基于稀疏重建的磁共振图像尖峰噪声消除方法

磁共振图像K空间中的尖峰噪声会严重影响图像质量.该文在磁共振图像压缩感知的共轭梯度重建法的基础上,提出一种新的利用磁共振图像稀疏性进行尖峰噪声修复的方法.传统的共轭梯度重建是通过小波域迭代进行的,对于K空间的尖峰噪声的消除不是最适合.首先提出压缩感知的K空间重建算法,该算法与小波域重建等效.在此基础上,提出可以较好地修复尖峰噪声的K空间部分重建算法.即在迭代过程中,以图像的稀疏性作为约束条件,仅修改尖峰噪声所遮盖区域的数据,其他位置的数据保持不变.该算法与传统的插值算法及共轭梯度算法相比,能够更好地修复K空间尖峰噪声点,减少图像伪影,同时降低了对尖峰噪声定位准确性的要求.     

六角密积晶格中紧束缚电子的能带结构

本文采用紧束缚电子模型计算六角密积晶格的能带.结果表明，六角密积晶格的能带为特殊的复数形式，产生复能带的原因是由于其独特的晶格结构导致近邻原子的对称性破缺造成的.在倒空间k_z=0的平面上，实部关于k_x轴和k_y轴对称，而虚部则只关于k_y轴对称，关于k_x轴不对称，这是由直角坐标空间六角密积晶格中次近邻的两个密排层原子的不对称性决定的.本文相关研究结果既是固体物理教学内容的拓展，同时也可为分析晶体材料相关物理性质提供理论依据.     

基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法

提出了一种基于二进制小波变换和改进SPIHT算法的图像编码方法.二进制小波变换将图像从实数域变换到实数域,消除像素之间的空间冗余性,得到了具有整数准确度的紧致描述.针对传统SPIHT算法解码图像视觉效果差的缺点,提出了改进方法.根据图像分析结果,将二进制小波变换变换系数按视觉重要性重新排序,通过对视觉重要系数优先编码,把量化误差集中在视觉不敏感区域,从而在不影响编码率失真性能的同时,有效地提高了解码图像的视觉效果.实验结果表明,和其它流行的编码算法相比,本文算法对不同性质的图像具有最优的编码性能和视觉效果.     

高光谱遥感图像微分域三维混合去噪方法

高光谱遥感图像是一种三维数据,由二维空间信息和一维光谱信息组成。普通的对二维静态图像或一维光谱信息去噪的算法忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点,无法取得令人满意的效果。同时现代的高光谱遥感图像噪声级别相对较低,噪声方差随波段不同而不同。针对以上特点,提出一种微分域三维混合去噪方法。首先将高光谱遥感图像变换到光谱微分域,使细微的噪声变得显著。然后在微分域中,对二维空间域采用基于小波的非线性阈值去噪BayesShrink算法。为克服噪声方差不同的特点,对光谱维不再采用小波阈值去噪方法,而采用Savitzky-Golay滤波进行平滑。最后对微分域去噪平滑处理后的图像进行光谱积分,并进行积分修正,消除光谱积分中引入的积累误差。对信噪比为600∶1的机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明,该算法能有效地降低噪声,将信噪比提高到2 000∶1以上。     

双随机相位图像加密的实值编码研究

提出了一种基于双随机相位的图像实值编码方法,该方法可应用于光学图像加密.要编码的纯相位图像分别在空间域和频域加入随机相位掩膜,其中在频域将编码范围扩大4倍,经过光学系统的变换,将生成的图像取实部作为编码图像.实值编码的图像利用与编码过程类似的方法进行解码,可以准确地重建原图像.该编译码方法简单,编码图像是一个近似随机噪声的实值图像,便于数字图像的传输与输出.     

基于级联分数傅里叶变换系统的数字水印技术

提出一种基于分数傅里叶变换和随机相位编码的光学加密数字水印技术,可成为一种信息隐藏及保护的有效方案.该数字水印技术对于噪音叠加和常见的图像处理操作具有较强的稳健性.该技术根据光学级联分数傅里叶变换系统,利用两个随机相位分布函数对水印信息编码并经过迭代分数傅里叶变换嵌入到变换域的载体图像中.在水印检测和提取过程中,两个相位分布函数作为密钥.随机相位编码技术的引入,进一步提高了数字水印系统的密钥空间.增强了系统的安全性.该数字水印技术基于光学分数傅里叶变换原理,可以利用光学变换系统方便地实现.     

