编码源中子成像的可见光模拟

采用编码源能大大提高中子成像的中子注量率,同时保持较高的准直比。对改进的均匀冗余矩阵编码源中子成像进行了计算机模拟并利用可见光进行了实验,初步验证了编码源中子成像的可行性,并且探索了各种在非理想条件下成像对图像质量的影响并提出了解决方法。结果表明,编码源配合相关算法能够较好地重建图像,反解后的物体尺寸及分辨能力与单孔成像相当,同时缩短了曝光时间。若物体与理想成像面存在着位置或旋转偏差,则投影大小与探测器CCD像素、解码矩阵尺寸便不能对齐,但仍可以通过对图像背景噪声标准差的计算来后期修正图像,也可以利用此方法在实验前确定编码源成像系统中理想成像面的位置,以确保图像质量。     

一种基于编码孔径成像原理的三维成像方法

三维成像技术因其应用广泛而备受关注。根据编码孔径成像的基本原理,提出了一种非相干可见光三维成像方法。这种两步成像方法的第一步采用空间位置编码的照相机阵列对物体拍照,在第二步中,首先将照相机阵列拍照得到的物体照片根据拍照时的位置关系合成为一幅图像,然后采用计算机程序模拟光学反投影解码方法解码再现出物体不同深度的表面分层图像。设计了初步的实验,该实验采用1部照相机依次在各编码位置对物体模型拍照,编码形式是包含9个点的无冗余阵列形式,物体模型只包含2个深度层次,布置在距离照相机阵列1.5m的地方。实验得到了信噪比较高的物体模型的分层解码图像,验证了这种三维成像方法的可行性。     

面向物体表面测量的四步相移光解码技术研究

精确高效的相位解码在非接触光学测量中有着重要的作用, 在总结传统算法的基础上,提出一种新的相移光解码算法.该算法是以四步相移为基础,对初始的包裹相位图使用残差检测理论,检测、提取、标志出残差点,然后使用一种新的相位质量图指导剩余残差点的检测,为了使质量图中残差点的检测达到最优,对质量图进行低通滤波、锐化残差编码点,尽量使残差点能完全检测出来,并进行残差平衡处理,最终选取一个种子点使用洪水算法实现整张编码图的解码.实验结果显示该相移光解码算法能自动避开不连续区域,得到较高质量的编码结果.     

全息编码靶标及图像逆投影校正匹配

设计一种具有全息特性的平面编码靶标,该编码靶标利用局部编码获得该部分在靶标上的位置及靶标整体状态,可应用于位姿测量,提高了测量范围和测量精度。针对编码靶标的解码和匹配问题,提出基于靶标图像逆投影校正和相关匹配的解码算法,采用透视变换,将靶标图像重建到三维空间中,对其进行旋转校正后再投影到原像面中。改进了相关匹配算法,改进后只需搜寻编码靶标上的标志点,匹配效率得到提高。实验结果表明,所提解码匹配方法具有很好的匹配效果和匹配效率。图像逆投影校正方法可应用于摄影测量中的编码靶标解码匹配,不受编码规则限制,可有效提高解码正确率。     

X光环孔编码成像技术研究

 着眼于惯性约束聚变实验研究中的应用，对X光环孔编码成像技术进行了研究。利用数值模拟的手段，分析了环孔的自相关函数及其对环孔编码成像技术图像重建的影响，对不同的图像重建技术进行了初步比较。基于星光II实验装置，利用自行研制的X光环孔编码成像系统进行了激光等离子体X光环孔编码成像技术的演示实验，获得了满意结果。     

X光Gabor波带片编码成像技术实验研究

 基于星光II实验装置进行了Gabor波带片编码成像探索性实验研究。采用束匀滑光斑三倍频激光打靶，辐照专门设计的ＣＨ埋金属条靶（共两种），产生了有明确形状、边缘清晰的等离子体。研制了专门的Gabor波带片编码相机，并利用该相机采用单张胶片对不同的靶目标在不同的深度层次上曝光的技术，获得了具有深度层次信息的三维激光等离子体编码像。利用数值重建技术对实验所获得的图像解码，最终获得了在不同深度层次上的激光等离子体信息。     

