低真空条件下炸药强爆轰驱动超高速飞片实验研究

 采用X光照相和电探针技术进行低真空条件下炸药强爆轰驱动超高速飞片实验研究,得到了在不同时刻超高速飞片撞击静止靶的图像。实验结果表明,在低真空条件下,通过多级爆轰驱动方法得到次级飞片速度较高,而且具有相当好的平面性。     

基于约束共轭梯度的高能闪光照相图像复原算法

 针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比低的特点,提出了一种基于约束共轭梯度的闪光照相图像复原算法,将闪光照相图像复原问题转化为一个约束优化问题,引入基于非负、中值滤波和偏微分方程的光滑约束条件,并利用约束共轭梯度法迭代求最优解。数值试验表明,该算法能较好再现图像边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉方面都有较大提高。     

基于Facet模型的闪光图像边缘检测

针对闪光图像的特点,对经典边缘检测算子进行了分析,发现存在检测出的边缘粗和对噪声的干扰比较敏感的缺点,提出了一种基于Facet模型的爆轰实验图像边缘检测算法。该方法吸取了其它同类方法的优点,引进了正交基简化了运算,用离散正交多项式对图像每个像素的邻域作最佳曲面拟合,在此基础上使用整体梯度算子寻求二阶方向导数的零交叉点,最终提取边缘点。结果表明:该方法检测出的边缘细,并且光滑连续,对图像噪声干扰有较强的抑制能力,对于孤立的边缘能够给出较精确的定位。     

低真空条件下炸药强爆轰驱动实验

二级炸药强爆轰驱动超高速飞片的作用基本过程如下：第一级炸药爆轰驱动初级飞片撞击第二级炸药／飞片组合，在次级炸药中形成强爆轰，使其爆轰产物流动区成为较均匀分布的高压区，从而使得强爆轰驱动的次级飞片速度达到中高速或超高速。     

基于约束共轭梯度的高能闪光照相3维重建算法

 针对高能闪光照相系统成像信噪比低的特点，提出了3维约束共轭梯度算法，该算法基于3维重建理论来重建方程，利用约束共轭梯度法迭代求图像重建的最优解。数值模拟结果表明：采用3维约束共轭梯度算法能有效改善高能闪光照相重建图像轴线噪声大的问题，是一种具有很高抗噪能力的闪光照相图像重建算法。     

基于极大似然模型和期望最大化算法的闪光图像重建

针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了带约束的基于极大似然模型和期望最大化算法（ML-EM）的闪光照相图像重建算法。该算法在ML-EM迭代重建算法的基础上,根据闪光照相图像低信噪比的特点及被重建客体具有分段平滑的先验信息,在迭代重建的过程中进行了相应的噪声抑制,抑制了噪声对重建结果的影响,同时很好地保持了客体的边界特征。数值模拟结果表明,基于噪声约束的ML-EM重建算法能取得较好的重建效果。     

基于水平集的闪光照相图像分割算法

针对Chan-Vese(CV)模型局部控制能力差的缺点,将基于区域的CV模型和分割曲线的局部信息结合起来,提出了一种新的水平集图像分割算法。该算法以CV法的分割曲线为初始曲线,以获得全局收敛性,在后继分割中引入分割曲线的局部信息,以提高模型对图像中微弱信号的分割能力。对闪光照相图像的数值实验表明,该算法噪声抵抗能力强,对初始轮廓位置不敏感,能实现对含细长拓扑结构和微小孔洞的弱边界闪光图像的自动分割。     

高能闪光照相中Sobel算子的边缘检测方法

 针对高能闪光照相中投影图像的特点,对数字图像处理中具有代表性的Sobel边缘检测算法进行了分析,发现该算法存在检测出的边缘粗和人为进行阈值的选取会造成边缘点的误判的缺点;为此提出了一种阈值确定方法和基于最大梯度的定位准则算法。改进的算法实测结果表明：该方法有效地解决了Sobel算子检测出的边缘过粗的问题,得到的边缘较细,定位精确,提高了边缘检测精度,可用于高能辐射照相中的边缘提取。     

模糊和散射对闪光照相边界检测的影响

借助蒙特卡罗方法模拟闪光照相过程,研究了模糊和散射因素对边界检测的影响。结果表明:模糊与边界退化量的变化关系依赖于相邻飞层的材料、密度和尺寸;相同客体结构下,模糊越大,边界退化量也越大;客体结构不同,相同模糊下的边界退化量也不同;散直比越大,散射对边界检测结果的影响也越大,当散直比大于50时,散射引起的边界检测误差超过1个像素。     

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。