计算层板成像光谱仪的仿真研究

介绍一种无需时间或空间扫描的新型成像光谱仪－计算层析成像光谱仪（ＣＴＩＳ），并对其基本原理进行了详细叙述和方程式表达。系统的投影矩阵是由理论推导得出，采用广义矩阵的截断奇异值分解法作为计算机层析成像重建算法。为了便于计算机仿真建立了一种简单的数理模型。仿真实验表明该理论、数理模型和算法准确合理，且算法的重建效率高、系统误差小。     

干涉型计算层析成像光谱仪的图像重建

针对干涉型计算层析成像光谱仪(CTII)提出了一种光谱图像数据立方体的重建方法。干涉型计算层析成像光谱仪是一种将空间调制傅里叶变换成像光谱仪(FTIS)的原理与计算层析成像光谱仪(CTIS)的原理相结合的一种新型成像光谱仪,具有高通量、高光谱分辨力以及高空间分辨力的特点。分析和讨论了干涉型计算层析成像光谱仪的工作原理以及获取图像的特征,介绍了光谱图像数据立方体的重建方法。根据多角度投影数据的特点提出采用卷积反投影计算层析成像图像重建算法,给出了图像重建步骤以及相应的数学表达式。对D65光源照明条件下的396×396像素目标进行了仿真实验,投影角度为0~180°,步长为0.5°,列出了仿真实验部分结果。实验结果验证了干涉型计算层析成像光谱仪及其图像重建算法的可行性。     

基于仿射变换从序列图像恢复物体的三维结构

提出了一种基于仿射变换重建物体三维结构的新算法。不同于以往的基于仿射变换的重建算法,该算法首先基于新的仿射投影矩阵分解算法得到物体三维结构值及摄像机的外参数信息;其次用光束法平差修正模型误差和提高三维结构的精度。算法用仿真实验和实拍图像都得到了精确、可靠的结果。     

三维磁共振电阻抗成像的改进分层灵敏度算法

针对人体组织电导率的三维成像问题,提出一种改进的分层灵敏度磁共振电阻抗重建算法.利用单方向磁感应强度信息,对三维电导率图像实行分层重建,每层重建仅利用该层磁通密度分量测量数据,然后对单层重建结果进行修正以获得三维电导率重建图像.三介质长方体模型上的仿真实验证明,改进的分层重建算法改善了层间串扰现象,可以获得比一般分层算法甚至整体算法更高的图像分辨率,而且重建时间较整体算法显著减少;基于人体腿模型的仿真实验表明该算法对复杂模型三维重构的可行性;最后通过仿体实验验证算法的重建效果.改进的分层灵敏度重建算法降低了灵敏度矩阵法的计算机硬件需求,减少了重建时间,对MREIT的三维重建具有较高的成像精度和求解效率.     

数字微镜光谱仪的互补S编码矩阵的设计及实验

数字微镜光谱仪在应用中编码矩阵的选取至关重要。最佳的理论编码矩阵H矩阵存在非循环、编码复杂、双光路系统实现困难的问题而得不到广泛应用;而最佳实用S矩阵较H矩阵信噪比提高优势略逊。为此本文针对数字微镜光谱仪设计了一种互补S编码矩阵,介绍了其构造、实现过程以及对杂散光和暗电流噪声的削弱作用,通过对其噪声改善程度理论的分析,说明该算法结合了H矩阵与S矩阵的优点,达到了理论与实用的双优。经实验验证,该算法较S矩阵编码模板信噪比提高了2.05倍。     

结合透射CT的康普顿背散射图像重建

在康普顿散射成像(CST)技术中可以结合透射成像重建出衰减系数来消除散射重建的非线性,但这样得到的投影矩阵带有误差。而CST重建问题的不适定性对噪声和投影矩阵的误差非常敏感,重建结果会有较大误差。针对此问题,基于压缩感知理论提出了一种新的CST重建算法。新方法将图像重建问题归结为一个图像的全变分(TV)最小化问题,并使用收敛速度较快的基于交替方向法的Split-Bregman方法进行求解。在仿真实验中,通过与代数重建技术(ART)进行比较,在测量数据充足和测量数据不足两种情况下,本文算法都具有更好的重建质量,证明了所提算法在重建精度和抗噪性能方面的优势。     

