确定性相位掩膜可压缩双透镜成像

压缩成像是压缩传感理论的一个重要应用领域.本文将确定性测量引入压缩成像,提出一种确定性相位掩膜可压缩双透镜成像方法.模拟实验结果表明,新的成像方法可以在显著地降低物理实现成本的同时,有效地捕获图像信息来重建原始图像.此方法改变了经典的模拟-数字转换的光学成像思路,减少模数转换开销,并有利于图像的传输和存储,可以为照相机的设计提供若干理论、计算和技术支撑.     

托普利兹-循环块相位掩膜矩阵压缩成像

在托普利兹和循环矩阵的基础上,提出一种新的托普利兹-循环块相位掩膜矩阵可压缩双透镜成像方法.模拟实验结果表明:新的相位掩膜矩阵压缩成像可以在显著减少测量的同时,有效地捕获图像信息来重建原始图像|新相位掩膜矩阵的研究为确定性测量在压缩成像领域的应用提供了更多的支撑,在拥有原托普利兹和循环确定性测量优点的同时,还拥有自身的块结构特点,可以进一步减少物理实现成本,为新的照相机的设计提供若干理论、计算和技术支撑.     

托普利兹-循环块相位掩膜矩阵压缩成像

在托普利兹和循环矩阵的基础上,提出一种新的托普利兹-循环块相位掩膜矩阵可压缩双透镜成像方法,模拟实验结果表明:新的相位掩膜矩阵压缩成像可以在显著减少测量的同时,有效地捕获图像信息来重建原始图像;新相位掩膜矩阵的研究为确定性测量在压缩成像领域的应用提供了更多的支撑,在拥有原托普利兹和循环确定性测量优点的同时,还拥有自身的...     

确定性矩阵可分离压缩成像

针对可分离压缩传感使用的可分离随机正交矩阵在处理大尺度图像等高维信号感知时难度太大或成本过高的问题,引入确定性测量矩阵,提出确定性矩阵可分离压缩传感,可将如托普利兹矩阵及循环矩阵等具有确定性结构的矩阵作为可分离压缩传感的左、右可分离矩阵.该方案可以降低独立元素的数目,从而显著降低前端物理实现的难度与成本.数值模拟实验分别评估了该方法在不同采样率及不同图像尺寸下的压缩重建性能,结果表明该方法在独立元素非常少的情形下得到与原随机正交矩阵相近的重建质量,证明了其可行性.     

循环-托普利兹块相位掩模可压缩双透镜成像

压缩成像是压缩传感理论的重要应用领域之一,可以用比Nyquist测量数目少的测量值捕获充分信息重建稀疏或可压缩图像.在研究现有的压缩成像方法的基础上,给出一种新的循环-托普利兹块相位掩模矩阵可压缩双透镜成像方法.模拟实验结果表明新的相位掩模矩阵成像方法可以在欠采样的情况下有效地获得图像信息来重建原始图像.新方法的研究为...     

选择性双向顺序压缩感知重建动态磁共振成像

压缩感知是一种新兴技术,该技术能够用远低于奈奎斯特采样频率采集的信号恢复出原始信号. 压缩感知成像方法大大提高了心脏磁共振成像的采集速度,已有的方法主要利用动态图像时间相关及心脏的周期性运动特征,如采用在时间维做傅立叶变换或求解每帧数据跟参考帧数据的差异获取稀疏数据,满足压缩感知重建的要求. 该文提出了选择性双向顺序压缩感知重建算法,利用相邻帧的差异更小的特点,获取更加稀疏的差异数据,同时利用动态图像的周期性,以目标函数积分为判据,在时间顺序和时间逆序两个方向选择效果更好的方向进行数据重建,降低图像伪影和噪声. 该选择算法,可以在不增加重建时间的情况下,选择双向顺序重建中最佳的结果. 该文对心脏磁共振图像数据进行了数据处理实验,并且跟传统压缩感知算法、参考帧差异方法及匙孔成像方法进行了比较. 结果表明：该方法无论从视觉效果还是从统计结果上,都有很大的改善.     

一种数字微镜阵列分区控制和超分辨重建的压缩感知成像法

提出一种压缩感知成像框架结构.该结构采样端用新建的采样矩阵实现数字微镜阵列分区控制,可增强信息获取的准确性,测量得到与新数字微镜阵列对应的压缩采样值;重构端由采样值优化重构出低分辨率图像后,根据分区控制过程建立压缩感知理论框架下的超分辨重建模型,利用梯度稀疏约束优化算法进行求解,恢复出原高分辨率图像.实验结果表明:数字微镜阵列分区控制与超分辨重建相结合的方法可以明显降低压缩感知成像系统的计算量,缩短成像时间,并且具有较高的图像重构质量.     

基于压缩感知的动态散射成像

利用基于压缩感知的成像系统可以透过静态的散射介质获得高质量的重建图像. 但是当散射介质动态变化时, 因为采样所得的测量值受到散射介质衰减系数非线性变化的影响, 重建图像质量会大大下降. 针对上述情况, 本文提出基于压缩感知成像系统的测量值线性拉伸算法, 该算法能够对所得到的非线性测量值进行分析, 根据测量值大小的不同将测量值划分成数个区域并计算补偿系数, 从而根据补偿系数进行测量值线性拉伸变换, 使测量值线性化. 最后再对变换后的测量值进行压缩感知重建计算. 通过理论分析、计算机仿真和实验证明了所提算法能够有效地应对动态的散射介质, 提高基于压缩感知成像系统在透过动态散射介质时的图像重建质量.     

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。     

双树小波变换与小波树稀疏联合的低场CS-MRI算法

压缩感知理论常用在磁共振快速成像上,仅采样少量的K空间数据即可重建出高质量的磁共振图像.压缩感知磁共振成像技术的原理是将磁共振图像重建问题建模成一个包含数据保真项、稀疏先验项和全变分项的线性组合最小化问题,显著减少磁共振扫描时间.稀疏表示是压缩感知理论的一个关键假设,重建结果很大程度上依赖于稀疏变换.本文将双树复小波变换和小波树稀疏联合作为压缩感知磁共振成像中的稀疏变换,提出了基于双树小波变换和小波树稀疏的压缩感知低场磁共振图像重建算法.实验表明,本文所提算法可以在某些磁共振图像客观评价指标中表现出一定的优势.