非理想背光照相对靶壳阿贝尔密度反演的影响

建立了背光照相的模拟手段,研究了记录屏像素尺寸、背光强度分布、背光光谱非单色、针孔弥散及针孔形状对惯性约束聚变中常用塑料球壳的阿贝尔密度反演的影响。结果表明:较大的记录屏像素尺寸会掩盖密度分布的细节;高斯型的背光空间分布会使密度分布低于真实值,可能导致非物理的负密度分布;采用Mo的L带谱线作为背光源也会导致反演密度偏离真实值;当壳层厚度小于针孔尺寸时,针孔弥散效应会显著降低峰值密度,利用维纳滤波法处理背光图像后密度反演的结果得到明显改善;相同针孔面积条件下,椭圆形针孔给出的峰值密度要低于圆形针孔的结果。     

基于分数阶积分算法的OCT图像去噪研究

散斑存在于光学相干层析成像(OCT)信号中,不可避免地影响OCT图像质量。通过对OCT系统中的噪声源进行分析,提出了一种傅里叶域OCT图像散斑噪声降噪的分数阶积分算法。为了克服单纯主观视觉判别图像质量的局限性,均方误差、峰值信号噪声比和边缘保护系数被选为图像去噪评估标准。通过实验与中值滤波和维纳滤波方法进行比较,结果表明,该算法可以有效地保留OCT图像中的重要边缘细节信息,同时有效消除噪声,使图像细节清晰,提高图像质量。     

惯性约束聚变等离子体的光谱诊断

利用经过评估的原子过程参数,针对惯性约束聚变等离子体计算了等离子体中的特征发射光谱.研究发现离子特征谱线的共振线强度比值、伴线与共振线强度比值对等离子体温度变化很敏感,而特征谱线的线形函数对等离子体密度变化较敏感.基于这些规律,我们分析了中国工程物理研究院最近几年惯性约束聚变的内爆实验测量结果,初步得到了一些发次对应的等离子体温度和密度状态.     

光谱诊断与特征谱线输运

利用经过评估的原子过程参数,研究发现惯性约束聚变等离子体的特征发射光谱的共振线强度比值、伴线与共振线强度比值时等离子体温度变化很敏感,而特征谱线的线形函数对等离子体密度变化较敏感.结合特征谱线的一维输运方程研究,分析了中国工程物理研究院最近几年惯性约束聚变的内爆实验测量结果,得到了一些发次对应的等离子体温度和密度状态.     

惯性约束聚变等离子体的光谱诊断

利用经过评估的原子过程参数，针对惯性约束聚变等离子体计算了等离子体中的特征发射光谱，研究发现离子特征谱线的共振线强度比值、伴线与共振线强度比值对等离子体温度变化很敏感，而特征谱线的线形函数对等离子体密度变化较敏感．基于这些规律，我们分析了中国工程物理研究院最近几年惯性约束聚变的内爆实验测量结果，初步得到了一些发次对应的等离子体温度和密度状态．     

大口径光学元件波前功率谱密度检测

波前功率谱密度（PSD）被用于评价惯性约束聚变激光驱动器光学元件在中频区域的波前误差。高功率固体激光装置对大口径光学元件波前质量的要求有别于传统光学系统,要求对波前误差进行较高空间频率的测量。探讨了大口径光学元件波前的高空间分辨率检测技术,采用大口径相移干涉仪作为波前检测仪器,通过傅里叶变换获得波前一维功率谱密度分布。对惯性约束聚变激光驱动器的典型光学元件进行了波前功率谱密度的的检测和分析。     

用于激光聚变的科学级光学CCD读出噪声标定

在惯性约束聚变和超强超短激光等离子体相互作用中,科学级光学CCD作为诊断设备的重要记录器件,发挥着至关重要的作用.通过研究给出了可见光CCD读出噪声的标定原理和标定方案,并首次在国内取得了惯性约束聚变(ICF)实验中常用的可见光CCD读出噪声,为物理实验数据的修正和不确定度分析提供了依据.     

惯性约束聚变靶三维成像研究

利用计算机层析技术，采用乘代数重建法，编制出三维图像重建程序ＣＴ３Ｄ，通过五个方位对“星光Ⅱ”装置的惯性约束聚变靶进行Ｘ光成像，重建出靶等离子体的三维图像，获得了较好的结果，表明该技术在惯性约束聚变实验中应用的可能性。     

惯性约束聚变的进展

现阶段受控热核聚变研究的两个主要途径是磁约束聚变与惯性约束聚变.惯性约束聚变目前主要是采用激光驱动的方法,在1987-1988年间取得了突出的进展. 劳仑斯·里弗莫尔国家实验室(LLNL)用NOVA激光器进行的一系列实验中是采用0.35μm的激光,能量为20000J.实验结果,等离子体密度n与约束时间■的乘积n■～5×1014s·cm-3,密度被压缩到液态氖氖密度的100-150倍.这些爆聚实验与假定理想球对称时磁流体模拟的预言一致.这些结果支持了如下的观点:如果以数百万焦耳能量的激光驱动高性能的靶,激光聚变可达到高的能量增益(能量增益超过100). 罗彻斯…     