开路傅里叶变换红外光谱层析重建算法仿真

采用代数迭代(ART)算法和最大似然期望最大化(MLEM)算法,利用开路傅里叶变换红外(OP-FTIR)光谱仪的测量结果,通过仿真模拟了高斯空间分布模型下的气体二维浓度场重建,并利用重建评价指标——逼近度和相关系数,分析了这两种重建算法的重建精度和抗噪性能。结果表明:在单峰气体浓度场中,ART与MLEM算法重建结果的逼近度分别为0.177和0.044;在双峰气体浓度场中,ART与MLEM算法重建结果的逼近度分别为0.263和0.069;MLEM算法更适用于重建复杂的气体浓度场。在不同噪声水平下,ART的抗噪性能优于MLEM算法,MLEM算法对噪声更敏感。     

基于约束优化的闪光照相图像重建算法

针对闪光照相图像受模糊及噪声影响的问题,提出了一种基于约束优化的闪光照相图像重建算法。该算法建立基于平行束投影的正向成像矩阵,并通过嵌入模糊矩阵表达成像过程中的模糊因素,采用最速下降法求解重建问题。在算法中设计了预优矩阵以提高迭代重建速度,利用客体密度值非负、密度分布分段光滑并含有阶跃性边界的先验知识,设计和采用了非负约束、光滑约束及广义变分边界约束条件。对仿真FTO客体图像及实际闪光照相图像的重建结果表明,基于约束优化的重建算法具有良好的边界保持能力及噪声抑制能力,可以有效提高图像重建质量。     

随机扰动优化和多模型融合的目标密度非线性重建

针对高能闪光X射线图像线性重建结果受系统模糊影响的问题,提出一种随机扰动优化和多模型融合的非线性重建算法.构建非线性正向模型并推导相应的雅可比矩阵形式,结合贝叶斯理论考虑该反演问题的求解及不确定量化,引入基于弱信息先验的超参数构建非线性分层贝叶斯模型.通过加速求解随机扰动的优化问题对条件分布进行采样,结合雅可比矩阵投影...     

干涉型成像光谱仪仿真及评价系统的实现

针对星载的干涉型成像光谱仪提出了一种基于归一化互相关系数的光谱数据立方体重建质量的量化评价方法,并以工程化的要求作为仿真背景条件,建立了一个通用仿真系统。通过仿真,证实了基于归一化互相关系数的成像光谱仪数据立方体重建质量量化评价方法是可行的。     

基于分块平滑投影二次重构算法的单像素成像系统

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。     

A Compton scattering image reconstruction algorithm based on total variation minimization

Compton scattering imaging is a novel radiation imaging method using scattered photons.Its main characteristics are detectors that do not have to be on the opposite side of the source,so avoiding the rotation process.The reconstruction problem of Compton scattering imaging is the inverse problem to solve electron densities from nonlinear equations,which is ill-posed.This means the solution exhibits instability and sensitivity to noise or erroneous measurements.Using the theory for reconstruction of sparse images,a reconstruction algorithm based on total variation minimization is proposed.The reconstruction problem is described as an optimization problem with nonlinear data-consistency constraint.The simulated results show that the proposed algorithm could reduce reconstruction error and improve image quality,especially when there are not enough measurements.     

Z箍缩中子编码诊断系统模拟平台搭建

开发了基于Geant4的Z箍缩中子编码成像系统模拟平台,实现聚变中子编码成像诊断系统各关键部件的完整模拟。获得了低中子产额（约1010量级）下,中子经编码孔编码后在闪烁体阵列中形成的发光分布图像。利用维纳滤波、Richardson-Lucy（RL）及遗传算法（GA）对低中子产额下获得的极低信噪比图像进行重建,并对信噪比、中子产额及重建效果进行了对比研究,结果表明:遗传算法对低信噪比中子编码图像的重建具有很强的鲁棒性;中子编码图像的信噪比与遗传算法重建结果的准确性呈正比。     

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.     

