数字图像消卷积在显微测量中的应用

研究了数字图像消卷积在显微测量中的应用。在测量系统点扩展函数的基础上,利用频谱空间变换消卷积图像处理方法,消除了传统光学显微成像中的几何不清晰度。通过对显微图像进行复原,实现了反射式一维线宽的显微精确测量。在医用接骨钢板表面质量的评价中,对10μm量级的划痕宽度实现了精确和方便的测量。该技术对相关计量技术的发展具有重要意义。     

基于COSM的三维显微图像复原算法研究

光学分层显微成像技术(COSM)不仅可用于去除非聚焦层杂散光的影响以及噪声的干扰,而且能复原样本的清晰三维像,将成为提取微流体的三维温度和速度场分布信息的有效工具.本文研究了基于已知点扩展函数的6种COSM成像算法,详细讨论了6种COSM成像算法的原理和实现,构造了三维样本图像和点扩展函数模型,并对复原结果进行了分析....     

盲反卷积方法在水下激光图像复原中的应用

由于水体对激光存在着吸收和散射效应,距离选通水下激光成像系统所获得的图像存在不同程度的劣化问题,具有信噪比低、边缘模糊等特点。为提高图像质量,在分析水下激光成像劣化过程的基础上,研究了水下激光图像的基本噪声特征,并结合点扩展函数和调制传递函数,利用威尔斯小角度近似理论,将盲反卷积方法应用到水下激光图像复原中。在进行盲反卷积图像复原时,比较和讨论了将原始图像和经过降噪处理后的图像分别作为初始输入的处理结果;并对当人为改变调制传递函数和点扩展函数时所得到的图像复原结果进行了研究和讨论。处理结果表明该方法能达到抑制背景噪声、突出目标细节、提高对比度的效果,对水下激光图像增强十分有效。     

三维显微图像复原及点扩散函数的研究

三维显微图像去卷积计算量巨大,运算时间长。评价和分析了三维点扩散函数、散焦像、光学切片以及不同三维点扩散函数去卷积的复原图像,进一步证明了散焦光信息对焦面像的干扰,主要来自于焦面像两侧附近的散焦像。提出了折中选择三维PSF的空间大小,可以获得良好的复原效果,并且减少运行时间。提出了频谱图均值的新概念,作为评价图像清晰及模糊程度的标准,并运用于散焦像、光学切片以及复原结果图的评价。     

基于Markov随机场的自适应正则化三维显微图像复原

提出了基于马尔可夫随机场模型的正则化因子自适应调整三维显微图像复原算法,并用模拟序列样本和真实生物样本进行了实验.为了保持复原图像的边缘等细节信息,以Markov随机场模型作为图像的先验概率模型,对代价函数添加边缘约束惩罚项.其中,正则化因子在迭代过程中自适应地进行更新.实验结果表明此算法在对原始图像进行估计的同时,能够有效地保留图像的边缘等细节信息.而EM算法虽然能够有效地去除层间干扰,却丢失了大量的细节信息.     

盲图像复原研究现状

盲图像复原是在未知或不完全确知相关原始图像与成像点扩展函数的先验知识的情形下,利用所观测到的降质图像对原始图像和点扩展函数进行估计的一种图像处理方法。本文对近年来涌现出的主要盲图像复原算法进行了回顾,并根据相应的理论来源及相互联系将其划分为四大类,对各类复原算法及其改进算法进行了分析和讨论,为更清晰与深刻地认识和理解盲图像复原理论、解决实际图像降质问题提供参考。     

盲图像复原研究现状

盲图像复原是在未知或不完全确知相关原始图像与成像点扩展函数的先验知识的情形下,利用所观测到的降质图像对原始图像和点扩展函数进行估计的一种图像处理方法。本文对近年来涌现出的主要盲图像复原算法进行了回顾,并根据相应的理论来源及相互联系将其划分为四大类,对各类复原算法及其改进算法进行了分析和讨论,为更清晰与深刻地认识和理解盲图像复原理论、解决实际图像降质问题提供参考。     

基于神经网络的三维宽场显微图像复原研究

提出一种利用BP神经网络进行三维宽场显微图像复原的非线性映射方法,将三维图像转化为二维图像进行处理,利用神经网络的学习能力,通过训练,建立含有散焦信息的二维模糊图像与二维清晰图像之间的映射关系,然后对切片堆叠进行逐幅复原,从而实现显微图像的三维复原.得到的复原图像在视觉上和定量分析上都获得了很好的效果.由于采用小规模神经网络,训练时间短,计算量小,使实时复原成为可能.     

