准相位闭合在傅里叶望远镜图像重构算法中的应用

为了采用T型激光发射阵列的傅里叶望远镜对深空暗、弱、小目标进行高分辨率成像探测,研究了T型发射阵列情况下的图像重构算法.借鉴点面激光发射阵列,提出了准相位闭合概念,分别得到了T型发射阵列的最小二乘法(LMS)和加权噪声的Wiener滤波图像重构算法,完善了T型激光发射配置的傅里叶望远镜成像系统,为实际工程系统的实施奠定了技术基础.在不同成像信噪比条件下对整体系统数值模拟发现:相比直接傅里叶逆变换方法,重构图像成像质量有所提升,特别是当成像信噪比较低时,如SNR为50时,LMS和加权噪声的Wiener滤波方法重构图像的斯特里尔比分别提高了7%和8.4%,证实了该方法的可行性和正确性.     

基于变分模态分解的相位敏感光时域反射计信噪比提升方法

在页岩气开采过程中,基于相位敏感光时域反射计（Φ-OTDR）的分布式光纤声波传感（DAS）系统是对水力压裂作业中产生的微震波进行监测的常用方案。为了提高Φ-OTDR系统测量振动信号的信噪比,提出了一种基于变分模态分解（VMD）和互信息（MI）的振动信号去噪方法,对数字正交（I/Q）解调得到的相位信号进行进一步处理,VMD层数K通过去趋势波动分析（DFA）计算的标度指数确定,相位信号的失真和噪声通过剔除MI法确定的非相关模态进行抑制。并搭建了相干探测Φ-OTDR系统验证VMD-MI方法的去噪效果,分别对500 Hz单频振动信号和500、1000、1500 Hz多频振动信号使用VMD、小波降噪（Wavelet）、经验模态分解（EMD）、自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）进行处理。实验结果表明,所提方法对振动信号信噪比提升最为明显,在Φ-OTDR系统中具有良好的实用性。     

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。     

显微数字全息中的3维信息重建

通过理论分析和模拟验证,研究了基于横向剪切的数字全息相位重建方法,分析并指明了详细的重建过程,提出了利用平坦区域相位数据进行线性拟合,从而获得线性相位畸变系数的方法,并指出对原始包裹相位图进行1维相位展开是横向剪切法重建数字全息相位信息的前提。对无噪声及含有噪声的全息图进行了数值重建,结果表明:对于弱噪声干扰的全息图,该方法很有效;而对于较强噪声干扰的全息图,采用中值滤波方法对原始相位图进行滤波后再重建,并对重建的相位图再次进行中值滤波,可以得到高质量的再现像;减小再现像平面抽样间隔,使剪切相位图中相邻的两个像元之间相位差的最大值小于2π,才可以获得正确的相位重建。     

基于声光效应的相干探测光学降噪方法研究

研究声光效应光栅理论,分析动量匹配与衍射效率关系,探讨相干光平衡探测的噪声抑制机理,进行了系统设计和相关实验测试,验证基于声光效应的相干平衡探测系统光学降噪方法的技术实现。结果表明,相位确定的信号在进行声光互作用时能建立稳定光栅,其衍射效率将大于相位随机变化的噪声信号,通过平衡探测可有效抑制噪声起伏对系统输出的影响,进一步提高接收信噪比。     

强杂波背景红外弱小目标检测算法

针对强杂波背景远距离红外弱小信号目标的特点,提出了一种基于自适应滤波的红外弱小信号检测方法。算法首先对图像进行消噪声处理,其次运用自适应滤波方式消除背景增强目标信号,最后进行基于点源目标(试验采集)成像信号特性的判决法则删除虚假目标,算法有效解决了光电探测设备高检测概率与低虚警率的矛盾。实验结果表明:该方法能够在单帧图像上有效提取出小区域信噪比为4的弱小信号目标,检测概率不低于0.75,虚警率不高于1次/100帧。     

