数字散斑识别算法中的GPU高性能运算应用研究

数字散斑相关方法有着测量环境简单、全场非接触等优点,但算法效率一直是限制其发展的瓶颈之一。GPU有着天然的并行性,GPU高性能运算可以为计算机图形处理带来极大的效率提升。利用CUDA平台编程对传统的数字散斑逐点搜索算法、十字搜索算法及遗传算法进行GPU高性能并行处理,并与传统方法比较分析。实验结果表明,对于尺寸为150150像素的散斑图像,3种方法效率分别提升了20倍、8倍、31倍;对于尺寸为500500像素的散斑图像,3种方法效率分别提升了183倍、33倍、44倍;对于尺寸为1 0001 000像素的散斑图像,3种方法效率分别提升了424倍、116倍、44倍。     

数字散斑相关方法实现鼠标定位原理

在激光鼠标工作原理的基础上,利用数字散斑相关方法对激光鼠标的定位原理进行了研究。设计实验得到散斑场并用数码相机拍摄。用图像采集卡采集CCD扫描数散斑图像得到的图像,将图像数字化,分析数据得到了图像最优采样的像素单元和图像位移两个参量。基于两个参量,实验采集散斑图像在一定的轨迹运动下的散斑场,用Matlab软件模拟,并比较分析了实验和模拟结果。结果表明,用数字散斑相关方法可以实现激光鼠标的定位功能,并且分辨力可达到1μm,远高于市场上激光鼠标30μm的分辨力。     

相位互异散斑校正技术研究

相位互异散斑（PDS）是一种新颖的成像技术，可用来克服由于未知相差（如大气扰动）带来的图像退化。利用泽尼克多项式拟合未知扰动造成的相位失真，并用一对图像求得波前相位。从分析相位互异散斑技术的机理出发，使用遗传算法作为迭代算法，基于仿真实验数据验证了该技术的可行性，并在仿真实验中分析影响该技术性能的一些因素，如泽尼克多项式模式和湍流大小的影响等。这些研究结果为探索模糊图像恢复提供了新的途径。     

热环境中的光传输与光学校正仿真

对折射率不均匀分布的窗口中的光线传输进行了分析,利用光线追迹得到的光程差再现了光波通过窗口后的波前图。通过研究图像获取和处理方法,提出了用相位互异散斑(PDS)技术进行图像补偿和校正由大气扰动造成的波前变形。结果表明,图像的清晰度和对比度得到了提高。     

数字图像散斑相关技术的蚁群优化方法

基于蚁群优化方法提出新的数字图像散斑相关算法。该方法模仿了真实蚂蚁从其巢到食物找到最短路径的方式,通过对蚁群优化方法改进,减少迭代次数并改善解的质量。将新的数字图像散斑相关算法应用到计算机模拟的散斑图像和实验获得的散斑图像中,并与广泛使用的Newton-Raphson算法进行了比较。实验结果展示了新算法的精度、可行性和有效性。当数量级为0.01像素,误差离散均方根小于0.002像素。     

基于图像分形相关位移测量新方法的研究

本文从分形理论出发提出了图像分形相关位移测量的新方法。较之20世纪80年代发展起来的以像素的灰度相关为基础的数字散斑相关法，分形相关法更充分地利用了散斑图的相关性特征，有关更深入的发展潜力。为了验证理论与方法的可靠性，进行了验证性实验并和数字散斑相关法的测试结果进行了比较。测试结果显示，测试精度至少可达0.06个像素。最后讨论了这一方法的发展前景。     

基于GMA光流网络的二维变形测量数字图像相关法初值估计

提出一种利用深度学习提取散斑变形图像位移场的算法。对比几种主流光流网络模型在散斑图像上的计算精度,将全局运动聚合（GMA）光流网络引入数字图像相关法,使用光流网络模型预测的位移场作为亚像素迭代算法的初值,最后结合逆合成高斯-牛顿法计算散斑图像的亚像素位移场。结果表明,与几种主流的数字图像相关算法相比,GMA光流网络初值的计算精度和计算效率更高,适用于大变形测量,是一种兼顾计算速度和精度的变形测量算法。对木块材料进行压缩实验,结果充分显示了所提方法在散斑变形测量中的有效性。     

数字散斑亚像素小角位移测量的曲面拟合法

与传统测量方法相比,数字散斑相关法由于其目标特征单元网格划分的灵活性,能够更好地满足不同场合小角位移的测量需求。针对该方法亚像素小角位移测量的曲面拟合参数选择问题,研究了亚像素测量图像小角旋转前后的九点二次曲面拟合法,并根据计算机生成模拟散斑进行模拟实验分析,得到最佳误差效率优化条件下的曲面拟合法求解亚像素小角位移的最佳散斑尺寸3.5 pixel、计算窗口尺寸41×41 pixel和拟合窗口尺寸3×3 pixel。实验验证了上述测量参数的有效性,为进一步的曲面拟合法数字散斑成像角位移测量提供参考。     