基于大气相干长度的湍流模糊图像复原

利用地基光学望远镜观测空间目标时,大气湍流是影响成像质量的主要因素。由于大气湍流引起成像波面的畸变,导致望远镜所获得的图像模糊。为了从模糊图像中复原出目标的原始图像,提出了一种基于大气相干长度的湍流点扩展函数估计方法,进行了理论推导,并利用Sobel方法对迭代相同次数后的盲卷积复原图进行像质评价,找出像质评价结果峰值处对应的大气相干长度;再将此值代入点扩展函数的估计公式中,得到点扩展函数更加准确的估计;然后利用此点扩展函数对湍流模糊图像进行盲卷积图像复原,最后得到目标的复原图像。从多种像质评价结果来看,该方法无需测量大气相干长度,且复原效果较理想。     

多帧距离选通图像点扩散函数估计的超分辨率重建

为了解决水下激光距离选通图像成像过程中退化模型复杂的难题,提出了利用连续帧图像估计点扩散函数的距离选通超分辨成像方法。首先,从连续帧图像中选取一帧为参考帧作为初始清晰图像,下一帧图像为模糊图像,用梯度约束的方法求出点扩散函数,用于优化清晰图像;然后,依次将后续帧图像当作模糊图像与清晰图像交替迭代求取点扩散函数并优化更新清晰图像;最后获得的清晰图像与参考帧图像用乘法更新的方法估计点扩散函数,结合凸集投影法算法进行超分辨率成像重建。仿真实验结果表明,改进的算法重建图像分辨率和质量明显优于原始的算法。     

基于改进维纳逆滤波的衍射成像光谱仪数据误差分析与重构

衍射成像光谱仪探测到的高光谱数据需要进行计算与反演才可以得到成像光谱数据,本文对衍射成像光谱仪的成像过程及数据误差产生的原理从空间维和光谱维两方面进行了分析,并针对其光谱重构过程中系统点扩散函数标准差较大时重构结果清晰度较低、存在振铃等问题,提出了基于改进维纳逆滤波的光谱数据重构算法,该方法在分析衍射成像光谱仪数据特点与误差的基础上,将每一次维纳逆滤波的重构结果视为新的模糊图像,利用成像过程及维纳逆滤波的基本原理确定新的模糊图像对应的点扩散函数,反复进行维纳逆滤波达到提高图像清晰度的效果,再根据图像自身的空间和光谱特征分布,进行自适应性的噪声去除.利用模拟的衍射成像光谱数据进行验证,在系统点扩散函数的标准差为2.5的情况下,能得到无振铃的重构结果,且与传统维纳逆滤波法的重构结果进行比较,清晰度、细节能力等指标均有所提高,满足了衍射成像光谱数据应用需求.     

基于单幅图像大尺寸实际平面上的光点定位方法

 为满足某地面实验中视觉测量系统的研制需求,研究了一种基于单幅图像的大尺寸实际平面上光点的定位方法。通过建立关于实际平面上光点3D坐标的数学模型,结合利用图像确定的通过光点的空间光束,实现了由单幅图像确定光点的3D坐标。依据具体特点,把实际平面分为高阶曲面型、分块平面型和分块曲面型3种类型,并分别给出了相应类型的光点定位方法。仿真实验验证了所提出方法的正确性,并比较分析了方法的精确性;实际试验数据表明,所提出方法可以满足尺寸为8000mm×8000mm的大型实际平面上光点的定位需求,定位误差小于1mm。     

空变环形编码孔成像模拟与图像复原

环形编码孔成像技术具有高的探测效率和信噪比,是一种解决低强度脉冲辐射源成像较好的技术。基于该技术,利用Geant4建立环形编码孔中子成像的模拟过程,获取6个不同位置的点扩散函数(PSF)和编码图像。根据空间移变图像分块原理,将图像分成矩形和圆形分块,每一块图像用RL迭代法复原,去除边界明显畸变的像素,这些像素强度由相邻的图像块像素到边界距离的加权系数叠加而成。模拟结果表明,该方法提高了图像复原效果,能够更好地诊断射线区域的空间分布情况。     

中子半影成像图像反演方法研究

给出了中子半影成像技术的原理;分析了系统分辨率的影响因子;利用MCNP软件对中子半影成像过程进行模拟;用改进的逆滤波和维纳滤波两种方法对成像主轴上一点源和偏轴两点源的编码图像进行重建,并对编码像在降低噪声和去除本底前后的反演结果进行了比较。模拟结果表明维纳滤波法能够更好地抑制统计噪声。     

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。     

基于数字射线成像的运动降质图像的恢复

当利用X射线数字成像技术对在流水线上运动的工件进行检测时,图像采集系统与工件在曝光时间内发生相对运动,造成了采集到的图像运动模糊降质。通过对运动降质产生机理的理论分析,建立了图像降质的离散退化模型。提出了利用运动模糊降质点扩展函数频域特性加上投影均值最大法来测量模糊运动方向的方法。旋转运动模糊图像的幅度谱图像,利用整列投影值最小法提取运动模糊降质点扩展函数长度。利用维纳滤波法对模糊降质图像进行了恢复,取得了较好的效果。     

超分辨率图像重构技术在航天器相对位置测量中的应用

以两颗航天器间相对位置参数测量为研究对象,确定了基于单目计算机视觉及目标特征的测量方案,提出了基于超分辩率图像重构技术的航天器间相对位置的高精度测量方法。分析讨论了图像传感器的观察模型、图像传感器及光学测量系统的点扩散函数、配准方法、重构原理及方法。利用地面试验验证了该方法的正确性。试验结果表明:该方法与基于单帧图像及目标特征的方法、基于插值的方法相比较,在测量精度及稳定性等方面都有了较大的提高;与基于单帧图像及目标特征的方法相结合,不仅可以保证在不同作用距离上相对位置的高精度测量,而且具有较高的测量稳定性和可靠性。     

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。