基于神经网络的闪光照相网栅图像修补

提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的闪光照相网栅图像修补算法,该方法采用滑动窗口方法将待修补的网栅图像分为若干子块,然后在每个子图像内分别引入RBF神经网络,将栅孔内图像作为已知数据计算RBF网络参数,并以此对每个子图像进行修补,数值试验表明,该算法能较好地再现图像边缘信息,修复的图像在信噪比和视觉方面都优于线性插值和样条插值的结果。     

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。     

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。     

闪光照相图像缺陷消除方法

介绍了一种检测闪光照相图像缺陷以及消除这些缺陷的方法。在闪光照相实验中,底片图像会出现一些小尺寸的缺陷影响了底片信息的精确提取。根据闪光照相实验中采用完全一样的多张底片接收的特点,提出了一种闪光照相多底片图像的缺陷消除方法。首先对这些底片图像进行精确配准,将这些图像进行简单平均以获得均值图像,利用均值图像与各底片图像的差值获得缺陷图像,然后根据缺陷图像的特点对缺陷进行分割并判断各缺陷的归属。最后根据均值图像与缺陷图像以及缺陷分割与判断结果获得修补后的底片图像。实验结果证明该方法可以有效地消除多底片图像中的各类缺陷。     

闪光照相图像缺陷消除方法

 介绍了一种检测闪光照相图像缺陷以及消除这些缺陷的方法。在闪光照相实验中,底片图像会出现一些小尺寸的缺陷影响了底片信息的精确提取。根据闪光照相实验中采用完全一样的多张底片接收的特点,提出了一种闪光照相多底片图像的缺陷消除方法。首先对这些底片图像进行精确配准,将这些图像进行简单平均以获得均值图像,利用均值图像与各底片图像的差值获得缺陷图像,然后根据缺陷图像的特点对缺陷进行分割并判断各缺陷的归属。最后根据均值图像与缺陷图像以及缺陷分割与判断结果获得修补后的底片图像。实验结果证明该方法可以有效地消除多底片图像中的各类缺陷。     

基于BP神经网络的闪光照相图像复原

针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比较低的问题,提出了一种基于BP神经网络的闪光照相图像复原方法。该方法利用BP神经网络的泛化能力,用样本图像对网络进行训练,建立退化图像与真实图像之间的非线性映射关系,然后将待复原图像分区,利用训练好的BP神经网络对待复原图像的边界区域进行复原处理。数值试验表明,在系统点扩展函数未知的情况下,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BP神经网络的闪光照相图像复原

针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比较低的问题,提出了一种基于BP神经网络的闪光照相图像复原方法。该方法利用BP神经网络的泛化能力,用样本图像对网络进行训练,建立退化图像与真实图像之间的非线性映射关系,然后将待复原图像分区,利用训练好的BP神经网络对待复原图像的边界区域进行复原处理。数值试验表明,在系统点扩展函数未知的情况下,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。     

基于贝叶斯准则的闪光照相图像重建

 针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了一种带约束的贝叶斯图像重建算法,较好地抑制了噪声对重建结果的影响,同时对细节信号具有较高的保持能力。该算法以贝叶斯重建为基础,在重建过程中考虑了闪光照相图像的受模糊影响比较严重的特点,引入了重建结果具有平滑性的先验信息进行约束,以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中对重建结果进行平滑性约束以提高重建质量。数值模拟结果表明,该方法在闪光照相图像重建中具有较好的抗噪能力和边界保持能力。     

基于贝叶斯准则的闪光照相图像重建

针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了一种带约束的贝叶斯图像重建算法,较好地抑制了噪声对重建结果的影响,同时对细节信号具有较高的保持能力。该算法以贝叶斯重建为基础,在重建过程中考虑了闪光照相图像的受模糊影响比较严重的特点,引入了重建结果具有平滑性的先验信息进行约束,以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中对重建结果进行平滑性约束以提高重建质量。数值模拟结果表明,该方法在闪光照相图像重建中具有较好的抗噪能力和边界保持能力。     

基于自适应准则的闪光照相图像重建

针对闪光照相图像低信噪比的特点,提出了一种自适应的图像重建算法。该算法以代数法(ART)迭代重建为基础,在迭代重建过程中引入了两个权重矩阵,其中一个矩阵用来控制重建过程中的高频分量以保持重建结果的边界;另一个矩阵控制重建结果的平坦区域以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中更新这两个矩阵来实现图像的自适应重建。数值模拟结果表明,相对于传统的单准则ART重建算法,该方法具有更好的抗噪能力和边界保持能力。     

闪光照相中MeV级网栅的设计

通过理论分析,确定了MeV级多孔网栅的设计目标、拟采用的照相布局及图像接收系统。在此基础上,通过蒙特卡罗模拟和理论分析,确定了网栅的主要参数,包括网栅厚度、孔径与孔间距和W薄片厚度,并研究了加工误差和非理想照相因素对网栅性能的影响,最后给出了原理样机的设计参数。针对原理样机开展了数值模拟,利用模拟图像进行了网栅图像修补与插值等图像预处理工作,初步验证了原理样机在实际应用中的可行性。     

闪光照相中MeV级网栅的设计

 通过理论分析,确定了MeV级多孔网栅的设计目标、拟采用的照相布局及图像接收系统。在此基础上,通过蒙特卡罗模拟和理论分析,确定了网栅的主要参数,包括网栅厚度、孔径与孔间距和W薄片厚度,并研究了加工误差和非理想照相因素对网栅性能的影响,最后给出了原理样机的设计参数。针对原理样机开展了数值模拟,利用模拟图像进行了网栅图像修补与插值等图像预处理工作,初步验证了原理样机在实际应用中的可行性。     

高能闪光照相中网栅相机的性能分析

针对闪光照相基本布局, 从照相物理过程出发, 确立网栅相机下含各种物理参量的成像公式。为了获得尽量简化的成像公式, 采用数值模拟和理论分析方法, 探讨了网栅相机在抑制噪声、散射和模糊等方面的能力及其使用方法。结果表明：网栅相机不仅具有灵敏度高、降散射能力强和模糊小的特点, 采用有/无陡坡准直器和客体的两次照相可以获得主要含光源模糊的透射率图像, 极大减少了图像分析中的不确定性因素。     

高能闪光照相中网栅相机的性能分析

针对闪光照相基本布局, 从照相物理过程出发, 确立网栅相机下含各种物理参量的成像公式。为了获得尽量简化的成像公式, 采用数值模拟和理论分析方法, 探讨了网栅相机在抑制噪声、散射和模糊等方面的能力及其使用方法。结果表明:网栅相机不仅具有灵敏度高、降散射能力强和模糊小的特点, 采用有/无陡坡准直器和客体的两次照相可以获得主要含光源模糊的透射率图像, 极大减少了图像分析中的不确定性因素。     

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。