基于微透镜阵列的光场显微镜实验研究

为了解决传统光学显微镜景深小的局限性,结合光场成像技术,搭建了基于微透镜阵列的光场显微镜试验平台.实验获取了绿光照明下碎玻璃片的光场显微镜照片,利用光场成像技术数字重聚焦得到了清晰成像与不同距离的图像序列.通过几何光学的成像原理以及物理光学相关理论,分析了传统显微镜和光场显微镜的空间分辨率和景深.结果表明,光场显微镜的景深较传统显微镜大幅度增加了38倍,而空间分辨率减小了8/9.实验得到的光场图像序列同样表明光场显微镜能够大幅度增加景深.     

基于MDLatLRR和KPCA的光场图像全聚焦融合

为了提升光场成像的空间分辨率,结合光场图像数字重聚焦与多聚焦图像融合,提出了一种基于多尺度潜在低秩分解和核主成分分析的光场图像全聚焦融合算法。首先,对光场图像进行数字重聚焦得到重聚焦图像,然后对各重聚焦图像进行多尺度分解提取出基础层和显著层,对基础层、显著层分别采用局部梯度差值加权算法和多尺度梯度域显著性提取算法计算相应的特征系数;其次,联立基础层和各显著层的特征系数矩阵,然后用核主成分分析进行降维融合得到融合特征系数矩阵,使得经融合特征系数生成的聚焦决策图能充分考虑基础层和显著层的特征信息;最后,用聚焦决策图引导重聚焦图像进行全聚焦融合。实验结果表明,该算法与传统方法相比在视觉效果和边缘信息丰富度上具有更优表现,所生成的光场全聚焦图像具有更高的分辨率和更好的视觉效果。     

一种聚焦式光场成像去混叠方法

聚焦式光场成像克服了传统光场成像空间分辨率不足的缺点,但牺牲角度采样会导致重聚焦过程中非聚集平面出现混叠现象,不仅影响重聚焦的视觉效果,而且严重影响离焦响应分析的准确性。提出一种基于滑动窗口图像融合加自适应中值滤波的光场成像方法来弥补角度采样的欠缺,从而有效防止非聚焦平面出现混叠现象。对于输入的四维光场数据,选取合适的窗口尺寸并让窗口以特定步长在子图像中滑动。对每一次滑动均进行一次基本的光场重聚焦计算成像,得到多视角光场数据,然后对多视角数据进行融合得到一个焦平面的重聚焦图像。对一系列窗口尺寸重复上述计算即可得到聚焦堆栈。使用尺寸与聚焦窗口大小呈线性相关的滤波核心对聚焦堆栈的各层图像进行自适应滤波,即可在整个聚焦堆栈内有效消除混叠现象。使用Todor数据集对此方法进行测试,结果表明该方法不仅显著改善了非聚焦平面的视觉效果,也大幅提高了离焦响应的准确性。     

基于光场成像的表面三维重构

传统的成像方式单次曝光只能获取物空间二维横向分辨率信息,无法获取纵向深度信息,导致单次拍摄过程中物空间的深度信息丢失, 无法对物空间的目标物进行三维重构。光场相机内部采用光场传感器,不同于传统成像系统单次采集只能获取二维信息而造成的信息缺失,光场传感器可获取物空间的多维光场信息,同时其还具有便携等优点。采用光场相机进行拍摄,利用数字重聚焦以及散焦测距和相关计算的方法,实现密集深度图像的获取,基于matlab软件平台,对所获取的图像深度数据矩阵进行处理,最终实现物空间的三维重构。得到物空间的相对深度的归一化结果。本实验中,在深度范围为100 mm~1 500 mm范围内,实现平均误差为5.47%深度信息的表面三维重构,最大重构误差为8.30%。     

