数字对焦光场成像清晰度评价方法研究

结合光场成像数字对焦空间域算法和频率域算法的区别,分别提出了适用的图像清晰度评价方式,并进行了仿真实验分析.空间域评价方法根据评价区域缩小图像重构数据量,频率域评价方法则将评价函数嵌入到图像重构过程中,改进后的方法相对传统方法提高了速度.     

一种基于改进频域图像配准技术的超分辨力图像处理方法

为提高光电成像系统的空间分辨力,提出了一种基于改进的频率域图像配准技术的超分辨力图像处理方法。首先利用改进的频域图像配准方法估算出低分辨力图像之间的微位移量,然后采用Papoulis-Gerchberg超分辨力处理方法完成图像复原。利用不同重构方法进行了仿真及实验研究,给出了评价参数。模拟和实际显微热图像的处理结果表明:该算法可使图像质量得到改善,分辨的细节更多,可有效地提高光电成像系统的空间分辨力;处理算法简单,计算量小,可实现快速处理。该算法还可应用于其他不可控光学微扫描成像系统中,具有广泛的应用前景。     

基于空间域压缩采样和谱域Karhunen-Loève变换的光谱成像与重构

光谱图像包含丰富的空间信息和光谱信息,能够为天基预警探测任务提供重要的信息支撑,但其庞大的数据量给硬件设备带来了极大的挑战。传统的基于奈奎斯特采样的"先采样后压缩"的处理方式不仅无法从根本上解决数据量庞大的问题,还会造成资源浪费;针对此问题,利用单波段二维图像的稀疏性和空间编码数据的谱间冗余,设计了一种基于空间域压缩采样和谱域Karhunen-Loève(KL)变换编码的光谱图像重构方法,并建立基于1范数和全变分约束的单波段二维图像复合正则重构模型,同时结合投影梯度法和软阈值收缩算子设计2D-CRPG模型求解算法。结果表明:基于空间域压缩采样和谱域KL变换编码的光谱图像重构方法能够有效降低数据采样成本,有利于天基预警探测光谱成像;2D-CRPG重构算法能够有效保留光谱图像的结构信息,从而在有限的采样率下较好地重构原始光谱图像。     

一种基于边缘的曲波变换图像融合方法

提出了一种新的图像融合方法。采用Canny边缘检测方法,并结合曲波变换算法,确定图像边缘位置。针对曲波分解的不同频率域,对高频信息依据其是否为边缘点采用不同的融合策略,对低频信息利用平均法进行融合,最后进行重构得到融合结果。对该方法得到的实验结果进行主客观评价和对比表明,提出的算法在抑制噪声的同时,能有效地突出边缘细节,具有更好的视觉效果。     

基于稀疏先验的空间目标图像盲反演方法

针对图像盲反演算法未考虑空间目标图像自身特性,致使对空间目标图像细节信息恢复不理想、重构图像中易产生边界伪像等不足之处,提出了一种基于稀疏表示的联合稀疏先验约束盲反演算法.首先,结合空间目标图像梯度的稀疏特性,采用图像梯度的L 0范数提取有利于模糊核估计的图像显著边缘信息;其次,采用L p范数和L 0范数对图像的梯度分布和空间域进行稀疏约束,以保证反演图像的像素点间具有显著的对比度,同时保证图像中包含边缘和纹理等细节信息;最后,采用拉普拉斯分布先验对模糊核进行约束,以保证模糊核的稀疏特性.采取交替迭代策略对所提出的模型进行优化求解,从而得到模糊核和空间目标图像的估计值.实验结果表明,相比于几种具有代表性的盲反演算法,提出的方法能估计出更准确的模糊核,对图像边缘和纹理等细节信息具有更好的恢复能力,在主观评价和客观评价方面均取得了较好的反演性能.     

基于小波变换和非负支撑域递归逆滤波算法的盲目图像复原

提出了一种将自适应正则化方法与非负支撑域递归逆滤波(NAS-RIF)算法相结合用于小波域的盲图像复原算法.该算法先对降质图像进行小波分解,得到了图像在不同子频段的信息.在各个子频段采用NAS-RIF算法进行复原.针对各个子频段内图像的频率和方向特性,分别引入了不同的正则化约束项.在各个子频段估计出噪声方差,提出了根据噪声方差和图像局部方差来选取正则化参数.分别对两幅模糊图像进行了仿真实验,复原结果取得的信噪比分别为19.66 dB和23.86 dB.实验结果表明,复原效果相对于空间自适应正则化方法有一定的提高.     