局部噪声斑块InSAR干涉图相位解缠算法

针对干涉合成孔径雷达干涉图由于局部噪声、阴影或条纹断裂等原因导致残差点集中、产生不可靠数据点噪声斑块,从而引起相位解缠困难的情况,提出基于掩膜滤波的质量图引导权值的四向加权最小二乘相位解缠迭代算法.首先对噪声斑块区域进行掩膜滤波处理,有效保留该区域真实相位信息,防止大误差传播.再结合最大相位梯度和相位导数变化的质量图法来定义权值,构造新的四项最小二乘迭代法,并用其对掩膜区域进行填充,抑制误差传递、提高运算速度、改善过度平滑作用.模拟及真实数据实验表明,该方法解缠精度高,能真实还原干涉合成孔径雷达干涉图局部噪声斑块的原始相位.与传统最小二乘法相比,其差分方程矩阵带宽变大,填充效果更好,迭代次数更少,精确度更高,解决了因噪声集中导致干涉合成孔径雷达图像解缠难度大的问题.     

基于集合经验模态分解和奇异值分解的激光雷达信号去噪

为了提高差分光柱像运动激光雷达(DCIM雷达)探测信噪比,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和奇异值分解(SVD)的混合降噪法.由EEMD获得含噪信号多层模态分量,根据各模态分量之间互相关系数的差分量确定主要噪声并予以滤除,利用奇异值分解识别模态分量中的残余噪声并提取有用信号.利用混合降噪法EEMD-SVD和EEMD方法分别对模拟仿真信号和实测激光雷达信号进行降噪处理.结果表明,当模拟噪声标准差在0.05~0.2之间时,相比与未降噪直接反演的湍流廓线,EEMD-SVD方法降噪后反演的湍流廓线信噪比提高了2.718 7dB~6.921 5dB,相应的EEMD方法提高了1.446 1dB~3.366 1dB;两个不同时段DCIM雷达降噪前后反演廓线与探空廓线的对比发现,EEMD-SVD和EEMD两种方法降噪后反演廓线较之于未降噪的反演廓线,信噪比最大提高了2.526 5dB和2.155 6dB.EEMD-SVD的降噪效果优于EEMD,能够更有效地识别和滤除噪声,较大地提高了原始信号的信噪比,获得更准确的大气湍流廓线反演结果.     

基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法

 为了有效抑制复杂背景的干扰,降低复杂背景所带来的虚警,提高目标检测的信噪比,提出了一种基于复滤波器组的红外弱小目标检测算法。分析了复杂背景下带有弱小目标的红外图像中复杂背景和弱小目标图像各自的频谱特性,并引入了分频段处理的思想。比较了各种滤波器的性能,并选用了基于复小波的滤波器组,用该滤波器组将红外弱小目标图像分解到各个子频域;对分解后的各频段图像分别进行基于罗宾逊滤波的目标检测处理,提取各频段图像中的奇异点;根据目标图像和背景图像的频谱特性的定量分析结果,选取合适的权值,将各频段检测的结果进行加权融合,得到最终的处理效果。实验结果表明:弱小目标检测方法较之于传统的不分频段的高通滤波处理方式可以获得更高的信噪比,目标得到明显的增强,背景杂波得到更有效的抑制,各项探测指标均更优。     

相关多普勒光学层析成像

提出了基于互相关的多普勒OCT(correlated Doppler optical coherence tomography, CD-OCT)方法, 能够有效的抑制噪声, 实现低信噪比条件下的流速探测. 对CD-OCT算法进行了详细的推导, 分析了噪声的相关性对该算法结果的影响, 最后基于谱域和时域联合探测方法(joint spectral and time domain optical coherence tomography, STD-OCT)以及CD-OCT算法的对比实验证明了该算法能够进一步实现信噪比的提高, 使测量的结果更为稳定.     

基于向量变换的包裹相位场预处理与信息完整性探讨

针对包裹相位场在消除噪声的特别要求,提出了对包裹相位场预处理的向量滤波方法。理论分析了功率谱密度和向量变换的滤波思想。仿真实验研究了滤波模板的大小对滤波效果的影响,比较了在同样模板的选取下向量滤波方法与二次均值滤波法的滤波效果,分析了向量滤波方法与二次均值滤波法的功率谱密度分布。结果表明,相比二次均值滤波法,向量滤波法在降噪的同时,相位图依然清晰,它的功率谱密度分布没有明显变化,预处理后频谱信息的丢失远小于二次均值滤波。向量滤波法在提高信噪比的同时,信息的完整性得到较好保证。     

