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。     

基于马尔可夫随机场的闪光图像分割

目标界面位置信息是闪光照相中关注的内容之一,而闪光图像的低信噪比影响了微结构界面位置的准确提取。研究了基于马尔可夫随机场的闪光图像分割算法,在闪光图像分割过程中采用马尔可夫模型描述被分割像素之间的相关性,减少了由噪声所引起的孤立虚假目标,提出利用中空邻域模板内的起伏定义标号场模型中的基团势函数,改进了闪光图像的分割方法,提高了微结构分割精度。数值实验表明,改进后的马尔可夫随机场分割方法能取得更好的分割结果。     

基于偏微分方程的闪光照相图像修补算法

针对闪光照相底片图像可能含有缺陷的问题,提出了一种基于偏微分方程的闪光照相图像修补算法,该算法在曲率驱动扩散(CDD)方法的基础上,引入变系数的p-Laplace算子,并将其与BSCB方法交替进行修补。该算法能兼顾水平线的梯度方向和切线方向的修补信息,符合人眼的"连通性准则",并能有效修补面积较大的破损区域。与CDD修补算法相比,该算法能快速收敛,具有更好的修补效果。     

由边界退化确定模糊尺寸

在高能闪光照相流体动力学实验中,模糊问题严重影响诊断结果的精度。模糊图像的边界检测结果与真实边界之间往往存在位置偏移,称为边界退化量。在照相布局和客体确定的条件下,模糊尺寸越大,边界退化量越大。利用边界退化量与模糊尺寸的这一关系,提出一种从边界检测中测量系统模糊尺寸的新想法,从闪光照相成像物理过程角度阐释了方法的原理,然后通过数值实验分析了方法的处理过程,建议测量实验利用倒锥准直器对球形客体成像。模拟结果表明:采用该方法模糊函数的FWHM误差小于1个像素。最后借助数值模拟对台阶客体照相实现了对模糊尺寸测量结果的验证。     

含系统模糊的闪光照相正向成像技术研究及应用

<正>向成像技术是正向计算与反演相结合的密度重建技术的基础。为了正确获取闪光照相面光源下复杂客体的正向计算数值图像,提出了面光源点源化的思想,并用窗口化的探测系统模糊、径迹法等技术得到了更加准确的、含系统模糊的正向投影矩阵以及方程。利用含系统模糊的正向投影方程计算实验客体的正向投影,获得了与实验结果一致的边界信息。含系统模糊的正向投影方程和逆问题求解的约束共轭梯度法合成了整体密度重建方法。整体密度重建方法应用于FTO客体的模拟图像和实验图像,都能够将模糊控制在1~2个像素。