基于背景信息的磁共振成像尖峰噪声消除

磁共振成像扫描过程中如果在K空间中出现尖峰噪声,将会严重影响图像质量. 该文提出了一种利用磁共振图像背景信息来定位并修复尖峰噪声的方法. 首先将K空间数据沿着频率编码k_x和相位编码k_y 2个方向分别进行一维傅立叶变换,然后在获得的2个中间域数据中,分别截取出背景区域, 进行一维反傅立叶变换得到与背景对应的频率域数据,通过对背景频率域数据的分析,获得尖峰噪声的k_x和k_y坐标,最后对异常点进行修复. 该算法可以很好地消除各种模式的尖峰噪声,与已有的算法相比,能够更好地处理K空间中连续多个相位编码行上出现尖峰噪声的情况,有效地消除图像伪影.     

线焦斑X射线源成像

为解决普通X射线源光通量和空间相干性的矛盾,本文提出一种焦斑为线状的新型X射线源.理论上,本文所提的射线焦斑为理想的线,沿线方向上提供高通量光子;垂直线方向光源为空间相干光,可为系统提供高分辨率图像.沿着线方向上,图像会损失细节,为补偿该方向上图像的损失,利用旋转叠加的方法,重构出高分辨率图像.在频率域,分析了旋转叠加空间频率传递函数值的分布特性,其结果表明:相对单个图像,频率传递函数在频域的各个方向,传递函数特性有大幅度提高,从而可以传递图像高空间频率成分.基于普通X射线管,实现了该种射线源,并利用实验验证了该方法的有效性.     

激光反射断层成像相位恢复方法

针对激光反射断层成像过程中存在目标的平动和抖动所产生的旋转中心偏移导致重建图像错位形成伪影的问题,提出基于相位恢复技术的改进误差下降算法.该方法通过光强反复迭代得到相位分布,获得重构目标丢失的相位信息,通过增加初始约束条件以及空间域和频域的限制有效改善算法的收敛性.运用改进的误差下降算法,有效改善了相位恢复方法容易陷入局部极小解的问题,获得了优化的重构图像.仿真实验表明,三组投影数据重建图像的平均相对均方误差由0.774下降为0.551,能够有效消除图像重建伪影.外场实验结果表明此方法使激光反射断层成像系统分辨率得到有效改善.     

基于空频结合的图像增强的脑肿瘤分割

针对脑部核磁共振图像中含有噪音、对比度低及肿瘤边界不连续模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于空频域图像增强的脑肿瘤分割算法.首先,采用空频域相结合的增强方法对图像进行增强处理.该方法利用基于邻域的方法,结合了空间域增强算法与基于方向滤波器组的频率域增强算法,具有它们优点的同时,克服了前者导致的图像细节模糊的缺陷及后者带来的对比度降低的缺陷.然后,利用液体向量流的分割方法,对增强后的图像进行分割,得到脑肿瘤区域.实验结果表明,本文的增强方法在增强肿瘤边界特征的同时改善了图像的对比度和清晰度,提高了脑肿瘤分割的准确性.     

Compression and reconstruction of MRI images using 2D DCT.

In magnetic resonance imaging (MRI), the original data are sampled in the spatial frequency domain. The sampled data thus constitute a set of discrete Fourier transform (DFT) coefficients. The image is usually reconstructed by taking inverse DFT. The image data may then be compressed using the discrete cosine transform (DCT). We present here a method of treating the data that combines two procedures, image reconstruction and data compression. This method may be particularly useful in medical picture archiving and communication systems (PACS) where both image reconstruction and compression are important issues.     

不同插值算法的光场重聚焦分析

光场数据重聚焦包括空间域重聚焦和频域重聚焦两种方法，在重聚焦过程中均需要进行插值计算，重聚焦精度与插值精度密切相关，而插值算法的复杂度会影响计算效率。在实际大量图像处理中，在重聚焦效果满足精度要求的前提下选择计算效率最高的方法，其中，插值精度对频域影响远大于空间域。介绍了空间域重聚焦和频域重聚焦的原理，以及传统3种插值方法和sinc函数插值法，分别用不同的插值方法对这两种重聚焦方法进行实验，比较其重聚焦效果并计算其效率。实验结果表明，在实际应用中为了满足计算效率的需求，在满足精度要求情况下，空间域重聚焦采用线性插值法最佳，频域采用采样半径为2像素的sinc插值最佳。对同一幅影像多次重聚焦时，频域方法优于空间域方法。     

天光背景下混浊大气中成像质量的分析方法

调制传递函数(MTF)定量描述混浊介质对图像质量的影响,它是混浊介质的固有光学特性,利用等效原理可以获得MTF从低频到高频的完整特征.在实际应用中,混浊介质中的图像质量不仅取决于介质的MTF,还与图像的背景辐射密切相关.本文从混浊大气中图像退化机理出发,理论分析了空间频域中天光背景下图像质量的退化过程.参考等效原理,提出了一种考虑天光背景的表观MTF,得到了表观MTF与介质MTF和天光背景的定量关系,从而得到了一种分析背景辐射下混浊介质中图像质量的有效便捷方法.针对图像质量优化方法,从空间频域的角度提出了一种评价原则.     

