化迭代的并行磁共振图像重建算法

为了解决并行磁共振成像过程的病态性和图像信噪比下降问题,降低重建过程中噪声放大和异常值的干扰造成的图像信噪比的损失,提出了一种基于正则化共轭梯度迭代的并行磁共振成像重建算法;该算法基于最小二乘理论,引入正则化,优化方程,进而进行迭代重建;采用了不同加速因子的人脑磁共振K空间欠采样数据以验证该算法的重建性能,仿真结果表明了该算法相较于最小二乘法,能较大限度地降低噪声对重建结果的干扰,具有信噪比更高、误差更小、成像效果更好等特征;重建图像质量得到了较好的改善,对临床诊断更具有适用性。     

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。     

针对多散斑图的差分压缩鬼成像方案研究

鬼成像方案实现所需设备、成像的质量以及成像所花的时间是决定鬼成像技术可实用化的重要因素. 本文提出一种针对多散斑图的差分压缩鬼成像方案. 该方案通过连续探测多个独立的散斑图, 降低了热光鬼成像方案对探测器高时间分辨力的要求; 通过采用差分方法, 抑制了背景噪声和其他噪声源的干扰; 通过使用压缩感知重建算法, 有效地降低了鬼成像所需时间并同时提升成像的质量. 数值仿真结果表明, 对于二灰度“N” 图, 本方案在8000次的采样情形下与多散斑图鬼成像方案35000次采样的结果相比, 均方误差降低了96.9%、峰值信噪比提升15.1 dB. 对于八灰度“Pepper”图, 本方案与多散斑图鬼成像方案相比, PSNR提升11.4 dB. 本方案可降低探测设备的要求、提高成像质量、降低重建时间, 具有广阔的应用前景.     

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。     

Reconstruction method of computational ghost imaging based on non-local generalized total variation北大核心CSCD

鬼成像是一种能够透过大雾等恶劣环境的成像技术。针对传统鬼成像重建图像存在噪声较多、图像对比度较低等问题,将非局部广义全变分方法用于鬼成像的图像重建之中,提出基于非局部广义全变分的计算鬼成像重建方法。所提方法构造了一种非局部相关性权重设计梯度算子,将其代入全变分重建算法中,使得重建的图像能有效去除噪声的同时实现细节较好的还原。首先在不同条件下进行仿真模拟,得到所提方法的峰值信噪比相对其他方法提升1 dB左右,且具有更好的主观视觉效果,进而设计并搭建实验平台对算法的有效性进行验证,实验结果证明了所提方法在去除噪声和细节重建等方面的优越性。     

Orthogonal-triangular decomposition ghost imaging

Ghost imaging (GI) offers great potential with respect to conventional imaging techniques. However, there are still some obstacles for reconstructing images with high quality, especially in the case that the orthogonal measurement matrix is impossible to construct. In this paper, we propose a new scheme based on the orthogonal-triangular (QR) decomposition, named QR decomposition ghost imaging (QRGI) to reconstruct a better image with good quality. In the scheme, we can change the randomly non-orthogonal measurement matrix into orthonormal matrix by performing QR decomposition in two cases. (1) When the random measurement matrix is square, it can be firstly decomposed into an orthogonal matrix $\bm Q$ and an upper triangular matrix $\bm R$. Then let the off-diagonal values of $\bm R$ equal to 0.0, the diagonal elements of $\bm R$ equal to a constant $k$, where $k$ is the average of all values of the main diagonal, so the resulting measurement matrix can be obtained. (2) When the random measurement matrix is with full rank, we firstly compute its transpose, and followed with above QR operation. Finally, the image of the object can be reconstructed by correlating the new measurement matrix and corresponding bucket values. Both experimental and simulation results verify the feasibility of the proposed QRGI scheme. Moreover, the results also show that the proposed QRGI scheme could improve the imaging quality comparing to traditional GI (TGI) and differential GI (DGI). Besides, in comparison with the singular value decomposition ghost imaging (SVDGI), the imaging quality and the reconstruction time by using QRGI are similar to those by using SVDGI, while the computing time (the time consuming on the light patterns computation) is substantially shortened.     

