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图像重建是光学成像、光声成像、声纳成像、核磁共振成像、 天体成像等物理成像领域中的关键技术之一. 近年来提出的压缩感知理论指出: 对稀疏或者可压缩信号进行少量非自适应线性投影,投影信号含有足够的信息, 从而能对信号进行高概率重建. 压缩感知已被应用于多种物理成像系统. 将罚函数法和修正Hesse阵序列二次规划方法相结合, 并采用了分块压缩感知思想, 提出一种基于lp范数的压缩感知图像重建算法. 以cameraman, barbara和mandrill图像为例, 采用该算法进行图像重建. 首先, 在不同采样率下对图像重建. 即便采样率低至0.3时, 也能获得高达32.23dB的信噪比, 重建图像清晰可辨. 验证了该算法的正确性. 其次, 将该算法与正交匹配追踪算法进行对比, 在采样率达到0.5以上时, 能够获得高信噪比的重建图像, 成像时间也大为减少, 特别是采样率为0.7时, 成像时间减少88%. 最后, 与现有基于lp 范数的压缩感知图像重建算法进行对比, 计算结果表明在成像质量有所提高的基础上, 成像时间大为缩短.
关键词:
图像重建
压缩感知
罚函数
修正Hesse阵序列二次规划 相似文献
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《光学学报》2020,(1)
在进行高分辨率成像时,由于需要大量的测量和图像重建计算,单光子压缩成像需要较长的时间。提出了一种采样和重建集成的残差编解码网络SRIED-Net用于单光子压缩成像。将二值化的全连接层作为网络的第一层,并将其训练成二进制的测量矩阵,直接加载到数字微镜阵列上以实现高效压缩采样。除第一层外的其余网络都用于快速重建压缩感知图像。通过一系列的仿真和系统实验比较了压缩采样率、测量矩阵和重建算法对成像性能的影响。实验结果表明,SRIED-Net在低测量率下优于目前比较先进的迭代算法TVAL3,在高测量率下与TVAL3的效果很接近,在所有测量率下都优于目前常见的几种基于深度学习的方法。 相似文献
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基于压缩感知的后调制远距离三维成像研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于压缩感知(CS)理论,提出使用高功率纳秒脉冲激光器照射远距离目标物体,通过望远系统将目标物体成像到数字微镜阵列(DMD)上,利用DMD加载的调制图像对目标物体的像进行调制(后调制),采用光电倍增管(PMT)作为单像素探测器收集调制后的光强,通过压缩感知计算,完成对远距离目标物体的三维图像重建。将此系统应用于远距离三维成像,通过搭建实验系统,分别对距离为230m和4.5km左右的目标物体完成了绝对距离的测量,实现了64pixel×64pixel的三维成像。同时也证实利用压缩感知进行远距离图像恢复,随着采样率的提高,图像恢复的质量和对比度都有一定程度的提高;目标物体图像越稀疏,重构图像所需的采样次数越少。 相似文献
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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 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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。 相似文献
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针对基于压缩感知理论的红外图像重建问题,提出一种基于改进的分块压缩感知红外图像重建方法。该方法首先对原始红外图像进行分块,并对每个子块用相同的观测矩阵进行随机观测,获得少量的观测数据;然后利用谱图小波变换优异的稀疏特性,将其引入平滑投影Landweber算法进行迭代优化重建,同时采用混合中值滤波进行处理以增加图像的平滑度和减少块伪影,最后输出满足要求的高质量红外图像。实验结果表明,在相同采样率下,该方法对于不同类型红外图像的重建性能均优于目前广为采用的一些小波压缩感知方法,可获得更高质量的红外图像。 相似文献
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图像在生成或传感过程中往往会受到噪声干扰,噪声干扰会给后续图像处理工作增加难度,甚至会给某些生产活动带来巨大的经济损失。结合平稳小波变换与卷积神经网络的优势,提出了一种有效的图像去噪算法。训练阶段,采用提出的算法对图像进行尺度为1的平稳小波分解后,分别把高、低频分量输入4个设计好的残差网络进行训练;在测试阶段使用小波逆变换来获得最终的预测图像。实验结果表明:在高斯白噪声水平达到σ=50时,去噪后图像的峰值信噪比(peak signal to noise ratio, PSNR)均值和结构相似性(structural similarity index method, SSIM)均值可以达到28.37 dB和0.808 0,提出的算法可以有效去除可见光图像中的高斯白噪声、自然噪声,以及遥感图像在传感过程中产生的噪声,并且在去除图像噪声的同时能较好地保留图像的边缘与纹理细节。 相似文献
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分辨率是成像系统的一个重要参数, 获得高分辨率图像一直是鬼成像系统的一个目标. 本文提出了以成像系统点扩散函数作为先验知识, 基于稀疏测量的超分辨压缩感知鬼成像重建模型. 搭建了一套计算鬼成像实验装置, 用于验证该模型对于提高鬼成像系统分辨率的有效性, 并与传统的鬼成像计算模型进行了对比. 实验表明, 利用该模型可突破成像系统衍射极限分辨率的限制, 得到超分辨鬼成像.
关键词:
鬼成像
压缩感知
超分辨
稀疏测量 相似文献
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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. 相似文献
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Single-photon emission computerized tomography and positron emission tomography are essential medical imaging tools, for which the sampling angle number and scan time should be carefully chosen to give a good compromise between image quality and radiopharmaceutical dose. In this study, the image quality of different acquisition protocols was evaluated via varied angle number and count number per angle with Monte Carlo simulation data. It was shown that, when similar imaging counts were used, the factor of acquisition counts was more important than that of the sampling number in emission computerized tomography. To further reduce the activity requirement and the scan duration, an iterative image reconstruction algorithm for limited-view and low-dose tomography based on compressed sensing theory has been developed. The total variation regulation was added to the reconstruction process to improve the signal to noise Ratio and reduce artifacts caused by the limited angle sampling. Maximization of the maximum likelihood of the estimated image and the measured data and minimization of the total variation of the image are alternatively implemented. By using this advanced algorithm, the reconstruction process is able to achieve image quality matching or exceed that of normal scans with only half of the injection radiopharmaceutical dose. 相似文献
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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. 相似文献
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基于高斯混合尺度模型的压缩传感图像重构 总被引:1,自引:0,他引:1
在图像处理领域中,压缩传感重构是稀疏表示下的最重要的病态反问题之一。压缩传感图像重构利用图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像。为了克服传统的压缩传感算法中收敛速度慢和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,提出了基于高斯混合尺度模型的压缩传感图像重构算法,证明了独立的高斯混合尺度分布作为压缩传感重构的稀疏先验知识的可行性,结合全变差调整进一步提高算法的性能。实验结果表明,该算法有效地提高了重构图像的主观视觉效果和峰值信噪比,加快了压缩传感图像重构算法的收敛速度。 相似文献