多重交织抽样消除光电成像系统中的高阶残余频谱

光电成像系统的抽样过程引起图像频谱分布在频谱空间无限重复，即使抽样过程满足系统的Ｎｙｑｕｉｓｔ条件，即无频谱混叠，但在重建过程中，如果电子滤波的频率响应范围较宽，不能对高阶频谱项截止，它对高阶重复的频谱项的衰减所产生的残余频谱会在重建图像中产生假响应。本文提出用同一图像进行多重交织抽样的方法来消除重建过程中的高阶残余频谱，同时具有较好图像恢复的效果。在理论上用光学传递函数方法证明了有关的结论。     

层析成像图像重建算法综述

介绍了层析成像技术的图像重建算法,并从正向问题数学模型的简化和反向问题数学模型的映射结构的角度比较了各种算法的特点和优劣。研究表明:用本质是线性算法的各种变换方法重建图像存在严重失真,而卷积滤波的引入可以使变换方法的重建效果有所改善;基于导数搜索的迭代算法对初始值依赖性强、收敛速度慢并且容易陷入局部最优解;基于Fourier变换的方法具有本质的局限性;小波变换则可以同时刻画图像时域和频域的细节特征;有限元法通过重建对象像素的智能划分可以简化正问题的复杂性;而具有物理背景的蒙特卡罗法、模拟退火法、遗传算法、粒子滤波法及神经网络法更适合于复杂且非线性的图像重建;智能化、仿生化、并行化以及各种算法的融合是层析成像图像重建算法的发展趋势。     

基于DMD的数字全息显示及其再现像质增强

采用DMD作为空间光调制器构建了一套数字全息显示系统.分析了数字全息图光学再现中影响再现图像质量的因素,提出了一种采用频域滤波重建高条纹对比度滤波全息图来改善其光学再现图像质量的新方法.采用信噪比及图像亮度作为评价参量,对原始全息图和滤波全息图的数值再现像进行定量分析表明,滤波后全息图的再现像质量明显优于原始全息图的再现像.基于DMD数字全息显示系统的光学再现实验也验证了理论分析结果.     

Deep learning for image reconstruction in thermoacoustic tomography

Microwave-induced thermoacoustic tomography(TAT)is a rapidly-developing noninvasive imaging technique that integrates the advantages of microwave imaging and ultrasound imaging.While an image reconstruction algorithm is critical for the TAT,current reconstruction methods often creates significant artifacts and are computationally costly.In this work,we propose a deep learning-based end-to-end image reconstruction method to achieve the direct reconstruction from the sinogram data to the initial pressure density image.We design a new network architecture TAT-Net to transfer the sinogram domain to the image domain with high accuracy.For the scenarios where realistic training data are scarce or unavailable,we use the finite element method(FEM)to generate synthetic data where the domain gap between the synthetic and realistic data is resolved through the signal processing method.The TAT-Net trained with synthetic data is evaluated through both simulations and phantom experiments and achieves competitive performance in artifact removal and robustness.Compared with other state-of-the-art reconstruction methods,the TAT-Net method can reduce the root mean square error to 0.0143,and increase the structure similarity and peak signal-to-noise ratio to 0.988 and 38.64,respectively.The results obtained indicate that the TAT-Net has great potential applications in improving image reconstruction quality and fast quantitative reconstruction.     

基于FPGA的实时大气湍流图像复原算法及实现

由于大气湍流的影响,远距离光学成像设备获取的图像会出现严重的退化现象,例如几何畸变、运动模糊和离焦模糊等。目前主流的湍流复原算法通常依赖于非刚性配准、重建,或者从长时的视频序列中寻找稀有的“幸运区域”,这些方法均需要庞大的计算量或者提前获得完整视频数据,无法满足实际应用场景的实时性要求。因此,提出一种可在FPGA中实现的实时湍流复原算法。该方法利用大气湍流的随机性,通过连续帧信息对图像进行时间域的滤波,解决了图像几何畸变的问题;然后,将频域的维纳滤波转换为较为容易实现的空间域卷积,解决了图像模糊的问题。实验表明,本文算法不仅满足了实时性要求,同时有效地实现了湍流图像的复原。     

一种基于多级小波域分解的时域扩散光学层析成像方法的研究

面向基于有限差分光扩散模型的平板乳腺扩散光学层析反演问题,提出了一种有效提高图像重建质量的方法.与基于全空间域离散像点的传统重建算法不同,本方法采用小波函数对吸收系数和散射系数在空间域进行多尺度分解,在减少低分辨率重建中光学参量的个数、有效改善重建过程病态性的同时,通过逐级细化分解尺度,最终提高了图像的量化度和空间分辨率.数值模拟表明,该方法可实现目标体边对边4 mm的空间分辨率,量化度明显高于传统算法.