基于压缩感知的差分关联成像方案研究

关联成像可提供一种运用常规手段难以获得清晰图像的方法, 能够解决一些常规成像技术不易解决的问题, 是近些年来量子光学领域的前沿和热点之一.本文提出一种基于压缩感知的差分关联成像方案(简称, 差分压缩关联成像方案), 将高斯分布的热光源强度分布作为压缩感知的测量矩阵, 差分物体信息作为被成像物体信息, 利用差分关联成像方案的高成像信噪比和压缩感知技术的低采样次数, 通过正交匹配追踪算法, 高质量地恢复出物体信息. 并以二灰度“双缝”、“NUPT”, 多灰度Lena图和Boats图为例, 数值仿真差分压缩关联成像过程; 同时将本方案350次测量的结果与差分关联成像方案30000次测量的结果进行对比, 研究结果表明针对不同的被成像物体(二灰度“双缝”、“NUPT”, 以及多灰度Lena图和Boats图), 10次成像的均方误差平均值分别降低了97.7%, 93.9%, 92.5%和71.4%; 与压缩鬼成像方案相比, 同样测量次数条件下均方误差值对于二灰度双缝和多灰度Lena图、Boats图等目标物 体分别有50.4%, 72.9%和66.8%的降低. 差分压缩关联成像方案极大地提高了成像信噪比, 降低了成像时间.关键词：关联成像差分压缩感知均方误差     

合成孔径压缩感知超声成像中的高效能稀疏字典设计

针对目前常见的稀疏字典缺乏针对性,在合成孔径医学超声成像中的应用效果不佳,难以在低压缩率下保证重构图像质量的问题,本文设计了一种高效能的稀疏字典。根据超声回波信号是由发射脉冲信号经过不同延时衰减后叠加的特点,利用发射脉冲作为基函数构造稀疏字典,回波信号在该稀疏字典确定的变换域中具备很好的稀疏性,理论上能使其稀疏表示系数的稀疏度等于超声阵元接收到的反射回波数。通过FieldⅡ对简单点目标和复杂目标的仿真结果表明:在相同的重构算法和压缩率下该稀疏字典重构的平均绝对误差明显小于常见的稀疏字典,其值仅为DWT的几分之一,DFT和DCT的几十分之一,能让回波信号以更低的压缩率实现相同的恢复效果。本文最后使用体模的实际采集数据对算法的实际效果进行检测,实验结果也与仿真结果基本一致。基于该稀疏字典的压缩感知算法可以进一步减少合成孔径成像所需存储的数据量、降低系统的复杂度。     

压缩感知理论在光学成像中的应用

压缩感知以信号的稀疏性或可压缩性为条件,以远低于耐奎斯特采样频率对信号数据进行采样和编码。简要概括了压缩感知的基本理论,它采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构, 能通过数值最优化问题精确或高概率地重构原始信号。详细介绍了其在光学成像系统中的应用,主要包括单像素相机、超薄成像、编码孔径成像、多路技术智能成像、多光谱成像和CMOS成像等成像系统。最后对该理论的应用前景进行了阐述。     

基于压缩感知的菲涅尔孔径编码无透镜成像（特邀）

为了降低菲涅尔孔径编码成像的传输带宽,改善小尺寸像感器拼接成像质量,提出菲涅尔孔径编码成像的压缩感知重建算法。基于压缩感知理论框架对部分采样的编码图像重建可行性进行分析,指出压缩感知重建误差随波带片常数缩小而降低。根据重建图像中孪生像和原始像在梯度域稀疏性的差异,引入全变差正则化实现抑制孪生像的效果。建立压缩感知理论框架下图像重建目标函数,利用交替方向乘子法进行求解。结合编码图像的能量分布和采样模式的可实现性,测试了矩形采样和辐射线采样两种模式,对不同采样数据量下重建图像质量进行分析。结果表明,辐射线采样模式相比矩形采样模式具有更高的图像采样效率,且仅通过7.3%的实验测量数据就可以获得质量良好的图像,为多块小尺寸像感器拼接成像提供了理论基础,有利于拓展编码掩膜无透镜成像的应用领域。     

压缩感知在光学成像领域的应用

早期压缩感知在光学成像领域的应用主要集中在空域压缩成像.近年来,更多的空域压缩成像采用阵列式探测器取代单元探测器采集测量值.同时,压缩成像的研究也从二维空间拓展到三维测距、高速成像、多光谱成像、关联成像和全息成像等方向.本文针对空域高分辨率压缩成像、压缩感知测距和时域高速压缩成像进行详细分析,结合空域压缩成像总结了测量...     

一种数字微镜阵列分区控制和超分辨重建的压缩感知成像法

提出一种压缩感知成像框架结构.该结构采样端用新建的采样矩阵实现数字微镜阵列分区控制,可增强信息获取的准确性,测量得到与新数字微镜阵列对应的压缩采样值;重构端由采样值优化重构出低分辨率图像后,根据分区控制过程建立压缩感知理论框架下的超分辨重建模型,利用梯度稀疏约束优化算法进行求解,恢复出原高分辨率图像.实验结果表明：数字微镜阵列分区控制与超分辨重建相结合的方法可以明显降低压缩感知成像系统的计算量,缩短成像时间,并且具有较高的图像重构质量.     

最小均方误差解调算法在彩色超声血流成像中的研究

研究了最小均方误差正交解调算法在超声血流成像中的应用。首先由设计的期望信号与接收信号在最小均方误差原则下得到其迭代解调形式,获得回波信号同相分量和正交分量,然后由得到的正交解调信号通过自相关的方法对血流流速进行估计。解调算法的仿真结果表明,对高斯噪声信噪比为0.5—10dB的正弦波调制信号,解调输出平均信噪比与Hilbert变换法和I/Q解调法相比分别提高了15dB和4dB;血流成像的仿真结果表明,在流速估计性能相当的情况下,解调的乘法运算量仅分别为上述对比方法的18%和9%。因此在超声血流成像中应用最小均方误差正交解调算法,对于提高估计性能和降低运算量都有一定意义。     

基于空间广义相干系数加权的医学合成孔径超声成像

为解决广义相干系数用于合成孔径成像中所存在的运算量大,图像对比度改善有限等问题,提出空间广义相干系数加权成像方法。该算法根据单个孔径成像结果之间的相干性来计算相干系数,通过加权空间合成进行成像。采用对FieldⅡ仿真点目标和吸声斑目标的数据进行成像表明,算法不仅使运算量减少N(N为阵元数)倍,而且相对于传统的广义相干系数算法,算法对散射点成像可提高信噪比7 dB,对于吸声斑成像可提高对比度3.2 dB。可见算法可以有效地提高成像速度和成像质量。