一种广义旁瓣相消的超声成像算法

针对最小方差和相干系数结合算法在超声成像对比度、分辨率和对噪声的鲁棒性方面存在的不足, 提出一种广义旁瓣相消的成像算法. 首先基于最小方差准则, 构造广义旁瓣相消器, 获得自适应与非自适应两部分加权向量, 然后根据接收信号的协方差矩阵构建特征阈值信号子空间, 并将获得的加权向量投影到此特征信号子空间的左奇异矢量空间中, 获得新的加权矢量. 通过Field II点目标和吸声斑仿真结果表明: 该方法获得的超声图像在对比度、分辨率和对噪声的鲁棒性上均优于传统延时叠加算法及最小方差和相干系数结合算法, 同时将广义旁瓣相消算法获得的加权向量与符号相干系数结合, 还能进一步提高超声图像质量. 最后通过geabr_0实验数据进行测试, 结果表明: 提出算法的分辨率和对比度及对噪声的鲁棒性上均优于传统延时叠加算法及最小方差和相干系数结合算法.     

三种降采样成像策略的性能优化以及与传统傅里叶望远镜的比较

为了获得成像质量较好且成像时间较少的新型傅里叶望远镜成像策略,本文比较了三种降采样成像策略(压缩感知方法 (CS)、低频全采样方法 (LF)和变密度随机采样方法 (VD))与传统傅里叶望远镜(FT)在图像质量和成像时间上的差异.分析方法如下:利用传统FT外场实验所获得的目标频谱数据作为基础,三种降采样方法 (LF, VD和CS)分别按照各自的采样模式和重构方法实现目标图像的重构;通过直观观察和Strehl比两种方法比较三种降采样方法与传统FT在图像质量上的差异;通过分析成像时间的组成要素,初步比较三种降采样方法与传统FT在成像时间上的差异.分析表明:1)压缩感知方法的图像质量优于其他两种降采样方法 (LF和VD),但略低于传统成像结果; 2)压缩感知方法在成像质量上略低于传统FT,但在成像时间上却明显小于传统FT; 3)分析中采用的外场数据均含噪声,这说明上述三种降采样重构过程对噪声有较好的鲁棒性.综合上述分析结果可以看出,基于压缩感知的傅里叶望远镜(CS-FT)是在实际含噪情况下可大幅减少成像时间的优良成像策略.     

基于二维集合经验模式分解的距离正则化水平集磁共振图像分割

针对现有磁共振(MR)图像分割算法大多直接在原图像上进行处理,分割效果受噪声影响较大的问题,本文引入二维集合经验模式分解(BEEMD)算法,提高距离正则化水平集(DRLSE)方法对MR图像的分割精度.算法中首先使用BEEMD将待分割MR图像分解为多个二维固有模式函数(BIMF),通过对各BIMF赋予不同加权系数重构待分割图像,从而增强分割目标;然后在DRLSE的边界指示函数中添加部分BIMF分量,恢复因高斯平滑被模糊的目标轮廓,并使用DRLSE方法对重构图像进行分割.通过对仿真图像和临床MR图像分割验证,表明本文算法具有较高的分割精度和鲁棒性,能有效实现对临床MR图像的分割.     

基于QR码和Schur分解的双彩色盲水印算法

针对大多数盲水印算法不能抗旋转攻击及鲁棒性差的问题,提出一种将彩色QR码作为水印嵌入彩色宿主图像的强鲁棒性盲水印算法。算法基于Arnold变换对彩色QR码分通道置乱加密并归一化,将水印信息嵌入到彩色载体图像对应通道经小波变换和分块Schur分解后酉矩阵的系数差中。实验结果表明该算法具有较强的鲁棒性,能够抵抗任意角度的旋转攻击,且对裁切、JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、中值滤波、对比度增强等攻击具有较强的抵抗能力。算法在提取水印过程中不需要任何原载体图像相关信息,属于盲水印算法,在数字产品版权保护中具有较大的实际实用价值。     