Optical authentication via photon-synthesized ghost imaging using optical nonlinear correlation

We present a method for optical authentication via photon-synthesized ghost imaging using optical nonlinear correlation. In ghost imaging, multiple series of photons recorded at the object beam arm can be arbitrarily controlled for the generation of synthesized objects. Ghost imaging with sparse reference intensity patterns provides a channel to effectively modulate the noise-like synthesized objects during the recovery, and the reconstructed (noise-like) objects, i.e., added or subtracted information, can be further authenticated by optical nonlinear correlation algorithm. It is expected that the proposed method can provide an effective and promising alternative for ghost-imaging-based optical processing.     

Three-dimensional display using computer-generated hologram based on virtual optics

The technique of using computer-generated hologram (CGH) for 2-D and 3-D display based on virtual optics was researched widely. A new way, modified peak signal to noise ratio (PSNR) method was used to assess 3-D image quality reconstructed by CGH, and an iterative arithmetic was proposed to synthesize CGH perfectly. Furthermore, in the paper a novel way to encrypt 3-D information was proposed. Simulation experiments showed that CGH was an effective encryption technique, and Modified PSNR was a proper definite quantity analysis method for 3-D imaging.     

The noise analysis of ghost imaging in transparent liquid

Ghost imaging with a fully spatially incoherent source in transparent liquid is investigated theoretically and numerically. The effects of water depth, refractive index of media and object position on noise property of ghost imaging in transparent liquid are studied by using classical optical theory. Based on simulation results, we find that for different media, ghost imaging with high quality can be obtained by selecting appropriate water depth and object position which may be helpful for underwater ghost imaging.     

稀疏阈值的超分辨率图像重建

为了解决基于字典学习的超分辨重构算法耗时过长的问题,提出了基于稀疏阈值模型的图像超分辨率重建方法。首先,将联合字典理论与图像块稀疏阈值方法相结合,训练得到高、低分辨率过完备图像字典对。接着,通过稀疏阈值OMP算法对图像特征块进行稀疏表示。然后,通过高分辨率字典重构出初始的超分辨图像。最后,通过改进迭代反投影算法对初始的超分辨图像进行全局优化,从而进一步提高图像重构质量。实验结果表明,超分辨图像重构平均峰值信噪比(PSNR)为30.1 d B,平均结构自相似度(SSIM)为0.937 9,平均计算时间为10.2 s。有效提高了超分辨重构的速度,改善了重构高分辨图像的质量。     

一种基于信息保留网络的图像去噪算法

由于成像设备等各种因素影响, 图像在成像或传感过程中会受到噪声干扰。图像去噪旨在减少或消除噪声对图像的影响, 这一过程往往会导致高频信息的丢失。为了在去除图像噪声的同时保护图像的边缘信息与纹理细节, 文章提出了一种计算复杂度相对较低的含有信息保留模块的卷积神经网络, 直接对含噪声图像进行降噪。信息保留模块通过残差学习提取局部长路径和局部短路径的混合特征信息。该文采用峰值信噪比(PSNR/dB)和结构相似性(SSIM)两项评价指标对实验结果进行量化, 这两项指标值越大, 说明去噪效果越好。实验结果表明, 在峰值信噪比和结构相似性2项评价指标的均值可达到30.36 dB和0.828 0, 相比其他对比算法, 2项评价指标分别平均提升了2.15 dB和0.072 9。该算法对不同种类、不同水平的噪声都具有良好的去噪效果, 且速度优于所对比的一般算法, 对基于卷积神经网络的去噪工作的进一步发展有一定的作用。     

基于CODE V和LightTools的成像系统初级鬼像分析

对鬼像的基本概念和形成原因进行了介绍与分析,提出了利用光学设计软件CODE V定性分析与光机适配性软件LightTools定量分析相结合的鬼像仿真分析方法。使用lightTools软件仿真与系统探测器归一化真实响应照度值相比较找出鬼像路径,给出改进措施。对验证实验中给定的电视成像光学镜头的鬼像路径进行计算和仿真,计算结果表明,镜头轴上鬼像路径的归一化响应照度为3.5×10-5,小于探测器的归一化响应范围9.85×10-5~1,探测器无响应,即不产生鬼像,证明该仿真分析方法正确可行。