基于局部Hadamard调制的迭代去噪鬼成像

庞大的采样次数和较低的信噪比(SNR)一直制约着鬼成像的实际应用进程,传统的鬼成像利用高斯型随机光场进行成像,而高斯矩阵的非正交性引入了散斑相关性噪声,降低了信噪比和成像效率。为此提出了利用局部的Hadamard矩阵对目标进行测量,并以低分辨率的清晰成像作为高分辨率成像的先验知识实现去噪,可以有效避免相关性噪声。通过仿真以及实验表明,与传统的重构方法相比,本文方法可以提高信噪比和成像效率。     

小波降噪提高时延估计精度的研究

为了估计两个在空间上分离的传感器所接收信号之间的时间延迟,结合小波降噪的特点,提出了一种基于小波降噪的广义相关时延估计算法.鉴于传统阈值降噪的不足,对小波阙值的选取进行改进,研究出一种新的小波阈值降噪技术.该算法克服了传统广义相关法需要信号和噪声先验知识的局限性,放宽了直接互相关法对信号和噪声的假设条件.仿真和实验结果...     

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.     

基于邻域相似度的压缩感知鬼成像

为了提高压缩感知鬼成像的成像质量以及解决低采样率条件下成像失真度高的问题,提出一种基于邻域相似度的鬼成像(NSGI)方案。邻域相似度体现在图像像素间的关联性,携带关于物体结构的重要信息,在分析压缩鬼成像原理的基础上,利用邻域相似度来评价待探测目标。根据贪婪算法的原理,采用邻域相似度优化图像重构过程,并设置相关度阈值降低计算的复杂度。仿真和实验结果均表明,与传统方法相比,该方案可以在低采样率条件下获得高质量低失真度的图像,有利于推动鬼成像技术的实用化。     

基于高斯曲率优化和非下采样剪切波变换的高密度混合噪声去除算法

为提高矿井混合噪声图像的可观测性,提出了基于高斯曲率优化和非下采样剪切波变换的高密度混合噪声去除算法.使用局部高斯曲率优化混合噪声图像,抑制椒盐噪声对噪声分布的影响,使混合噪声分布近似为高斯噪声分布.使用非下采样剪切波变换分解高斯曲率优化图像,实施自适应硬阈值收缩降噪,去除混合噪声中的高斯噪声成分.最后,迭代使用局部高斯曲率优化和非下采样剪切波变换降噪去除残余噪声,直至输出图像梯度能量满足停止条件.实验表明,本文算法能够有效地去除高斯噪声和椒盐噪声构成的高密度混合噪声,且有效抑制了剪切波变换降噪引起的伪吉布斯现象,有效地降低了矿井图像的噪声.     

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%.     

一种基于改进累积方差百分比的红外高光谱数据降噪方法

降低红外高光谱观测数据中的噪声水平是提高温湿廓线反演精度和反演稳定性的重要环节。采用主成分分析法降噪时,最优主成分个数k的选择一般是根据统计和经验的方法确定。统计的方法大都是根据累积方差百分比法,通过人为设定累积贡献率阈值确定最优主成分个数,使得该方法具有较大的主观性和随意性;经验的方法则需要实时的等效噪声光谱(NESR)数据做标准化处理将非均匀噪声转化为高斯分布,而实时的NESR数据在很多情况下不易获取。针对上述问题,提出了一种基于改进累积方差百分比的主成分降噪方法,通过迭代计算选取不同主成分时重构光谱辐射与模拟光谱辐射的偏差来计算累积贡献率阈值,根据阈值确定最优的主成分个数。该方法解决了确定累积贡献率阈值主观随意性的问题,并且不需要实时的NESR数据做标准化处理。根据物理反演结果分析了数据的标准化对降噪的影响,结果表明,标准化对降噪效果的影响很小,由标准化造成的k值计算误差对降噪效果的影响更大。利用该方法对2011年4个季度中具有代表性的数据做降噪处理,反演的温度廓线均方根误差相比于经验公式法在0.32～3 km高度上提高了约0.1 K,与利用等效噪声光谱标准化后的降噪数据的反演结果精度相当。在无法获取等效噪声光谱数据情况下,该方法可以客观合理地对地基红外高光谱数据进行降噪。     

基于阈值分割的并行压缩鬼成像方法

为了提高鬼成像的速度,提出了基于阈值分割的并行压缩差分鬼成像方法。首先通过设置合理的阈值筛选出涨落较为明显的数据进行采样;然后再通过并行分块降低图像维度,提高整体运算速度;最后通过压缩感知重构算法重构图像。通过对图"BUAA"的半物理仿真以及透射物体"光"的实验结果表明,与普通的二阶赝热光关联成像相比,该方法能以更少的采样次数和运行时间重构图像,可提升成像信噪比。     