基于迭代重构算法改进晶体衍射分光X射线鬼成像的图像质量研究

X射线鬼成像是一种低剂量、非定域成像方法,对医疗诊断和生物成像具有重要意义.在基于晶体劳厄衍射分光的X射线鬼成像中,晶体振动会造成衍射光路上散斑的模糊,进而导致利用关联方法重构图像衬度和空间分辨的降低.本文系统分析了衍射光路上散斑图像的模糊程度对归一化二阶关联函数g(2)的最大值和半高全。宽的影响.模糊程度的增强会导致g(2)最大值的减小和半高全宽的展宽,在理论上证明了模糊程度会引起重构图像的衬度和分辨能力的降低.为解决上述问题,本文在衍射光路和直通光路的直接关联方法(CLH)的基础上提出C_LHE方法(CLH enhanced method).模拟实验表明C_LHE算法能同时改善图像衬度和提高重构分辨率,并且模糊程度增强时,G_LHE算法重构图像的峰值信噪比与先对直通光路的散斑图像进行高斯滤波处理再进行双光路关联计算方法(GLL)的差距扩大,同时保证其对噪声的鲁棒性.本文为晶体衍射分光的X射线鬼成像的实际应用提供可行的思路.     

改进的最小方差算法在超声成像中的应用

为了提高最小方差超声成像算法的分辨率、对比度以及对噪声的鲁棒性,提出一种改进的最小方差成像算法。该方法首先基于回波信号中期望信号与噪声信号的可分离性将信号划分为期望信号和噪声信号,然后根据最小方差原理,求出加权向量使期望信号功率最小,同时,为了增加算法对噪声的鲁棒性,对信号方向向量增加一对约束条件,进一步提高图像质量。在全发全收和合成孔径模式下对点目标和吸声斑进行仿真,结果表明所提算法在全发全收模式下,-6 dB处分辨率在最小方差基础上提高了1倍左右,在合成孔径模式下,对比度在特征空间最小方差算法基础上提高了8 dB,且远优于传统延时叠加算法。最后通过实验进一步表明改进的最小方差算法图像在分辨率、对比度及对噪声的鲁棒性等方面表现更优,可以有效的改善超声图像的质量。      

四光束剪切相干成像目标重构算法研究

针对传统剪切光束成像技术的准实时性问题,提出用口字形排布的四束光代替传统L形三束剪切光照射目标,研究了四光束剪切相干成像目标重构算法.只需单次测量就能同时重构出四幅目标图像,减少了用于降低散斑噪声、获取高质量图像所需的测量次数,同时大大减少了多组发射时的光束切换次数,提高了成像效率.在算法实现中,通过最小二乘法恢复出四组波前相位,利用散斑幅值的简单代数运算恢复波前幅值,从而重构出目标图像.仿真结果表明,与传统方法相比,在图像质量相同的前提下,本文方法所需的数据采集时间减少了至少1/2,不但提高了目标重构效率,还可为远程运动目标的成像识别提供更好的手段.     

基于分块平滑投影二次重构算法的单像素成像系统

单像素成像系统是通过无空间分辨能力的单像元探测器来获取目标二维分布信息的计算光学成像技术,与传统直接成像技术相比具有高能量收集效率、高灵敏度等一系列优点,在高能物理诊断技术领域有着广阔的应用前景。针对实际单像素压缩感知成像系统在复杂诊断环境中存在的重建噪声较大的问题,提出并实现了基于分块平滑投影Landweber二次重构算法的单像素成像系统。根据算法观测矩阵分布特性以及数字微镜硬件输入要求实现了实际投影观测矩阵的变换,利用二次重构算法实现了单像素诊断的仿真分析与实验测试。仿真结果表明,在采样率为20%～30%的条件下,重建图像峰值信噪比大于20 dB,结构相似性高于0.8。进一步搭建单像素成像平台完成实验研究及验证,实验结果表明,利用二次重构算法模型对目标场景进行恢复的效果优于其余两种传统算法。二次重构单像素成像系统在采样率仅为20%的条件下能够重建出清晰的原始图像,具有较好的噪声抑制特性。     

