非相干照明条件下的ptychographic iterative engine成像技术

在传统多波长相干衍射成像理论的基础上提出适用于 X-射线和电子束等非相干光源照明成像的改进多波长ptychographic iterative engine 方法, 同时将小孔形状和照明光谱信息用于叠代计算, 可以在非相干照明条件下精确重建出物体的强度透射像和相位透射像, 并对光源带宽对重建精度的影响进行了分析, 对于解决如何在非相干照明条件下对大尺寸物体进行精确相位成像的问题具有较好的科研和实用价值.     

叠层相干衍射成像算法发展综述

随着同步辐射技术的发展和光源相干性的提升,叠层相干衍射成像(ptychography)得到快速发展.叠层相干衍射成像算法解决了传统相干衍射成像算法收敛速度较慢、容易陷入局部最优解和算法停滞等问题,具有成像视场大、算法鲁棒性强、对误差容忍性高、应用范围广等优点,正成为相干衍射成像领域的热点研究方向.本文首先介绍了叠层相干衍射成像算法提出的背景;然后详细总结了叠层相干衍射成像算法的发展脉络、主要的算法流程以及应用场景,并且介绍了叠层相干衍射成像与人工智能结合的新算法及应用潜力;最后介绍了叠层相干衍射成像算法具体的并行化实现及常用软件包.本文有助于建立叠层相干衍射成像领域算法本身、人工智能以及计算方法全局研究视角,对于促进叠层相干衍射成像方法学的系统发展具有重要的参考意义.     

基于波面分割及多平面相位恢复的定量相位成像技术

提出了一种基于微透镜阵列分割波前及多平面相位恢复的定量相位成像技术。针对大动态范围的相位物体实现定量相位成像,该技术同时施加了横向波面分割、轴向多衍射平面和多波长照明三种约束。该技术记录了两种不同波长照明下,微透镜阵列焦面附近不同衍射距离的强度分布图,采用多平面相位恢复算法提取透过相位物体的数字复振幅光场,通过双波长数字复振幅光场相位提取算法,实现了大动态范围下的相位物体成像。数字仿真实验中,在640 nm和685 nm的照明下,对相位变化范围大、结构复杂的相位物体进行了模拟仿真,结果表明,该技术可以高效、便捷地实现高精度相位成像。     

厚样品三维叠层衍射成像的实验研究

叠层衍射成像是一种新兴的无透镜成像技术,目前限制这项技术发展的是光束透过样品时的乘法近似假设,这意味着在可见光域微米级分辨率下,叠层衍射成像的样品厚度不能超过数十微米.通过将样品沿轴多层切片的方式,在模拟实验和光学实验中均实现了对毫米量级厚样品的三维叠层衍射成像.模拟实验结果表明,单波长并不能很好地恢复三维厚样品,从而有必要引入多波长光束照明,随着波长数量的增加,三维厚样品的复原质量不断提高.光学实验使用两组不同厚度的样品进行实验验证,进一步研究了波长数量对复原结果的影响.随着波长数量增加,复原图像质量不断提高,证明了模拟实验的结论.利用所建光学实验装置,在三波长照明条件下取得了最好的成像与分离效果.同时针对实验中出现的叠影现象做出了合理的解释.研究结果对提高厚样品三维叠层衍射成像的质量具有现实意义.     

可见光域叠层成像中照明光束的关键参量研究

研究了可见光域叠层成像中照明光束的系列关键参量对成像质量的影响. 利用叠层成像迭代恢复算法,通过模拟实验研究了照明光束的交叠率、光束尺寸以及几何形状对成像恢复质量的相互制约关系. 模拟结果表明,光束的交叠率是影响成像恢复质量的主要因素,光束的形状主要影响成像的收敛速度,而光束尺寸对成像的恢复质量以及收敛速度直接影响较小. 因此,通过模拟可以对可见光域、X 射线以及电子波段等其他波段的实验进行系统优化照明光束参数起到一定的理论指导作用. 关键词： 相干衍射 叠层成像 相位恢复     

基于振幅分束调制的相位恢复成像技术

提出一种分束调制技术来实现高精度单次曝光相位恢复成像,将待测光束用二维光栅分成一组彼此相同的衍射光束簇,并同时入射到一个结构已知的调制板上,当调制板为弱衍射物体时,在探测器上形成一组彼此相分开的衍射斑阵列。联合这些衍射光斑和弱衍射物体的透射函数,可通过一次曝光迭代计算出待测量光束的强度和相位信息,同时具有Gergberg-Saxton算法等单次曝光方法的成像速度快和相干叠层衍射成像算法等扫描成像技术的高信噪比和高精度等优点,对X射线成像和高功率激光光束在线监测等领域有重要的实用价值。     

