光场相机精确色彩矢量约束下的超分辨率算法

以LYTRO相机为例,提出一种精确色彩矢量约束下的光场图像超分辨率算法。根据相机内部微透镜阵列按六边形分布的特点,结合点扩散函数,及相机探测器阵列上滤光片的排列方式,计算了每个单一像素点的RGB色彩分量值,精确恢复出每一个像素的颜色信息;利用金字塔算法对色彩恢复的时效性进行了优化。提出一种基于相机子孔径图像序列颜色矢量约束下的超分辨率算法,以提高图像质量。所提的色彩恢复方法可以用于多款光场相机,同时以色彩矢量作为约束条件,彩色超分辨率图像恢复的效果理想。     

改进的PNJL模型下QCD的相图

Polyakov-Nambu-Jona-Lasinio（PNJL）模型是研究强相互作用物质性质的使用最为广泛的有效模型之一。在PNJL模型的基础上考虑了手征凝聚和Polyakov圈之间的纠缠作用,并且引入了化学势修正的Polyakov有效势,由此得到了化学势依赖的entangled PNJL（μEPNJL）模型。在平均场框架下的计算结果表明:相较于原始的PNJL模型,由μEPNJL模型计算得到的临界点（CEP）朝着温度更高、化学势更小处移动,并且手征对称性恢复相变和退禁闭相变在较大的化学势范围内都重合得很好。通过与STAR合作组在相对论重离子对撞机（RHIC）上进行的净质子数分布的测量结果相比,可以发现,通过适当的参数调节,由μEPNJL模型计算得到的CEP更加靠近实验预言的CEP可能存在的区域。Polyakov-Nambu-Jona-Lasinio (PNJL) model is one of the most popular effective quark models to investigate the properties of strongly interacting matter. Based on the PNJL model, we consider the entanglement interactions between the chiral condensate and Polyakov-loop, as well as the chemical potential modification of Polyakov-loop potential simultaneously, which is named μEPNJL model. Compared with the original PNJL model, the calculations in the mean field approximation show that the critical end point (CEP) given in the μEPNJL model moves towards higher temperature and smaller chemical potential in the T-μ phase diagram. Besides, the chiral symmetry restoration and deconfinement phase transition coincide well in a wide range of chemical potential. Comparing our calculations with the measurement of the moments of net-proton multiplicity distributions at Relativistic Heavy-Ion Collider (RHIC) by STAR Collaboration, we find that the CEP given by μEPNJL model can be closer to the range predicted by the experiment through appropriate parameter adjustment.     

一种基于星座恢复的相干光OFDM系统非线性抑制方法

鉴于相干光正交频分复用系统（CO-OFDM）易受非线性效应影响,严重制约系统传输性能, 提出一种基于星座恢复的降低系统峰均值功率比（PAPR）的方法。对系统模型及作用机理进行分析,仿真结果显示,以10 Gbit/s的速率通过单模光纤传输720 km,基于星座恢复的CO-OFDM系统Q值较无非线性抑制的CO-OFDM系统有3 dB提高;另外,系统最佳限幅比例系数受色度色散影响,随着色散因子的增大,星座恢复效果也逐渐减弱,在传输240 km条件下,色散因子为12 ps/nmkm较6 ps/nmkm,限幅比例系数从0.9降低至0.8。     

基于光学系统像面分割的图像恢复方法研究

实际光学系统的点扩散函数随视场的不同而变化,因此基于线性不变成像系统的图像恢复方法在处理由大视场系统得到的图像时,恢复效果不理想。若把成像系统作为线性空变系统来进行处理,根据等晕成像原理,如将降质图像分割为不同区域进行复原的话,则可以有效地提高图像的恢复效果。针对区域间边界不连续性的问题,提出了区域延拓的解决方法,通过数字仿真,验证了图像分割处理与区域延拓方法的可行性。     

相位恢复算法用于分区复用多图像加密的研究

衍射投影效应明显降低了基于双相位编码的多图像加密系统的性能.提出分区复用技术来解决这一问题.待加密的多个图像被放置于各个输出平面的不同区域,于是相邻两个输出平面的秘密图像区域将错落开来,因而有效抑制了衍射投影所产生的噪声.在此基础上,重点研究了用于该系统的相位恢复算法.在完整的顺序迭代之后,对解密质量最差的图像进行逐一补偿,从而寻找到了更加符合多幅秘密图像客观特点的子循环次序.根据这一次序,用完整迭代后附加调节性迭代的方法或者完全更换迭代次序的方法,都能够在保留基本算法快速收敛优势的前提下,使多幅解密图像质量以及系统地复用容量得以整体提高.     