分数评估法实现光通过散射介质聚焦

为了解决强噪声环境下的相干光通过散射介质聚焦与成像问题,本文提出分数评估法,利用该方法对入射光的相位分布进行迭代优化。分数评估法的基本思想是在优化迭代过程中,通过参考目标光强值赋分的方式对相位值进行评估和考量。通过二元相位优化的方式提升迭代程序运行的速度,缩短聚焦时间,以便将该方法运用于动态散射介质。将该方法与蚁群算法对比,结果发现,分数评估法在强噪声环境下仍然能够实现散射聚焦,而蚁群算法在强噪声环境下失效。实验测得分数评估法的焦点光强是优化前散斑平均光强的71.4倍。因此,对于今后在生物成像、光电检测等应用领域,应当优先考虑使用分数评估法优化入射光的波面以提升成像或聚焦的分辨率和清晰度。     

光子成像静止点目标的管道滤波探测方法

构建了具有单光子成像能力的光子成像系统,提出应用管道滤波方法实现对光子受限静止点目标的探测。分析了光子图像静止点目标与点状噪声特征,根据静止点目标在序列图像中位置的确定性以及噪声点的不相关性,研究了基于管道滤波的光子成像静止点目标探测方法。为降低目标探测的虚警概率,优化了管道滤波直径。以实验采集得到的多组光子图像序列为样本,获得了探测概率、虚警概率与信号光子数、噪声光子数、管道长度以及检测阈值的关系。检测结果显示,对信号与噪声的平均发生率为0.4和5.215的序列图像,当管道长度为9、检测阈值为2时,探测概率达0.9以上且虚警概率〈0.08。对比多组图像序列的检测结果表明,影响探测概率的主要参数是信号光子数,而影响虚警概率的主要参数是噪声光子数。     

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.     

基于二值化计算鬼成像的盲水印方法

提出了一种基于二值化计算鬼成像的盲水印方法.首先将水印图像经计算关联成像加密系统加密,并将加密数据二值化,然后将其隐藏到宿主图像的离散余弦变换域,实现水印信息的嵌入.水印信息的提取和重建是隐藏和加密的逆过程,分别借助提取密钥和解密密钥获取水印信息.仿真实验证明,该方法具有很好的隐蔽性,在嵌入因子α=10时,嵌入水印仍具有较好的不可感知性,含水印图像的峰值信噪比在38 dB以上;另外,该方法也具有一定的容错能力,提取的加密数据错误率达20%时,重建的水印信息仍能分辨和识别;与传统的计算鬼成像相比,加密数据的二值化为水印嵌入提供了方便,但是并未对重建图像带来严重恶化,其相关系数相差不足0.1;水印信息的提取无需借助原始宿主图像,是一种盲提取方法.     

Probability theory of intensity correlation in ghost imaging with thermal light

To well reveal the imaging mechanism of ghost imaging (GI) with thermal light, we propose a probability theory using more general assumptions than existing theoretical explanations that the reference patterns obey an arbitrary identical distribution and the objects are of grayscale. It is not limited to a specific correlation function, even multi-functional variants of reference patterns can be used in correlation calculation. We have proven in both theory and experiments that the reconstruction means are linear transformations of original object's gray values and the probabilities of recovered pixel values in the pixel region of the same original gray value follow a Gaussian distribution, whose variance explains the appearance of reconstruction noise. We also derive the relationship between pattern variance and contrast-to-noise ratio under noisy conditions, which will be instructive for better pattern construction. This work will deepen the understanding of GI and enrich intensity correlation forms.     

Mask-based denoising scheme for ghost imaging

Ghost imaging(GI) is thought of as a promising imaging method in many areas. However, the main drawback of GI is the huge measurement data and low signal-to-noise ratio. In this paper, we propose a novel mask-based denoising scheme to improve the reconstruction quality of GI. We first design a mask through the maximum between-class variance(OTSU)method and construct the measurement matrix with speckle patterns. Then, the correlated noise in GI can be effectively suppressed by employing the mask. From the simulation and experimental results, we can conclude that our method has the ability to improve the imaging quality compared with traditional GI method.     

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。     

扫描电镜图像去噪的研究与实现

扫描电镜能直观观察样品的表面结构,但其高分辨形貌成像图固有的噪声不利于图像分析。针对集成电路器件扫描电镜成像图的去噪声问题,采用了通过滑动条方式自适应设置图像二值化阈值,将数学形态学处理方法与图像二值化相结合,实现了对图像噪声的自动去除处理;同时还设计了通过手动勾勒图像中的多边形区域实现去除噪声的功能;为使图像达到更好的效果,系统还可允许针对自动去噪后的图像自行选择是否进行手动去噪,并设计实现了风格直观简洁,易于操作的交互式用户界面。对多幅集成电路器件扫描电镜成像图进行去噪声处理的结果和对去噪前后的图像进行无参考图像质量评价的数据表明,该方法有效地改善了扫描电镜图的信噪比,获得了突出前景等有用信息。     

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.