多通道相位图像的改进型自适应重建算法

自适应重建(Adaptive Reconstruction,AR)算法被广泛应用于磁共振图像的多通道合并问题上.AR算法不需要直接采集各个线圈的灵敏度信息,而是通过通道间信号及噪声相关矩阵,估算出各个通道的灵敏度,从而保证了合并的幅值图像具有较高的信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR).然而,由于AR算法没有针对相位图像的合并问题进行优化,导致重建出的相位图像具有不确定性.另外,受各通道之间相位偏移及低信噪比相位图像的影响,重建结果可能包含伪影.该文提出了一种改进型AR算法,估算并移除了各通道之间的相位偏移,同时对多通道数据的相位进行质量评估及通道重排,用以进行后续自适应重建.仿体及在体实验表明,该方法可以有效提升AR算法稳定性、消除重建图像中存在的伪影,同时保持合并后幅值图像及相位图像的高信噪比.     

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.     

基于小波变换的磁共振图像去噪

去噪是图像处理中的一个非常重要的问题. 传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像的细节,基于小波变换的图像去噪方法能在降低图像噪声的同时较好地保持图像的细节,目前基于小波变换对图像进行去噪已经成为最有前途的去噪方法之一. 本文综合小波域去噪的文献,对小波域的磁共振图像去噪方法进行了综述,详细介绍了各种小波域的磁共振图像去噪方法,并对他们的性能进行了总结,对小波域去噪方法的发展趋势进行了展望.     

基于同伦l0范数最小化重建的三维动态磁共振成像

高欠采倍数的动态磁共振图像重建具有重要意义,是同时实现高时间分辨率和高空间分辨率动态对比度增强成像的重要环节.本研究提出一种结合黄金角变密度螺旋采样、并行成像和基于同伦l₀范数最小化的压缩感知的图像重建的三维动态磁共振成像方法.黄金角变密度螺旋采样轨迹被用来连续获取k空间数据,具有数据采集效率高、对运动不敏感等优点.在重建算法中,将多线圈稀疏约束应用于时间总变分域,使用基于l₀范数最小化的非线性重建算法代替传统的l₁范数最小化算法,进一步提高了欠采样率.仿真实验和在体实验表明本文所提的方法在保持图像质量的同时,也可以实现较高的空间分辨率和时间分辨率,初步验证了基于同伦l₀范数最小化重建在三维动态磁共振成像上的优势和临床价值.     

Total annoyance from an industrial noise source with a main spectral component combined with a background noise

When living close to an industrial plant, people are exposed to a combination of industrial noise sources and a background noise composed of all the other noise sources in the environment. As a first step, noise annoyance indicators in laboratory conditions are proposed for a single exposure to an industrial noise source. The second step detailed in this paper involves determining total annoyance indicators in laboratory conditions for ambient noises composed of an industrial noise source and a background noise. Two types of steady and permanent industrial noise sources are studied: low frequency noises with a main spectral component at 100 Hz, and noises with a main spectral component in middle frequencies. Five background noises are assessed so as to take into account different sound environments which can usually be heard by people living around an industrial plant. One main conclusion of this study is that two different analyses are necessary to determine total annoyance indicators for this type of ambient noise, depending on the industrial noise source composing it. Therefore, two total annoyance indicators adapted to the ambient noises studied are proposed.     

A robust super-resolution approach with sparsity constraint in acoustic imaging

Acoustic imaging is a standard technique for mapping acoustic source powers and positions from limited observations on microphone sensors, which often causes an ill-conditioned inverse problem. In this article, we firstly improve the forward model of acoustic power propagation by considering background noises at the sensor array, and the propagation uncertainty caused by wind tunnel effects. We then propose a robust super-resolution approach via sparsity constraint for acoustic imaging in strong background noises. The sparsity parameter is adaptively derived from the sparse distribution of source powers. The proposed approach can jointly reconstruct source powers and positions, as well as the background noise power. Our approach is compared with the conventional beamforming, deconvolution and sparse regularization methods by simulated, wind tunnel data and hybrid data respectively. It is feasible to apply the proposed approach for effectively mapping monopole sources in wind tunnel tests.     

自适应非凸稀疏正则化下自适应光学系统加性噪声的去除

自适应光学系统可以实时测量并校正波前信息,但是系统中大量的噪声严重影响了系统的探测精度.自适应光学系统中一般为加性噪声,本文提出一种全新的变分处理模型去除加性噪声,该模型采用自适应非凸正则项.非凸正则项在保持图像细节上较凸正则项具有更好的效果,能更好地保持点源目标的完整性.另外,根据不同区域的噪声水平自适应地构建正则化参数,使不同区域的像素点受到不同程度的噪声抑制,可以更好地保持目标的边缘细节.在算法实现上,为了解决非凸正则项收敛性较差的缺陷,采用分裂Bregman算法及增广拉格朗日对偶算法进行计算.实验及数值仿真结果都表明,该方法能够较好地去除系统中的加性噪声,且光斑信号保存得较为完整,处理后的质心探测精度及信噪比较高.     