基于改进的拉普拉斯金字塔变换的图像融合方法

介绍了传统的拉普拉斯变换存在的缺点以及改进的拉普拉斯变换的基本原理和重构方法,分析了新的重构算法能够在重构时抑制噪声的特点。提出了在图像融合过程中会引入噪声的问题,并通过实验分析了图像融合过程中引入的噪声情况。使用新的重构算法能够在图像重构过程中,而不是在系数处理过程中,有效抑制融合噪声。给出了基于改进的拉普拉斯变换方法进行图像融合的基本架构,并对变换系数的设置与融合过程的处理进行了详细的介绍。仿真实验的主客观性能比较表明,基于改进的拉普拉斯变换的图像融合方法比其它几种基于金字塔变换的融合效果要好得多。     

基于压缩感知与扩展小波树的自适应压缩成像

为了在现有的采样条件下,通过新的压缩采样方式获得计算量小且质量更好的图像,提出了基于压缩感知与扩展小波树的自适应压缩成像方法。首先将图像投影到分区控制的DMD上,获得图像在低分辨率下的测量值,并通过压缩感知重构算法重构出低分辨图像,接着利用扩展小波树预测重要小波位置,通过DMD在小波域采样获取图像的细节信息,最后由小波逆变换恢复高分辨率图像。将该方法与最小化全变分算法（TVAL3）和近来提出的基于扩展小波树的自适应成像算法（EWT-ACS）效果进行对比,实验结果表明,以boat图像为例,在压缩感知采样率为0.75,整体采样率为10%的无噪声条件下,该方法相较于TVAL3、EWT-ACS算法信噪比提高了4.63 dB和2.87 dB,在附加噪声条件下成像效果也较好。该方法能极大地降低压缩感知重建算法的运行时间,同时减少采样次数,具有较好的抗噪性。     

Diffuse Optical Tomography using Time-resolved Photon Path Distribution

Our research goal is to develop diffuse optical tomography (DOT) capable of quantitative measurement. Information on optical pathlength is essential for reconstructing images with quantitative properties, and we have performed image reconstruction with a simulation model using a time-resolved photon path distribution (time-resolved PPD). The results showed that a DOT image reconstruction algorithm using this PPD is effective in quantifying the absorbers in a scattering medium such as human tissue. This algorithm uses a photon distribution independent of absorption by simply assuming that the measurement object is homogeneous, which means that PPD needs to be calculated only once. Our technique is therefore applicable to short-time imaging of measurement objects for which absorption changes flatness such as that in human tissue.     

Convergence rate calculation of simultaneous iterative reconstruction technique algorithm for diffuse optical tomography image reconstruction: A feasibility study

Diffuse optical tomography (DOT) is an emerging technique for functional biological imaging. The imaging quality of DOT depends on the imaging reconstruction algorithm. The SIRT has been widely used for DOT image reconstruction but there is no criterion to truncate based on any kind of residual parameter. The iteration loops will always be decided by experimental rule. This work presents the CR calculation that can be great help for SIRT optimization. In this paper, four inhomogeneities with various shapes of absorption distributions are simulated as imaging targets. The images are reconstructed and analyzed based on the simultaneous iterative reconstruction technique (SIRT) method. For optimization between time consumption and imaging accuracy in reconstruction process, the numbers of iteration loop needed to be optimized with a criterion in algorithm, that is, the root mean square error (RMSE) should be minimized in limited iterations. For clinical applications of DOT, the RMSE cannot be obtained because the measured targets are unknown. Thus, the correlations between the RMSE and the convergence rate (CR) in SIRT algorithm are analyzed in this paper. From the simulation results, the parameter CR reveals the related RMSE value of reconstructed images. The CR calculation offers an optimized criterion of iteration process in SIRT algorithm for DOT imaging. Based on the result, the SIRT can be modified with CR calculation for self-optimization. CR reveals an indicator of SIRT image reconstruction in clinical DOT measurement. Based on the comparison result between RMSE and CR, a threshold value of CR (CR_T) can offer an optimized number of iteration steps for DOT image reconstruction. This paper shows the feasibility study by utilizing CR criterion for SIRT in simulation and the clinical application of DOT measurement relies on further investigation.     