研究子窗口对数字散斑相关计算影响的新方法

子窗口尺寸选择是数字散斑相关计算中的一个重要问题,对计算结果的精确度有重要的影响,研究了子窗口内各像素对计算结果的影响,并提出了一种新的方法用于处理该问题。该方法不再像传统数字散斑相关方法中那样平等对待所有的像素,而是根据它们从目标图像中识别出子窗口的能力分别处理,各像素的权系数由分布函数根据它们与参考图像子窗口中心的距离计算得到。与传统的选择子窗口尺寸的方法相比,该方法不仅具有根据不同测试条件选择合适数量的像素包含进子窗口的功能,而且缓解了子窗口边缘像素对计算结果的影响,提高了相关计算的精度。     

采用大口径投影光学系统监测远场散斑特征参数

大口径投影光学系统采用低成本、大口径菲涅耳透镜制作,可将远场散斑强度分布投影到CCD成像探测器上。通过CCD图像处理,能够对给定孔径上的接收功率、闪烁指数进行量化评估;在接收孔径足够大、保障散斑不会因为光束漂移效应而脱离菲涅耳透镜的条件下,该系统还可以对光束漂移和特征半径进行量化评估。同时讨论了CCD像元响应非均匀性误差及其影响、CCD辐照响应函数和图像几何投影系数的定标方法。实验表明,系统能够对激光大气传输过程中的远场散斑特征参数进行监测。特别对自由空间激光通信系统而言,可以为大气衰减和多种大气湍流效应综合作用下的中值电平慢衰落研究和检测阈值优化设计提供实验数据支撑。     

激光相干场成像散斑噪声复合去噪方法

噪声是影响激光相干场高分辨成像系统像质的重要因素,激光相干场成像系统既受背景光加性噪声影响,又受激光乘性散斑噪声影响.为解决激光相干场成像系统受激光乘性散斑噪声和背景光加性噪声叠加引起的成像像质退化效应问题,从噪声抑制角度提高激光相干场系统高分辨成像像质,研究建立了激光散斑乘性噪声和背景光加性噪声对大气下行链路激光回波场信号影响干扰模型,并基于该模型提出了一种基于同态滤波和稀疏基追踪级联复合去噪算法.首先基于同态滤波理论将激光乘性散斑噪声转化为加性噪声,再由高通滤波器滤除散斑噪声,最后采用基追踪稀疏理论方法抑制背景光等加性噪声对像质的影响.研究表明,较现有单一去噪方法,该级联复合去噪方法可一次性消除激光乘性散斑噪声和背景加性噪声两种不同性质的噪声,有效改善了激光相干场成像质量.     

天文望远镜像差对斑点成像技术的影响

着重研究了采用斑点成像技术处理天文望远镜图像时,光学系统固定像差对图像恢复结果的影响。在详细研究各种恢复天文图像振幅和相位的理论和方法的基础上,建立了一个包括Labeyrie振幅恢复方法和KnoxThompson相位重构方法的恢复扩展目标的斑点成像处理模型,分析了光学系统固定像差对系统传递函数相位分布和目标相位重构的影响：天文目标通过大气成像,固定像差将会被淹没在大气湍流随机起伏中,像差对相位重构没有显著影响。处理图像结果表明,斑点成像技术能同时消除大气湍流和望远镜系统固定像差的影响,得到高分辨力的扩展目标图像。还提出了一种消除光学系统像差的方法。     

基于图像熵的各向异性扩散相干斑噪声抑制

本文提出了一种基于图像熵的各向异性扩散滤波方法. 该方法使用图像熵作为边缘检测算子, 避免了由于均值和方差等统计量的估计带来的误差, 提高了边缘检测能力. 试验结果表明该方法能够获得比传统方法更好的相干斑噪声抑制效果. 关键词： 相干斑抑制 各向异性扩散 图像熵 合成孔径雷达     

基于高光谱辐亮度图像进行目标探测的大气状态影响分析

基于高光谱辐亮度图像直接进行目标探测可以提高数据处理效率,满足实时处理的要求。然而遥感器所获取的辐亮度光谱信息会受到大气的影响。通过对高光谱成像过程的模拟,分析大气状态变化对辐亮度图像中目标探测性能的影响。研究结果表明：高光谱辐亮度图像可以直接用于目标探测,不同的大气状态对RXD异常探测影响很小,而MF探测则受输入光谱准确度的影响,待检测目标的辐亮度光谱要求与辐亮度图像获取时的大气状态一致,才有良好的效果。     