激光惯性约束聚变中光学汤姆逊散射研究进展

当前，激光惯性约束聚变在越来越接近点火的极端能量密度条件下，实验与模拟的偏离逐渐增大，一个关键原因是缺乏对黑腔等离子体状态及其影响黑腔能量学和内爆对称性的细致研究和判断。光学汤姆逊散射主动式、诊断精确、参数完备的优点，使之成为激光惯性约束聚变黑腔等离子体状态参数精密诊断的标准方法。中国面向激光惯性约束聚变研究的光学汤姆逊散射实验技术的发展与神光系列激光装置的建设和在其上开展的物理实验紧密相关。近年来，四倍频汤姆逊散射实验技术在神光III原型和100 kJ激光装置上相继建立，部分实验结果不仅加深了对激光惯性约束聚变靶物理的认识，还反映了实验条件对汤姆逊散射诊断的影响，促进了实验技术的精密化发展。在未来，还需要进一步发展多支路汤姆逊散射、五倍频汤姆逊散射和超热相干汤姆逊散射等新技术，面向点火黑腔条件，大幅提升激光等离子体状态参数的诊断精度，开展新物理机制的探索和研究，在激光惯性约束聚变和其他高能量密度物理科学领域发挥更重要的作用。     

Evaluating and predicting human detection performance of targets embedded in distorted and restored infrared images

The effects of atmospheric blur, gaussian noise distortion and Wiener filter restoration on human target detection performance is addressed in this paper. A specially designed psychophysical experiment shows significant degradation in detection performance caused by the contrast and noise limiting effects of the atmospheric blur and noise distortion. The experiment also shows that although Wiener filter restoration improves the distorted image sharpness and contrast, it amplifies the noise and does not compensate for the performance degradation caused by distortion. The paper presents a spectral analysis approach to the original, distorted and restored images, as well as an analysis of the target signal to noise ratio. Each analysis defines an alternative method for evaluating a spatial cutoff frequency that determines the restoration efficiency, which practically limits the detection performance. This frequency is then used to predict the probability of detection according to a target acquisition model and the Johnson chart. Moreover, the methods are used to determine whether noise or contrast will limit target perception. The methods were applied to the experimental infrared image database and showed good agreement with the related experimental probabilities of detection.     

运动与离焦模糊图像的复原

在运动和离焦所引起的图像模糊的情况中,本文提出了一种新的基于霍夫变换区分离焦模糊和运动模糊两类模糊的方法.该方法通过比较霍夫变换矩阵中的亮点数来区分两类模糊,不仅正确率达到100%,而且抗干扰性能好;其次通过对运动模糊图像做两次方向微分,估计其模糊方向,提高了模糊方向的估计准确度;最后利用改进的Prewiit算子和费米函数计算模糊图像的刃边函数,进而得到图像的调制传递函数,再利用维纳滤波复原图像.实验结果表明:本文算法不仅具有有效性和强抗噪音能力,而且对图像的信噪比要求可以低到20 dB;与传统算法相比,提高了图像的复原质量.     

基于多引导滤波的图像增强算法

图像增强技术可以有效地突出图像中的有用信息,已广泛应用于多个领域.现有的图像增强算法往往无法应对自然图像中复杂的梯度分布,难以准确保持图像中前景与背景的边缘信息.为了改善输出图像的边界过平滑问题,本文提出了一个基于多引导滤波的图像增强算法.首先,设计了一个以滤波核为变量的通用图像优化模型,现有的联合滤波器可视为该模型的解;然后,依据集成学习的思想,将联合滤波器中的单幅引导图像扩展到多幅,以更好地利用引导图中的结构信息进而获得更好的输出结果,并给出了一个多幅引导图的来源途径;最后,对多幅输出图像进行平滑,在图像优化模型中加入正则化项,以确保由多引导滤波得到的不同滤波输出保持一致.实验结果表明,本文算法在抑制图像噪声的同时,可以更好地保留物体的边界信息,从而使图像的信噪比进一步提升.     

基于小波阈值法和维纳滤波的稀疏孔径光学系统成像的恢复

在研究稀疏孔径理想衍射成像光学系统的基础上，提出基于改进小波阈值法和维纳滤波的稀疏孔径光学系统成像恢复算法。针对存在噪声干扰的稀疏孔径光学成像系统，设计并利用改进的小波阈值去噪算法，较好地去除了成像噪声，最大程度地得到较为理想的成像结果，然后利用维纳滤波方法实现成像恢复。在实验中，利用光学设计软件ZEMAX设计了不同填充因子的稀疏孔径光学系统，并用本算法进行了成像恢复。实验结果表明，该算法的结果优于单独使用维纳滤波方法所获得的结果。     