Optical Transfer Function Reconstruction in Incoherent Fourier Ptychography

An optical transfer function(OTF) reconstruction model is first embedded into incoherent Fourier ptychography(IFP).The leading result is a proposed algorithm that can recover both the super-resolution image and the OTF of an imaging system with unknown aberrations simultaneously.This model overcomes the difficult problem of OTF estimation that the previous IFP faces.The effectiveness of this algorithm is demonstrated by numerical simulations,and the superior reconstruction is presented.We believe that the reported algorithm can extend the original IFP for more complex conditions and may provide a solution by using structured light for characterization of optical systems' aberrations.     

螺旋锥束计算机断层成像倾斜扇束反投影滤波局部重建算法

螺旋锥束计算机断层成像(CT)作为常用的临床诊断工具,如何尽可能地减少其辐射剂量是热点研究领域之一.局部成像利用准直器减小射线直照区域,能够有效降低CT辐射剂量.然而,局部成像会造成投影数据横向截断,产生局部重建问题.现有螺旋反投影滤波(BPF)算法只能实现局部曲面重建,难以实现局部体区域重建.在圆轨迹扇束BPF算法的基础上,通过加权修正和坐标扩展,提出了螺旋锥束CT倾斜扇束反投影滤波(TFB-BPF)重建算法.该算法把重建区域按层划分,对各层构建倾斜的扇形束几何,并使用经过加权修正的TFB-BPF算法逐层进行重建.该算法最大的优势是滤波线(与原始螺旋锥束BPF算法中PI线等价)在二维平面内选择,算法更加简洁高效,并且能够应用于局部体区域的重建.实验结果表明,算法能够有效重建物体局部体区域,并且重建图像质量较好,没有明显的截断伪影.     

基于高斯核主成分分析的多通道拉曼光谱重建

针对多通道拉曼成像系统常会受荧光背景、噪声等非线性因素的影响而导致拉曼光谱重建结果一般的问题,提出了一种基于高斯核主成分分析的拉曼光谱重建算法.首先利用相似度因子对标定样本数据集进行预处理,其次通过高斯核函数将标定样本以非线性形式映射至高维特征空间,接着在特征空间中对映射后的数据集提取基函数并通过伪逆法求得与之对应的基函数系数.使用聚甲基丙烯酸甲酯作为测试样本,并引入均方根误差来评估拉曼光谱重建结果的准确性.实验结果表明,相比传统的伪逆法与维纳估计法,该算法具有更高的重建精度及抗噪能力,且能有效降低标定样本中不良数据和成像系统中非线性因素对拉曼光谱重建的影响.因此,该算法可以为多通道拉曼快速成像提供一种有效的拉曼光谱重建算法.     

基于lp范数的压缩感知图像重建算法研究

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l_p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l_p 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     

总变差约束的数据分离最小图像重建模型及其Chambolle-Pock求解算法

基于优化的迭代法,可以结合压缩感知和低秩矩阵等稀疏优化技术高精度地重建图像.其中,总变差最小（total variation minimization,TV）模型是一种简单有效的优化模型.传统的约束TV模型,使用数据保真项为约束项,TV正则项为目标函数.本文研究TV约束的、数据分离最小（TV constrained,data divergence minimization,TVcDM）新型TV模型及其求解算法.详细推导了TVcDM模型的Chambolle-Pock（CP）算法,验证了模型及算法的正确性;分析了算法的收敛行为;评估了模型的稀疏重建能力;分析了模型参数的选择对重建的影响及算法参数对收敛速率的影响.研究表明,TVcDM模型有高精度稀疏重建能力;TVcDM-CP算法确保收敛,但迭代过程中有振荡现象;TV限对重建有重要影响,参数值过大会引入噪声而过小会模糊图像细节;算法参数的不同选取会导致不同的收敛速率.