X射线光场成像技术研究

X射线三维成像技术是目前国内外X射线成像研究领域的一个研究热点.但针对一些特殊成像目标,传统X射线计算层析(CT)成像模式易出现投影信息缺失等问题,影响CT重建的图像质量,使得CT成像的应用受到一定的限制.本文主要研究了基于光场成像理论的X射线三维立体成像技术.首先从同步辐射光源模型出发,对X射线光场成像进行建模;然后,基于光场成像数字重聚焦理论,对成像目标场在深度方向上进行切片重建.结果表明:该方法可以实现对成像目标任一视角下任一深度的内部切片重建,但是由于光学聚焦过程中的离焦现象,会引入较为严重的背景噪声.当对其原始数据进行滤波后,再进行X射线光场重聚焦,可以有效消除重建伪影,提高图像的重建质量.本研究既有算法理论意义,又可应用于工业、医疗等较复杂目标的快速检测,具有较大的应用价值.     

浮游藻类细胞显微多聚焦图像融合方法

以鱼腥藻、栅藻和盘星藻为分析对象,通过采集多个焦平面的显微图像,基于拉普拉斯能量与引导滤波以及图像HSV颜色空间饱和度分量分别检测显微图像聚焦区域和失焦区域,研究浮游藻类细胞显微多聚焦图像融合方法,并与小波变换、拉普拉斯金字塔以及脉冲耦合神经网络融合方法进行对比分析。结果表明：鱼腥藻、栅藻和盘星藻融合图像的边缘信息保持度、空间频率、平均梯度分别为0.3529、8.9654、0.0055,0.3778、7.0058、0.0023和0.2940、1.5445、0.0005,均优于对比融合方法,具有更好的边缘信息传递能力及更高的图像清晰度,有效实现了浮游藻类细胞显微多聚焦图像融合,为获取浮游藻类细胞的全景深显微图像提供了思路。     

基于聚焦型光场相机的火焰温度场重建

光场成像技术可以在一次曝光中,同时记录下入射光线的空间分布信息和传播方向信息,能够得到更丰富的热辐射信号。本文利用聚焦型光场相机对三维火焰进行了光场采集,并利用这些光场信息通过截断奇异值分解(TSVD)重建了不同火焰的三维温度场分布,在重建过程中考虑了光场相机白图像的特点,剔除了对重建不利的无效像素,并且分别对均匀分布、轴对称分布和非轴对称分布的火焰进行了温度场重建,重建结果表明均匀温度分布的重建结果最佳,轴对称分布的重建结果次之,非轴对称分布的重建结果最差。最后考察了不同测量误差下重建结果,重建结果表明在一定的测量误差范围内,TSVD方法的重建效果对测量误差不敏感。     

多焦距微透镜阵列光场成像火焰三维温度场测量

多焦距微透镜阵列可提高聚焦光场相机的深度分辨率。为了研究多焦距微透镜阵列对光场成像火焰三维温度场测量的影响,本文在火焰辐射光场成像模型的基础上,分析了单焦距微透镜阵列和多焦距微透镜阵列的火焰辐射光场成像特征,计算了两种不同微透镜阵列下的火焰辐射图像,根据火焰光场图像重建了火焰的三维温度场。开展了多焦距微透镜阵列聚焦光场相机火焰三维温度场重建的实验研究,并对数值计算和实验结果进行了分析。     

基于光场深度序列的大视野图像拼接算法

针对现有光场深度重建算法只能获取单一视角深度信息,三维建模应用受限的问题,提出一种大视野图像拼接算法。该算法基于三维光场重建的深度图像序列,采用双边滤波及插值算法对图像进行去除噪声,利用基于边缘曲率极值的角点检测算法,并通过最小曲率偏差的列间度量匹配实现了图像之间的精确配准,采用改进的加权平均方法对重叠区域进行融合操作,既保留图像细节又拓展图像视野。实验结果表明,该算法能够有效实现光场深度图像序列的平滑拼接,有利于形成大视野深度数据,为大场景的三维重建奠定了基础。     