An experimental investigation on two-dimensional shape-based diffuse optical tomography

A two-dimensional （2D） shape-based approach of image reconstruction using a boundary element method is developed for diffuse optical tomography （DOT）. The experimental validation uses a four-channel time- correlated single photon counting （TCSPC） system for detection and an intensity data-type for image reconstruction. The optical and geometric parameters are simultaneously recovered using a difference imaging scheme. Results demonstrate that the proposed DOT modality is a promising methodology of in vivo reconstruction of the optical structures of tissues.     

Improving depth resolution of diffuse optical tomography with an exponential adjustment method based on maximum singular value of layered sensitivity

The sensitivity of diffuse optical tomography (DOT) imaging exponentially decreases with the increase of photon penetration depth, which leads to a poor depth resolution for DOT. In this letter, an exponential adjustment method (EAM) based on maximum singular value of layered sensitivity is proposed. Optimal depth resolution can be achieved by compensating the reduced sensitivity in the deep medium. Simulations are performed using a semi-infinite model and the simulation results show that the EAM method can substantially improve the depth resolution of deeply embedded objects in the medium. Consequently, the image quality and the reconstruction accuracy for these objects have been largely improved.     

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.     

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。     

像面滤波技术在无透镜傅里叶变换数字全息中的应用

无透镜傅里叶变换数字全息波前重建主要采用全息图的一次快速傅里叶变换方法,重建图像不能充分占有重建平面.本文基于像平面滤波技术,提出对物体局部区域光波场进行放大重建并让重建图像布满重建平面的方法,给出具有精细结构物体的数字全息波前重建实例.此外,将数字全息光波场重建视为具有方形出射光瞳的光学系统的相干光成像过程,导出了物体放大图像的分辨率与光学系统相关参量的关系,并通过实验给予证明.     

像面滤波技术在无透镜傅里叶变换数字全息中的应用

无透镜傅里叶变换数字全息波前重建主要采用全息图的一次快速傅里叶变换方法,重建图像不能充分占有重建平面.本文基于像平面滤波技术,提出对物体局部区域光波场进行放大重建并让重建图像布满重建平面的方法,给出具有精细结构物体的数字全息波前重建实例.此外,将数字全息光波场重建视为具有方形出射光瞳的光学系统的相干光成像过程,导出了物体放大图像的分辨率与光学系统相关参量的关系,并通过实验给予证明.     

光学低通滤波器的光学传递函数分析

光电成像系统的抽样过程会引起图像频谱在频谱空间上的多次复制,如果抽样过程不满足系统的奈奎斯特条件,相邻的频谱项就会产生混叠.光学传递函数可以反映系统中光学成像,抽样和重建等各个过程对图像信号频谱的响应.通过对使用光学低通滤波器(OLPF)光电成像系统的光学传递函数的分析,表明光学低通滤波器可以有效地限制图像的频谱宽度,使抽样满足奈奎斯特条件,达到消除频谱混叠,改善重建图像质量的目的.     

雾化场光学全息与数字全息联合测量

针对雾化场光学全息测量存在干板湿化学处理繁琐、再现像采集耗时的问题,提出光学全息与数字全息联合测量的方法,建立由同轴光学全息、同轴数字全息以及数字延迟信号发生器组成的测量系统,并以双孔直射式喷嘴产生的雾化场为测量对象,利用该测量系统在一次测量中同时获得雾化场的光学全息和数字全息的再现图像,两者具有很好的一致性。光学和数字再现图像相对应的视场范围分别为27.87 mm4.77 mm和27.59 mm6.67 mm,数字方式获得视场范围内单一层面再现像的时间仅为8 s,而光学方式将近1 h。结果表明,光学全息与数字全息联合测量时,通过数字全息的雾化再现图像能够对实验总体效果进行实时评估,提高了雾化场全息测量的实验效率。