基于多帧背景的泄漏气体自适应匹配滤波检测

被动傅里叶变换红外(FTIR)扫描遥测成像系统采集的红外高光谱图像具有空间、光谱等维度信息,可被用于大气环境中有毒有害气体的识别、定量及可视化。该系统具有光谱分辨率高、非接触式及远距离探测等优点,然而其单帧图像的像元数量少且部分存在气体吸收或发射特征,无法直接用于红外高光谱图像的目标检测。提出了基于多帧背景的泄漏气体自适应匹配滤波(AMF)检测方法,以短时间内、同一区域的多帧红外高光谱图像为基础,筛选出无目标气体特征的背景光谱并计算探测区域的背景最大似然估计,应用于后续帧的目标气体泄漏检测。红外高光谱图像来自于SF₆气体的遥测实验,共扫描四帧（120像元/帧）,去除前三帧内含有目标气体特征的像元光谱,剩余背景光谱被用于计算背景的最大似然估计,第四帧红外高光谱图像逐像元对SF₆气体进行的AMF检测,并与非线性最小二乘法反演的SF₆柱浓度图像比对,结果表明AMF检测高值与柱浓度高值有较强的相关性。为验证多帧背景在不同空间检测方法下的性能,分别对该帧数据进行了基于正交子空间的自适应子空间检测(ASD)、基于混合空间的自适应余弦检测(ACE)及基于斜子空间的最大似然比检测(OGLRT),并分别与SF₆柱浓度图像比对,结果表明多帧背景适用于不同空间的检测方法。此外,为验证存在目标气体吸收特征的非背景光谱对背景空间的影响,向背景空间中加入多条含有SF₆气体吸收特征的光谱,通过ROC曲线检验,结果表明背景空间中混入目标气体特征会降低AMF方法的检测性能。AMF检测值的假彩色图像也能应用于被动FTIR扫描遥测成像系统,相较于柱浓度假彩色图像,泄漏源及扩散趋势更为明显。基于红外高光谱图像的检测方法依赖于整体背景的统计特性,相较于单像元光谱波段的反演算法,极大地降低了背景的依赖性。多帧背景下的AMF泄漏气体检测方法能很好地应用于被动FTIR扫描遥测成像系统上并满足在线监测要求。     

电子散斑归一化互相关法测位移

把粗糙物体表面受到相干光照明时产生的散斑场看作是一个稳态随机信号,在此基础上,本文提出了一种能做到大量程,高精度位移测量的新方法——电子散斑归一化互相关法测位移或称电子散斑照相法测位移.该法实质上是借助数字图像处理技术,通过物体位移前后二个散斑场之间的相关性来进行位移测量方法的发展.文中给出了理论分析和实验系统.实验结果表明,该法有诸如准实时,大量程(毫米级),高精度和线性可靠等优点.     

Real time high accuracy phase contrast imaging with parallel acquisition speckle tracking

X-ray speckle tracking based methods can provide results with best reported angular accuracy up to 2 nrad. However,duo to the multi-frame requirement for phase retrieval and the possible instability of the x-ray beam, mechanical and background vibration, the actual accuracy will inevitably be degraded by these time-dependent fluctuations. Therefore,not only spatial position, but also temporal features of the speckle patterns need to be considered in order to maintain the superiority of the speckle-based methods. In this paper, we propose a parallel acquisition method with advantages of real time and high accuracy, which has potential applicability to dynamic samples imaging as well as on-line beam monitoring.Through simulations, we demonstrate that the proposed method can reduce the phase error caused by the fluctuations to1% at most compared with current speckle tracking methods. Meanwhile, it can keep the accuracy deterioration within0.03 nrad, making the high theoretical accuracy a reality. Also, we find that waveforms of the incident beam have a little impact on the phase retrieved and will not influence the actual accuracy, which relaxes the requirements for speckle-based experiments.     

基于随机聚类的复杂背景建模与前景检测算法

为了构建鲁棒的背景模型和提高前景目标检测的准确性, 综合考虑同一位置的像素点在时间上的关联性和与其相邻像素的空间关联性, 基于经典的ViBe算法中的随机聚类思想提出了一种复杂背景建模和前景检测方法. 利用样本一致性原理, 采用前n帧序列图像得到初始化背景, 避免了Ghost现象的发生; 根据实际复杂背景的动态反馈获取自适应聚类阈值和自适应更新阈值进行随机聚类, 从而实现了对动态背景的适应性; 通过全局扰动阈值和局部像素级判断阈值的结合, 实现了对光照缓慢变化、快速变化以及突然变化的免疫性, 准确地分割前景目标. 对多组数据集的测试结果表明, 本文算法较大地提高了背景模型对动态背景、光照变化及相机抖动的复杂背景的适应性和鲁棒性. 算法还能很好地适用于红外图像检测运动目标的场合, 扩展了本算法的应用范围. 在没有进行任何图像预处理和形态学后处理情况下, 得到的原始前景检测精度优于其他对比算法.     

针对多散斑图的差分压缩鬼成像方案研究

鬼成像方案实现所需设备、成像的质量以及成像所花的时间是决定鬼成像技术可实用化的重要因素. 本文提出一种针对多散斑图的差分压缩鬼成像方案. 该方案通过连续探测多个独立的散斑图, 降低了热光鬼成像方案对探测器高时间分辨力的要求; 通过采用差分方法, 抑制了背景噪声和其他噪声源的干扰; 通过使用压缩感知重建算法, 有效地降低了鬼成像所需时间并同时提升成像的质量. 数值仿真结果表明, 对于二灰度“N” 图, 本方案在8000次的采样情形下与多散斑图鬼成像方案35000次采样的结果相比, 均方误差降低了96.9%、峰值信噪比提升15.1 dB. 对于八灰度“Pepper”图, 本方案与多散斑图鬼成像方案相比, PSNR提升11.4 dB. 本方案可降低探测设备的要求、提高成像质量、降低重建时间, 具有广阔的应用前景.