一种基于光场图像的聚焦光场相机标定方法

基于光场成像技术的场景三维深度重建,需标定光场相机的几何参数。本文提出一种基于原始光场图像的聚焦光场相机的标定方法。拍摄标定板不同旋转角度的原始光场图像;根据图像上像点与虚拟像点(像点关于微透镜的共轭点)的共轭关系,计算得到虚拟像点的坐标;根据标定板上角点与虚拟像点的共轭关系,建立聚焦光场相机标定模型;利用Levenberg-Marquardt算法求解标定模型,进行标定实验;比较所提方法与基于全聚焦图像的标定方法的标定参数。结果表明,原始光场图像与全聚焦图像对应的虚拟像点(角点关于主透镜的共轭点)之间的误差小于21pixel,角点的标定误差小于3%,基于原始光场图像和全聚焦图像方法获得的结构参数和外部参数具有较好的一致性,表明基于原始光场图像的标定方法的可行性。     

压缩光场重建与深度估计

针对光场深度估计过程中数据量大、边缘处深度估计结果不准确问题,利用压缩感知原理重建光场,提出一种新的多信息融合的光场图像深度估计算法。利用压缩感知重建算法重建5×5视角光场数据,获取光场数据后首先移动子孔径实现重聚焦,然后利用角度像素块散焦线索和匹配线索计算出场景初始深度和置信度。计算图像边缘信息,通过融合初始深度、置信度、边缘信息获取最终深度。实现压缩光场仿真重建,并对仿真光场数据和公开光场数据进行深度估计,实验结果表明:可以仿真重建出5×5视角光场数据,且仿真重建的光场可用于深度估计。该深度估计算法在场景边缘处的深度估计结果边界清晰,层次分明,验证了重建光场深度估计的可行性与准确性。     

多谱段短波红外小鼠静脉荧光观测成像研究

短波红外(short-wave infrared,SWIR)一般指900～1700 nm的光波段,是肉眼不可见的光波段,这种波段目前主流的探测器以InGaAs为主,主要用于军事、生物以及材料光谱分析等领域.短波红外荧光成像以其对生物组织光学损伤小、成像深度大、成像信噪比高、空间和时间成像分辨率高等特点,使得基于InGa...     

基于指导滤波的图像盲复原算法

作为图像处理领域的重要分支和研究热点之一, 图像复原方法 的研究始终具有重要理论意义和广泛的应用价值, 图像盲复原一直以来都 是图像复原中比较困难的问题之一. 针对相机与所拍摄景物之间由于相对 位置移动而使所获得图像发生运动模糊的情况, 本文提出了一种基于指导滤波 的图像盲复原算法. 我们首先通过频域迭代算法对点扩散函数 进行估计. 然后, 由于指导滤波具有较好的保持图像边缘的特性, 我们应用基于指导滤波的图像非盲复原算法恢复目标图像. 对以上两步进行反复迭代, 直到获得最终的清晰图像. 为了验证本文所提算法的有效性, 给出了多组对比实验. 实验结果表明, 本文所提算法能够在有效地抑制噪声和振铃 效应的同时, 还能够更好的保持图像的边缘和纹理细节. 因此, 本文算法可以获得更高质量的复原图像.     

双小凹光学成像系统设计

随着科技发展, 如何解决大视场和高分辨率之间的矛盾成为了众多科技人员的研究重心之一, 本文提出了双小凹成像系统的概念, 在传统仿真人眼的单小凹成像系统的基础上, 通过引入反射式液晶空间光调制器对光学系统进行两个视场内波像差的调制, 改善对应的像差, 从而实现了大视场内低分辨率成像的条件下, 在两个特定的视场内满足高分辨率成像, 因此可解决大视场和高分辨率的矛盾.本文通过设计一个参考波长为587 nm, 视场为60° (即± 30°),F数为F/8, 焦距为60 mm的双小凹光学成像系统, 并利用CODE V软件模拟仿真实现了5°和17°双视场高分辨率成像, 其余视场低分辨率成像, 并以32×32的采样分辨率计算了该系统的衍射效率, 验证了设计方法的科学性和准确性.     