可见光域多波长叠层衍射成像的实验研究

运用模拟实验和光学实验研究了叠层衍射成像中波长数量和噪声对复原结果的影响. 模拟结果表明, 在多波长叠层衍射成像中, 复原质量随波长数量的增加而不断提高并最终达到一定极限. 光学实验以不同样品进行实验验证, 进一步研究了增加波长与随之引入噪声及系统复杂度间的制约关系. 研究发现, 并非波长越多成像效果越好, 而可能存在一个最优的成像条件. 利用所建实验装置, 在双波长照明条件下取得了相对最优的成像效果. 本结论对提高叠层衍射成像的质量具有现实意义.     

对称照明在傅里叶叠层成像中的应用

傅里叶叠层成像技术是一种全新的能够恢复出大视场下高分辨率图像的技术,而较长的采样时间限制了傅里叶叠层成像的实际应用.本文阐述了一种利用对称照明提高傅里叶叠层成像速度的方法,研究了傅里叶叠层成像在空域和频域上的对称性,指出在不考虑相位的情况下,利用对称照明可提高照明强度,减少傅里叶叠层成像所需要的图像数,同时可以提高傅里叶叠层成像图像重建的速度.实验表明使用对称照明可以在不改变算法复杂性的前提下,得到与传统傅里叶叠层成像同样的高分辨率,且所需的图像数减少约50%,采样时间减少约70%,图像重建时间减少约50%.基于对称照明的方法将促进傅里叶叠层成像技术在实时成像中的应用.     

基于相位调制的复值物体压缩关联成像理论研究

在关联成像方案中,通过强度关联可在参考臂上获得目标物体振幅信息,却不能恢复出目体物体的相位信息,而相位常常包含了目标物体的一些特殊信息.本文提出了一种新的关联成像方案,能够恢复出复值透射物体的振幅和相位信息.该方案通过分束器及π/2变相板在接收端分离出复值物体的实部和虚部信息,再利用二阶关联成像过程分别获得目标物体的实部和虚部信息,从而恢复出复值物体;在此基础上,利用压缩感知重建算法,获得了基于相位调制的复值物体的压缩关联成像方案.研究结果表明该方案可适用于一般化的复值物体恢复,也可克服测量次数多、重构时间长等目标物体重建问题.对于一般具有高斯分布的复值物体可用约奈奎斯特采样率的36%的测量次数获得振幅和相位恢复均方误差值约为10-2的高质量重建复值物体.     

基于光栅分光法的相干衍射成像

提出一种可以通过单次曝光实现 PIE(ptychographic imaging engine)成像的方法, 该方法用正交光栅将入射细光束衍射为传播方向不同的子光束簇以对样品进行照明, 并用CCD同时记录各个子光束所形成的衍射光斑阵列. 该方法很好地克服了现有PIE方法的成像质量易受机械扫描误差影响和数据采集时间过长两个缺点, 具有很好的实用价值. 关键词： 相干衍射成像 相位恢复 显微成像 迭代算法     

Incoherent digital holographic spectral imaging with high accuracy of image pixel registration

Fresnel incoherent correlation holography(FINCH) is a unique three-dimensional(3 D) imaging technique which has the advantages of scanning-free,high resolution,and easy matching with existing mature optical systems.In this article,an incoherent digital holographic spectral imaging method with high accuracy of spectral reconstruction based on liquid crystal tunable filter(LCTF) and FINCH is proposed.Using the programmable characteristics of spatial light modulator(SLM),a series of phase masks,none of whose focal lengths changes with wavelength,is designed and made.For each wavelength of LCTF output,SLM calls three phase masks with different phase constants at the corresponding wavelength,and CCD records three holograms.The spectral images obtained by this method have a constant magnification,which can achieve pixel-level image registration,restrain image registration errors,and improve spectral reconstruction accuracy.The results show that this method can not only obtain the 3 D spatial information and spectral information of the object simultaneously,but also have high accuracy of spectral reconstruction and excellent color reproducibility.     