基于级联相位恢复算法的光学图像加密

在虚拟光学数据加密理论模型的基础上,提出了一种光学图像加密的可视化密码构造算法。该加密算法基于自由空间传播的光学系统,利用级联迭代角谱相位恢复算法把待加密图像分别编码到两块相位模板之中,从而实现图像的加密。该加密技术不但可通过同时调整两块相位模板的相位分布的搜索策略来扩大搜索空间,提高安全强度,而且扩大了系统密钥空间,使系统获得更高的安全性,且能通过简单的数值运算或光学实验装置得到质量非常高的解密图像,还从理论上分析了该算法的时间复杂度。计算机模拟结果表明,该加密算法的收敛速度快,能迅速找到非常好的近似解,解密图像质量高且系统安全性良好。     

惯性约束聚变中环孔编码图像恢复的改进维纳滤波方法

针对惯性约束聚变(ICF)中环形孔径编码图像的恢复问题提出了一种改进的维纳滤波方法。在传统的维纳滤波方法中,由于原图像和噪声是未知的,故通常是用某一待定常量来代替其中的噪声与信号的谱密度之比。这种近似忽视了信号与噪声本身的信息,从而造成丢失某些关键的细节,难以达到高质量的图像复原效果。在改进的方法中,首先采用传统维纳滤波方法求得初始估值,然后利用该初始值求得原图像及噪声的谱密度估值,进而利用这些新获得的信息构成改进的维纳滤波器对退化图像进行第二次滤波。实验表明,这种改进方法可以克服原方法的不足,突出图像的一些关键细节,提高图像的整体质量。在仿真实验中,恢复图像的均方误差降低了15％以上;在实际惯性约束聚变图像的解码恢复实验中,图像恢复效果亦有显著改善。该方法还可以推广到其他图像恢复的应用中。     

积分微分方程的一个高精度导数恢复公式

A highly accurate derivative recovery formula is presented for the korder finite element approximations to integro-differential equations. This formula possesses O(h^k l) order of superconvergence on the whole domain in L∞ norm and O(h^2k) order of ultraconvergence at the mesh points, respectively, and the same type of results are demonstrated for the semi-discrete finite element approximates solutions of Sobolev equations.     

增量维纳滤波法在波前探测解卷积中的应用

一个常规的自适应光学系统通常包含三个重要环节：波前探测、波前校正和波前重构。因此对系统的技术要求非常高,造成系统复杂,成本昂贵。基于哈特曼-夏克波前探测的图像解卷积处理就是“事后”处理的一种,它省去了波前校正环节,使常规的自适应光学系统得到简化,降低了系统成本。其基本原理为对瞬时波面进行短时间曝光探测,同时记录相应的短时间曝光图像,来进行解卷积处理。将增量维纳滤波法应用于基于哈特曼-夏克波前探测的解卷积中,并对室内模拟点源情况下的三组畸变光斑图像数据进行了解卷积恢复处理。结果表明,将增量维纳滤波法应用于基于波前探测的解卷积是完全可行的,在室内模拟点源情况下,恢复的图像可以达到衍射极限分辨力。与维纳滤波相比,它扩展了噪声抑制因子的选取范围,在噪声抑制因子选取不正确的情况下,仍能得到比维纳滤波更好的结果。     

Adaptive Parameter Selection for Total Variation Image Deconvolution

In this paper, we propose a discrepancy rule-based method to automatically choose the regularization parameters for total variation image restoration problems. The regularization parameters are adjusted dynamically in each iteration. Numerical results are shown to illustrate the performance of the proposed method.