基于图像复原的高光谱图像前向像移补偿

为了提高高光谱图像空间维的图像分辨力,针对航空遥感器成像时由前向像移造成的图像模糊提出了像移补偿方法。分析了航空遥感器前向像移造成图像模糊的退化机制,对运动模糊图像进行了预处理;估计了点扩散函数和噪声功率,使用改进的维纳滤波算法对图像进行复原并以绝对平均误差、峰值信噪比作为评价标准进行了实验。在估计出模糊图像点扩散函数和噪声功率的情况下得到的结果显示:与传统的维纳滤波复原算法相比,改进的维纳滤波复原算法的图像绝对平均误差降低了9.31%,峰值信噪比提高了13.98%,表明提出的算法能够有效改善高光谱图像的像质。     

基于改进维纳逆滤波的衍射成像光谱仪数据误差分析与重构

衍射成像光谱仪探测到的高光谱数据需要进行计算与反演才可以得到成像光谱数据,本文对衍射成像光谱仪的成像过程及数据误差产生的原理从空间维和光谱维两方面进行了分析,并针对其光谱重构过程中系统点扩散函数标准差较大时重构结果清晰度较低、存在振铃等问题,提出了基于改进维纳逆滤波的光谱数据重构算法,该方法在分析衍射成像光谱仪数据特点与误差的基础上,将每一次维纳逆滤波的重构结果视为新的模糊图像,利用成像过程及维纳逆滤波的基本原理确定新的模糊图像对应的点扩散函数,反复进行维纳逆滤波达到提高图像清晰度的效果,再根据图像自身的空间和光谱特征分布,进行自适应性的噪声去除.利用模拟的衍射成像光谱数据进行验证,在系统点扩散函数的标准差为2.5的情况下,能得到无振铃的重构结果,且与传统维纳逆滤波法的重构结果进行比较,清晰度、细节能力等指标均有所提高,满足了衍射成像光谱数据应用需求.     

基于正交调制的偏振光谱成像系统研究

为了同时获取目标的全偏振二维图像信息和其光谱信息,设计了一种基于正交调制的偏振光谱成像系统。该系统由光学接收模块、相位调制器、Wollaston棱镜、Savart偏光镜、检偏器以及成像模块组成。其可以将原始光信号分解成两束相互正交的偏振光,并且分别成像在CCD焦平面的上下两部分上,从而构成两幅偏振图像。两组图像的叠加可以将干涉条纹的数据相互抵消,从而获得目标的纯图像信息,两组图像的相减可以将目标灰度图像相互抵消,从而获得目标的纯干涉条纹。通过理论分析与计算得到了光强分布函数和光谱变化形式。实验在稳定的光源环境中采用高对比度目标与背景板,完成了全偏振图像的实时采集。经相位校正和切趾处理改善了干涉图像的畸变,又通过去低频滤波和阈值滤波抑制了图像中背景噪声的影响,从而实现了对目标图像的提取及偏振光谱的复原。该系统具有稳定性高、光谱分辨率可调、信噪比高、可识别能力强等特点,对在复杂背景中提取目标图像、光谱及偏振态信息具有重要意义。     

探测器噪声对波前编码成像系统图像复原过程影响的理论研究

波前编码光学系统其成像过程由光学成像和图像复原两部分组成,光学成像过程探测器上所成的编码图像含有噪声,该噪声在图像复原过程将被放大,为了分析探测器噪声对波前编码系统在图像复原过程中产生的影响,通过添加高斯随机噪声来模拟探测器噪声,使用直接逆滤波、维纳滤波和Lucy—Richardson滤波算法,对波前编码成像系统焦点位...     

基于神经网络的大孔径厚针孔成像复原算法研究

为了更好地获取低强度辐射源空间分布图像,提出一种使用神经网络算法将大孔径厚针孔退化图像复原的方法。建立了孔径5 mm、10 mm、15 mm的厚针孔模型,获得了3600个汉字形状辐射源的厚针孔退化图像集。基于DnCNN神经网络模型,建立了大孔径厚针孔退化图像复原神经网络,并与维纳滤波、Lucy-Richardson这些传统算法进行了比较。在考虑噪声影响后,利用迁移学习理论,对原神经网络模型进行迁移训练,再对含噪大孔径厚针孔退化图像进行复原。神经网络算法复原的RMSE明显低于传统方法,迁移学习显著减小了噪声的影响。证明了神经网络算法在大孔径厚针孔退化图像复原领域的优越性,并验证了神经网络方法复原含噪大孔径厚针孔退化图像的可行性。     

散斑干涉相位条纹图的频域滤波处理

为了解决在数字散斑干涉技术测量时,散斑干涉相位条纹图像中大量噪声对相位解包裹结果和精度产生严重影响的问题,介绍了一种条纹正余弦分解和频域低通滤波结合的方法,实现了散斑干涉相位条纹图的高精度滤波。该方法的基本思路是在对相位图像进行滤波处理前,先将相位图通过正余弦函数进行映射转换成两幅图,分别经过频域滤波,然后再合成为相位图。这种分解频域滤波方法可以在滤波的同时,有效保留相位跳变信息。实验结果表明：与传统的图像降噪方法相比,该方法能够在保留图像“尖峰”信息的基础上,较好地滤除图像中的散斑噪声,方法简单有效,有效解决了传统滤波方法应用在相位条纹图中,相图灰度信息丢失10%~40%的问题。