用于植物病虫害诊断的多光谱成像系统

准确重建被测目标的颜色信息对实现可靠的植物病虫害诊断具有十分重要的意义。文章提出把多光谱成像技术应用于植物病虫害诊断,所采集的多光谱图像可以从光谱维和图像维反映被测目标的特征信息。在此基础上,实验采用16个窄带滤色片、单色面阵CCD、积分球混合光源照明和标准观测环境建立了能进行适时、无损检测的多光谱成像系统。并利用该设备对Macbeth色卡中8个色卡进行光谱和颜色重建,重建的结果与光谱辐射度计的测量结果进行了比较。通过对光谱匹配角度和CIE标准色差分析,证明这种多光谱成像系统能够准确、稳定地重建出目标的光谱信息和颜色信息。     

基于光照-反射成像模型和形态学操作的多谱段图像增强算法

为解决多谱段降质图像增强问题,提出了一种基于光照-反射成像模型和形态学操作的多谱段图像增强算法.首先对图像饱和度使用自适应非线性拉伸函数进行拉伸,使增强后的图像色彩更加饱和、自然;接下来利用引导滤波算法提取出图像的光照分量,提出了一种基于细节特征的加权融合策略,利用光照分布特性构造了一种自适应Gamma校正函数对光照分量进行处理,并将其与利用对比度受限的自适应直方图均衡化方法处理后的光照分量以及原始光照分量进行融合;然后在反射分量校正时,构造了一种形态学操作函数来校正反射信息;最后合并光照分量和反射分量,并与处理后的饱和度分量和色调分量一起得到增强图像.采用主客观评价指标对可见光低照度图像、水下图像、高动态范围图像、沙尘暴图像、雾天图像和热红外图像6种降质多谱段图像实验结果进行分析比较,结果表明本文算法能够有效地抑制图像噪声、增强图像细节信息、改善图像视觉效果,可应用于多种图像增强领域.     

基于多光谱和sRGB空间的自然植物色的重现

多光谱成像技术在颜色科学方面的应用主要在于准确的记录和复制拍摄场景的颜色信息。针对目前基于光谱的颜色重现设备昂贵、复杂和实现起来困难的问题,提出了物体颜色从反射光谱空间向sRGB颜色空间变换的方案。在遵循sRGB标准的设备上重现了D65光源下的218种自然植物颜色,所显示的颜色与植物反射光谱实物对应的名称一致。对8个自然植物在9种不同光源下和在sRGB空间下的颜色进行了预测显示。所提出的方案对在网络环境下实现相同实物在不同照明环境下的场景显示提供了可行的途径。     

彩色漫射物体的压缩全息层析成像

漫射物体的压缩全息利用其非相干散射密度函数在统计意义上满足稀疏先验这一假设,可以从多幅散斑图案实现漫射物体的层析重建,避免了散斑和不同平面的散焦图像之间的串扰。将单波长照明条件拓展到红、绿、蓝三色波长,提出一种新的适用于彩色漫射物体的压缩全息层析成像方法,搭建多波长照明条件下漫射物体的层析成像模型,并通过解压缩推理方法有效地分离不同平面的三维非相干密度函数。数值模拟实验表明,所提方法可以在多幅二维彩色散斑图案中成功进行彩色层析漫射物体的压缩重建,有效地抑制了散斑效应以及不同平面的散焦图像之间的相互串扰。     

基于人眼视觉和残差补偿的光谱降维模型的研究

传统主成分(PCA)光谱降维方法利用数学的方法,保证降维后的重构光谱与原光谱在形状上尽可能相似, 但是传统PCA降维过程中无差别的对待每一个波段的光谱数据,而人眼视觉对不同波段的光谱敏感程度不同,会造成有时候虽然光谱误差较小,但是人眼看上去色差较大的情况。在保证光谱误差的同时,为了能够有效的减少源光谱与重构光谱的色度误差,提出了两种基于人眼视觉的加权函数对传统PCA降维方法进行优化,并利用残差光谱对模型进行补偿。实验过程以Munsell色卡作为训练样本,Munsell色卡和多光谱图像“young girl”作为测试样本,然后利用本文提出的加权函数进行PCA降维并重构,并与相关文献提出的方法进行了对比。实验结果表明, 提出的两种加权算法,与其他算法相比,无论是色度精度还是在变光源的稳定性方面,都有显著地提高。     