波前编码双共轭梯度平方稳定解码算法及其 TMS320DM642平台的实现

波前编码是一种新型的光学-数字混合二步成像系统,采用三次光学编码相位板可以得到系统的非对称点扩散函数和相当景深内模糊程度一致的中间图像.本文利用空间域光学成像模型,结合反镜像边界束缚条件以及矩阵的直积分解,提出一种基于双共轭梯度平方稳定算法(Bi-CGSTAB)的图像复原算法实现波前编码系统的数字解码.该算法具有计算量小、计算速度快,几乎没有边界效应等优点.在此基础上结合TMS320DM642平台并行计算的特点,将新的算法重新优化并移植到TMS320DM642平台上.整个平台由图像采集模块、图象显示模块以及外部存储器等模块组成.通过专门设计的光学系统,分别对物距为1m、5m和10m处的物体以及人像进行成像.对中间模糊像的恢复实验结果表明,新的算法在TMS320DM642平台上图像复原速度快,效果好,为波前编码系统的真正便携和实用提供了可能.     

波前编码双共轭梯度平方稳定解码算法及其TMS320DM642平台的实现

波前编码是一种新型的光学-数字混合二步成像系统,采用三次光学编码相位板可以得到系统的非对称点扩散函数和相当景深内模糊程度一致的中间图像.本文利用空间域光学成像模型,结合反镜像边界束缚条件以及矩阵的直积分解,提出一种基于双共轭梯度平方稳定算法(Bi-CGSTAB)的图像复原算法实现波前编码系统的数字解码.该算法具有计算量小、计算速度快,几乎没有边界效应等优点.在此基础上结合TMS320DM642平台并行计算的特点,将新的算法重新优化并移植到TMS320DM642平台上.整个平台由图像采集模块、图象显示模块以及外部存储器等模块组成.通过专门设计的光学系统,分别对物距为1m、5m和10m处的物体以及人像进行成像.对中间模糊像的恢复实验结果表明,新的算法在TMS320DM642平台上图像复原速度快,效果好,为波前编码系统的真正便携和实用提供了可能.     

基于小型加速器的编码中子源成像研究

编码中子源成像可以在对中子注量率影响不大的情况下大大提高成像的准直比, 从而提高成像质量.北京大学开展了基于小型加速器的编码中子源成像技术研究工作. 不同于已有的基于反应堆的小面积编码板的研究工作, 北京大学建立了基于小型加速器的大面积编码板的编码中子源成像实验平台, 并对加速器中子源上的实验方法和数据处理进行了探索, 对比了重建算法, 获得了初步的重建照片.研究工作表明, 编码中子源成像技术可用于加速器中子源, 但重建图像质量仍须提高. 关键词： 加速器中子源 中子成像 编码源成像 图像重建     

基于编码孔径的一维光谱压缩方法研究

在研究现有光谱压缩概念和方法的基础上,提出一种新型的压缩方法。不同于各种基于软件算法的光谱压缩,提出一种利用编码孔径的硬件实现方法。在光学系统中加入编码孔径对光谱进行光学压缩,可以实现光谱数据的瞬时编码,经编码孔径压缩的光谱可以通过与编码形式对应的解码算法重建。在此基础上研究了编码解码的具体形式。提出基于小波变换和缺陷矩阵理论的两种编码板形式,以及基于小波逆变换和稀疏矩阵梯度投影的迭代算法的解码重建算法。用实物光谱进行模拟,比较不同的编码形式的压缩比和保真度。提出存在采用低采样频率压缩编码还原具体光谱信息的可能性,并总结了压缩编码的一般原则。     

编码成象技术用于提高针孔成象空间分辨率

本文采用编码成象技术处理针孔成象,提高其空间分辨率.采用反投影解码技术,对针孔成象的分辨率进行了计算,结果表明,可将10μm的针孔成象空间分辨率提高到3μm左右.最后对字母“C”图象进行模拟计算,经反演后,可以得到与原图象相近的图象.     