强荧光背景环境中荧光涨落谱--蒙特卡罗模拟研究

荧光涨落谱方法(Fluorescence Fluctuation Spectroscopy)通过分析微小探测区域内的荧光涨落信号,获得粒子亮度、扩散系数以及溶液浓度等信息。利用Monte Carlo模拟方法,研究了溶液中自荧光背景和系统噪声对荧光涨落谱的影响。结果表明,利用双组分光子计数统计方法,可以有效去除低亮度、高浓度背景组分自荧光和均匀分布系统噪声产生的影响。本结果为利用荧光涨落谱方法测量细胞体系复杂环境中的蛋白质相互作用提供帮助。     

奇异值分解用于可调谐二极管激光吸收光谱技术去除系统噪声

可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术用于气体浓度检测时,会受到谐波检测中基线漂移及噪声的影响,因此如何去除系统噪声一直是研究的热点。分析了连续截断信号和构造hankel矩阵两种不同方法下,奇异值分解(SVD)对TDLAS系统检测的理论意义。将二次谐波信号分别用该方法进行矩阵化排列和奇异值分解,选取适当阈值将部分奇异值置零并重构矩阵,得到了这两种方法对基线纠漂和去噪的不同效果。实验证明,奇异值分解方法不需加入额外系统部件、不需通零气扣除背景,就能够快速有效地去除TDLAS系统噪声,而构造hankel矩阵的方法适用于去除高频噪声,连续截断信号的方法适用于进行基线纠漂。将该方法应用于实际TDLAS系统氨气检测时的二次谐波,系统噪声去除率达80%。     

Non-convex algorithm for sparse and low-rank recovery: Application to dynamic MRI reconstruction

In this work we exploit two assumed properties of dynamic MRI in order to reconstruct the images from under-sampled K-space samples. The first property assumes the signal is sparse in the x-f space and the second property assumes the signal is rank-deficient in the x-t space. These assumptions lead to an optimization problem that requires minimizing a combined l_p-norm and Schatten-p norm. We propose a novel FOCUSS based approach to solve the optimization problem. Our proposed method is compared with state-of-the-art techniques in dynamic MRI reconstruction. Experimental evaluation carried out on three real datasets shows that for all these datasets, our method yields better reconstruction both in quantitative and qualitative evaluation.     

基于随机背景建模的目标检测算法

运动目标检测是智能视频监控系统中的重要步骤和前提。提出了一种基于随机背景建模的非参数化建模算法,对场景中运动目标进行快速提取跟踪。在初始化阶段,从当前像素的邻域中随机抽取样本值作为背景模型;在模型更新阶段,引入了随机更新策略和背景传播机制,能够较好地抑制环境噪声;在后处理阶段,给出了一种基于积分图的前景滤波优化方法,进一步滤除噪声和填充前景空洞。实验结果表明,在复杂场景条件下,算法的目标检测性能明显优于其他几种同类算法,能够较好地抑制噪声干扰,具有较高的检测正确率。对于360288像素的测试视频,算法的计算速度高达120 f/s,完全可以满足实时应用。     

电子器件散粒噪声测试方法研究

本文分析了超导量子干涉器(SQUID)和超导-绝缘-超导(SIS)约瑟夫森结散粒噪声测试方法的应用局限性,提出了常规器件的散粒噪声测试方案.针对常规电子器件散粒噪声特性,研究了噪声测试基本条件,并建立了低温测试系统.通过采用双层屏蔽结构和超低噪声前置放大器,实现了较好的电磁干扰屏蔽和极低的背景噪声.在10 K温度下对常规二极管散粒噪声进行了测试,通过理论和测试结果对比分析,验证了测试系统的准确和可信性. 关键词： 散粒噪声 电子器件 噪声测试     

Evaluation of speech transmission in open public spaces affected by combined noises

In the present study, the effects of interference from combined noises on speech transmission were investigated in a simulated open public space. Sound fields for dominant noises were predicted using a typical urban square model surrounded by buildings. Then road traffic noise and two types of construction noises, corresponding to stationary and impulsive noises, were selected as background noises. Listening tests were performed on a group of adults, and the quality of speech transmission was evaluated using listening difficulty as well as intelligibility scores. During the listening tests, two factors that affect speech transmission performance were considered: (1) temporal characteristics of construction noise (stationary or impulsive) and (2) the levels of the construction and road traffic noises. The results indicated that word intelligibility scores and listening difficulty ratings were affected by the temporal characteristics of construction noise due to fluctuations in the background noise level. It was also observed that listening difficulty is unable to describe the speech transmission in noisy open public spaces showing larger variation than did word intelligibility scores.