基于小波去噪算法的全天时大气水汽拉曼激光雷达探测与分析

提出了一种基于小波阈值去噪算法的白天太阳背景光滤波抑制方法,实现对拉曼回波信号中真实信号与噪声的分离,并有效滤除白天背景噪声。基于西安理工大学大气水汽探测拉曼激光雷达系统的全天时实测数据,详细讨论了分解层数、小波基函数、阈值函数以及阈值选取方法等因素对白天探测回波信号去噪结果的影响,对去噪前后信号进行分析并对去噪评价函数进行对比,当利用小波基sym6、分解层数为5层,并采用改进阈值函数和改进通用阈值方法的最优条件时,可实现对白天水汽拉曼散射信号和米-瑞利散射信号较好的去噪效果。讨论了小波去噪前后大气水汽混合比反演廓线和激光雷达水汽探测信噪比(SNR)的结果,分析表明利用该去噪系统得到的白天激光雷达水汽探测SNR提高约3.4倍,水汽探测距离可从1.5~2km提高到3km以上。开展全天时激光雷达连续探测实验和去噪处理,获得了24h边界层内大气水汽混合比的连续变化特性,并得到与近地面气象站数据的较一致的结果,充分验证了小波去噪算法应用于全天时大气水汽探测的可行性和有效性。     

混沌信号自适应协同滤波去噪

混沌信号协同滤波去噪算法充分利用了混沌信号的自相似结构特征,具有良好的信噪比提升性能.针对该算法的滤波参数优化问题,考虑到最优滤波参数的选取受到信号特征、采样频率和噪声水平的影响,为提高该算法的自适应性使其更符合实际应用需求,基于排列熵提出一种滤波参数自动优化准则.依据不同噪声水平的混沌信号排列熵的不同,首先选取不同滤波参数对含噪混沌信号进行去噪,然后计算各滤波参数对应重构信号的排列熵,最后通过比较各重构信号的排列熵,选取排列熵最小的重构信号对应的滤波参数为最优滤波参数,实现滤波参数的优化.分析了不同信号特征、采样频率和噪声水平情况下滤波参数的选取规律.仿真结果表明,该参数优化准则能在不同条件下对滤波参数进行有效的自动最优化,提高了混沌信号协同滤波去噪算法的自适应性.     

光子成像静止点目标的管道滤波探测方法

构建了具有单光子成像能力的光子成像系统,提出应用管道滤波方法实现对光子受限静止点目标的探测。分析了光子图像静止点目标与点状噪声特征,根据静止点目标在序列图像中位置的确定性以及噪声点的不相关性,研究了基于管道滤波的光子成像静止点目标探测方法。为降低目标探测的虚警概率,优化了管道滤波直径。以实验采集得到的多组光子图像序列为样本,获得了探测概率、虚警概率与信号光子数、噪声光子数、管道长度以及检测阈值的关系。检测结果显示,对信号与噪声的平均发生率为0.4和5.215的序列图像,当管道长度为9、检测阈值为2时,探测概率达0.9以上且虚警概率〈0.08。对比多组图像序列的检测结果表明,影响探测概率的主要参数是信号光子数,而影响虚警概率的主要参数是噪声光子数。     

非局部变分修复法去除高密度椒盐噪声

分析了中值滤波及其改进型算法在处理高密度椒盐噪声时效果不理想的原因,采用变分修复方法来去除高密度椒盐噪声,基于现有的全变差修复模型提出了非局部全变差修复模型。该模型利用椒盐噪声特点(均匀分布、灰度值为0或255),将噪声点看成是图像中遗失或是破损的点,首先在图像中寻找与噪声点邻域相似的区域,将相似区域的中心像素作为噪声点新的邻域然后对其插值,把图像降噪问题转化为图像修复问题,从而达到去除高密度噪声的目的。实验结果表明:该模型对噪声密度为90%的彩色和灰度图像去噪后,其峰值信噪比为22.85和28.77,在客观评价标准方面优于中值滤波及其改进型算法。该模型能有效去除高密度下的椒盐噪声并较好地恢复图像细节,为图像去除高密度噪声提供了一种新的途径。     