基于压缩感知的反射光谱重构算法研究

光谱反射率描述物体的表面颜色特征,为了能够获取物体自身更加精确的颜色信息,在图像处理领域光谱反射率重构成为了关注的话题。反射光谱重构算法是对实验物体表面在可见光范围内每一波长处的光谱反射率进行重构,以达到提高物体自身颜色准确复制的精度,最后建立相应的反射光谱。尝试将压缩感知(CS)理论应用到光谱实验中,对光谱反射率进行重构。首先是介绍了压缩感知理论知识,然后把压缩感知理论与光谱反射率原理相结合,根据基于压缩感知的光谱反射率重构的理论框架,选取合适的采样值,压缩感知的采样值即压缩值,小波基作为正交矩阵,高斯随机矩阵作为测量矩阵,正交矩阵与测量矩阵需要保证具有不相关性,将原始光谱反射率从高维到低维进行线性投影,得到低维的观测信号,运行简单的正交匹配追踪算法(OMP)对低维的观测信号进行由低维到高维的高精度重构,重构得到的光谱反射率与原始光谱反射率具有相同的维度,最后将压缩感知重构算法与传统的光谱反射率重构算法伪逆法与多项式回归法进行比较。经过压缩感知重构算法得到的色差值与均方根误差值都小于伪逆法和多项式回归法重构的结果,经压缩感知的重构精度明显提高;经压缩感知重构的光谱曲线可以达到或者更接近原始光谱曲线的峰值,整体效果更接近原始光谱曲线;经多项式回归法和伪逆法重构的光谱曲线达不到原始峰值,整体上存在偏差。可以认为压缩感知用低采样的数据达到了全采样的效果,提高了光谱反射率重构的精度。基于压缩感知的光谱反射率重构算法效果明显优于传统的多项式回归法和伪逆法,可以将压缩感知理论应用到实际的多光谱成像系统中。     

基于多光谱图像融合的掌纹识别方法

生物特征识别在信息安全领域发挥着重要作用,掌纹识别作为一种新型生物特征识别方式,具有低失真、非侵入性和高唯一性等优势。传统掌纹研究大多使用自然光成像系统以灰度格式获取,识别精度很难进一步提升。为了获得更多的身份鉴别信息,提出利用多光谱掌纹图像代替自然光掌纹图像。针对现有掌纹识别算法由于没有考虑到不同光谱的特性而导致纹理细节丢失,识别精准率低的问题,提出了一种基于多光谱图像融合的掌纹识别算法。该方法通过对不同光谱下的掌纹图像进行快速自适应二维经验模式分解（FABEMD）,将多光谱掌纹图像分解成一系列频率由高到低的二维固有模态函数(BIMF)和一个残余分量,残余分量可被视为该光谱图像低频信息的初步估计。图像采集过程中光照条件很难保持稳定,而近红外光谱图像在进行FABEMD分解时对光照变换敏感,容易导致分解后的BIMF背景信息过于冗余;因此对分解后的近红外掌纹图像进行背景重建及特征细化,在对背景冗余信息进行平滑处理的同时可以有效增强高频信息的特征表达。为避免直接融合处理后引发的图像过度曝光问题,提出对近红外特征压缩后再融合。此外,提出了一种结合了注意力机制的改进残差网络（IRCANet）,用于融合后的掌纹图像分类,在网络中引入分阶段残差结构,缓解了网络的退化问题,在学习过程中有效地减少信息丢失,对于融合后的多光谱掌纹图像,分阶段残差结构能够稳定地将图像信息在网络间传输,但对图像中的高低频信息区分效果不够显著,为了使网络关注更多区分性特征,利用特征通道间的相互依赖性,在分阶段残差结构中结合了通道注意力(Channel Attention)机制。最终,在香港理工大学（PolyU）多光谱掌纹数据集上进行的综合实验表明,该方法可以取得良好的效果,算法识别准确率能达到99.67%且具有良好的实时性。     

AOTF多光谱成像系统中色差分析及硬件补偿策略

针对声光可调谐滤光器(AOTF)多光谱成像系统中存在色差,使得不同波长下成像清晰所需焦距有所差异,即使在固定波长下,由于横向(衍射方向)光谱展宽,出现横线清楚竖线模糊的现象,本文对AOTF中的色差做了具体分析,指出了成像模糊的原因。根据AOTF多光谱成像系统成像特点,进一步提出了一种改进的SSIM算法作为图像的清晰度评价函数,原算法中目标为两幅图像(一幅为参考图像,一幅为待测图像),而此算法中将目标设定为一幅图像中的相邻行进行相似度分析,明暗变化边缘相似度小说明对比度大,从而图像较为清晰。使用以此算法为核心的自动聚焦对AOTF多光谱成像系统中由色差引起的图像质量进行补偿,计算量小,速度快。通过实验验证了此补偿策略的可行性和实用性,结果表明此策略能够有效解决AOTF多光谱成像系统中因色差引起的图像模糊问题,具有重要的应用价值。