光学图像与雷达图像的数据融合研究

利用可提取更多图像信息和细节的像素级数据融合方法实现光学图像和雷达图像的融合。试验表明，基于像素级的数据融合方法有效可行，生成的图像具有更好的图像质量和最小的均方误差。     

基于多任务卷积神经网络的红外与可见光多分辨率图像融合

红外与可见光图像融合一直是图像领域研究的热点,融合技术能弥补单一传感器的不足,为图像理解与分析提供良好的成像基础。因生产工艺以及成本的限制,红外探测器的分辨率远低于可见光探测器,并在一定程度上因源图像分辨率的差异阻碍了实际应用。针对红外与可见光图像分辨率不一致的问题,提出了用于红外图像超分辨率重建与融合的多任务卷积网络框架,应用于多分辨率图像融合。在网络结构方面,首先设计了双通道网络分别提取红外与可见光特征,使算法不受源图像分辨率的限制;其次提出了特征上采样模块,先用双线性插值方法增加像素个数,再通过多层感知器精细化拟合像素平滑空间与高频空间的映射关系,无需重新训练模型即可实现任意尺度的红外图像上采样;接着将线性注意力引入网络,学习特征空间位置间的非线性关系,抑制无关信息并增强网络对全局信息的表达。在损失函数方面,提出了梯度损失,保留红外与可见光图像中绝对值较大的滤波器响应值,并计算该值与重建的融合图像响应值的Frobenius范数,无需理想的融合图像作为真值监督网络学习就能生成融合图像;此外,在梯度损失、像素损失的共同作用下对多任务模型进行优化,可以同时重建融合图像和高分辨率红外图像...     

像方扫描技术研究

基于显微摄影的成像原理,研究了像方扫描以扩大视场的途径,并建立了一个二次成像的设计模型,包括一个大视场的固定前置物镜组和一个运动轨迹为球面的中继透镜组。物镜组所成的一次像面优化了场曲,中继透镜组则根据该场曲进行运动,对一次像面不同区域成像,并采用光学被动消热差以保证不同温度的像质。该模型的相对孔径1∶3,波长3.7 m~4.8 m,焦距90 mm,瞬时凝视视场为4,扫描视场达24,采用7片透镜3个非球面,在全视场范围内具有接近衍射限的像质。     

复眼式光学成像系统畸变测量与校正技术研究

复眼式光学成像系统在大视场侦查、图像识别、目标探测等领域较传统单孔径光学系统优势突出,但随着视场的增加,子孔径本身的成像畸变及多个子孔径的安装位置误差引起的畸变会直接影响拼接图像的质量。针对该问题,采用光电测量技术对复眼系统进行畸变测量与校正,生成多模动态电子畸变测量靶标,构建畸变测量校正模型,建立多项式拟合算法,采用最小二乘法获得畸变系数,通过双线性插值法模型对图像进行重建。实验结果表明,校正后的平均相对畸变优于0.1%,满足大视场复眼式光学成像系统的畸变校正和图像拼接的精度要求。     

基于水下成像系统模型的水下图像超分辨率重建技术研究

水下成像技术在诸多领域获得了越来越多的应用,然而由于受到成像器件参数、水体特性等成像系统参数的影响,水下图像的分辨率普遍较低、像质较差。基于包括点扩散函数、衍射极限等水下成像系统模型的图像超分辨率重建技术,能够在提高图像分辨率的同时增强图像质量。为了尽可能提高图像分辨率,建立了基于光束传播理论的超分辨率成像模型,并将其应用于水下脉冲激光距离选通成像结果图像的超分辨率重构。重构实验的结果表明,所提出的方法可以有效地提高水下成像的分辨率和质量。