大气湍流光PPM通信系统中LDPC码的置信传播译码

对大气弱湍流光PPM通信系统中LDPC码的BP 解码算法进行了研究,提出了相应系统模型下的解码算法.通过理论分析和大量计算机仿真,结果表明:采用LDPC的大气弱湍流光PPM通信系统比未编码的大气弱湍流光PPM通信系统的性能好,但是系统的BER性能随着PPM的时隙数的增加而增大.     

一种混合神经网络在图像压缩中的应用

讨论了一种混合神经网络，该网络使用遗传算法与BP算法相结合的混合智能算法进行权值训练，明显地提高了神经网络的收敛速度和精度。实验证明，利用混合神经网络进行图像压缩，不仅压缩比高、信道误码率低、解码速度快，而且图像恢复质量主观效果好。     

Jointly-check iterative decoding algorithm for quantum sparse graph codes

<正>For quantum sparse graph codes with stabilizer formalism,the unavoidable girth-four cycles in their Tanner graphs greatly degrade the iterative decoding performance with a standard belief-propagation(BP) algorithm.In this paper, we present a jointly-check iterative algorithm suitable for decoding quantum sparse graph codes efficiently.Numerical simulations show that this modified method outperforms the standard BP algorithm with an obvious performance improvement.     

Tomographie a l'aide du reseau zone de Fresnel. Simulation numerique de la reconstruction optique

In this paper a new method of emission tomography using coded apertures is analysed. The coded image of a radioactive distribution is created using a single linear Fresnel zone plate. The decoding procedure is performed using a computer algorithm simulating the optical phenomenon. This numerical reconstruction requires bidimensional Fourier transform algorithms. On the contrary, a linear Fresnel zone plate only requires a one dimensional Fourier transform algorithms is workable in most of the available nuclear medicine computers. The experimental results demonstrated the focalisation properties of this code (tomographic effect) and the parameters found after numerical reconstruction were similar to those expected from the optical theory. Practically, this technique should make it possible to perform morphological studies of moving organs, i.e. dynamic tomography which should be for example very helpful in cardiac studies.     

A new method for deconvoluting coded aperture images of three dimensional X-ray objects

Three-dimensional objects are coded using a non-redundant distribution of X-ray sources. The deconvolution of the image is performed by means of an incoherent optical processing system using a zoom-lens and a point-hologram. The method is capable of decoding the layers of the original object starting with a self-luminous image generated for example by an X-ray image intensifier tube.     

Deconvolution systems for coded aperture images of three-dimensional x-ray objects

A non-redundant distribution of ten point sources is used for coded aperture imaging. The coded image of a simple three-dimensional x-ray object is deconvoluted by means of three different decoding systems: by an optical projection system using spatially incoherent light, by an on-line optical set-up with information input using an electro-optic relay tube, and by a quasi-on-line electronic system using an electronic storage-tube. The three methods are compared with respect to signal-to-noise ratio, resolution, and convenience of handling.     

AGA-BP模型在遥感影像分类中的应用研究

作为遥感研究的关键技术,遥感影像分类一直是遥感研究热点;针对目前采用BP神经网络模型进行遥感影像分类时存在的对初始权阈值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,为了提高BP模型遥感影像分类精度,将自适应遗传算法引入到BP网络模型参数选择中;首先运用自适应遗传算法对BP模型权阈值参数进行初始寻优,再用改进BP算法对优化的网络模型权阈值进一步精确优化,随后建立基于自适应遗传算法的BP网络分类模型,并将其应用到遥感影像数据分类研究中;仿真结果表明,新模型有效提高了遥感影像分类准确性,为遥感影像分类提出了一种新的方法,具有广泛研究价值。