基于小波变换和非负支撑域递归逆滤波算法的盲目图像复原

提出了一种将自适应正则化方法与非负支撑域递归逆滤波(NAS-RIF)算法相结合用于小波域的盲图像复原算法.该算法先对降质图像进行小波分解,得到了图像在不同子频段的信息.在各个子频段采用NAS-RIF算法进行复原.针对各个子频段内图像的频率和方向特性,分别引入了不同的正则化约束项.在各个子频段估计出噪声方差,提出了根据噪声方差和图像局部方差来选取正则化参数.分别对两幅模糊图像进行了仿真实验,复原结果取得的信噪比分别为19.66 dB和23.86 dB.实验结果表明,复原效果相对于空间自适应正则化方法有一定的提高.     

红外图像空间噪声分析和预处理方法改进

讨论了基于天空背景下红外图像空间噪声组成，分析了各种空间噪声的形成原因,给出了红外图像噪声类型及其对图像质量的不同影响。分析结果认为红外图像空间噪声主要为高斯噪声和椒盐噪声。综合考虑均值法和中值法在处理噪声类型上的不同，提出了一种基于简单阈值的改进型中值法。对于不同的阈值，其算子有所不同。而M×N处理区域内每一点算子的权值取决于区域灰度中值，该点灰度越接近中值权值越大。处理后的图像背景更平滑，信噪比和改进的峰值信噪比提高了1.2dB以上，表明改进型中值法优于传统滤波方法。     

基于DCT算法的种子点相位解包算法

移相干涉术由于其高精度被广泛应用在光学元件的面形测量上,而由移相算法得到的相位数据被包裹在[-π,π]之间。基于区域生长理论的相位解包算法(种子点法)可以高精度地实现连贯区域的相位解包,基于离散余弦变换的最小二乘解包(DCT)算法可以实现矩形区域的相位解包,而实际测量中,经常会碰到被测件的有效区域为非矩形的分离区域。因此,在分析前两种算法优缺点的基础上,提出了基于DCT算法的种子点相位解包算法。首先运用DCT算法对整个包裹相位进行解包,然后运用种子点法分别解包各分离区域,再通过DCT算法求得的种子点干涉级次实现各分离区域解包相位的统一。实验结果表明,该方法克服了种子点法和DCT算法的缺点,可以准确、快速地实现分离区域干涉图包裹相位的解包,且比这两种算法具有更好的稳定性和更高的精度。     

针孔X射线荧光CT探测角度优化研究

在管激发X射线荧光CT(XFCT)成像研究中,探测角度与系统背景噪声、探测灵敏度、信噪比等参数密切相关。鉴于此,基于Geant4设计一套多针孔准直管激发XFCT成像系统,并对探测角度与成像系统信噪比、重建图像质量之间的关系进行研究。通过改变管电压、金纳米溶液质量分数、感兴趣区域直径三个参数,模拟60°、90°、120°和150°等不同探测角度下的X射线荧光投影数据和散射噪声的探测过程,并计算其信噪比。仿真结果表明:探测角度的增大能够提升信噪比和重建图像质量,多数情况下,探测角度为120°时的信噪比最佳。     

基于非局部均值和SUSAN算子的混合噪声滤除

为了更好地滤除图像中脉冲噪声和高斯噪声组成的混合噪声,提出了一种基于非局部均值和Small Univalue Segment Assimilating Nucleus(SUSAN)算子的混合噪声滤除方法.该方法首先根据脉冲噪声点与角点之间吸收核同值区形状特征的不同,采用SUSAN算子检测出大量的特征点,特征点主要是脉冲噪声点,也可能含有小部分角点.将特征点进行排序,出现频次最高两位的点为脉冲噪声点.然后采用改进的均值滤波法计算脉冲噪声点邻域中非脉冲噪声点的均值,以此替换脉冲噪声点灰度值.最后针对已滤除脉冲噪声的图像,采用考虑了图像块信息的非局部均值方法滤除剩余的高斯噪声.去噪实验结果表明:与自适应中值和加权均值结合的方法、中值滤波与小波结合的方法、脉冲耦合神经网络与中值滤波结合的方法相比,本文方法主观视觉效果更好,能够更好地保留图像中的边缘细节,客观评价指标峰值信噪比有较大的提高,滤除混合噪声的优势明显.