基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法

受限于探针针尖结构尺寸,用原子力显微镜进行微纳测量时会产生图像边缘失真.提出了一种基于迁移学习的原子力显微镜成像恢复方法,通过迁移学习训练源模型和靶模型实现一维栅格成像恢复.该方法采用数学形态法中的腐蚀算法生成栅格点云数据,通过U-Net网络源模型从点云中提取针尖卷积效应的特征向量,将权重参数迁移至U-Net网络靶模型,靶模型在自适应正则化方法下进行监督学习.实验结果表明,该方法能有效恢复一维栅格的原子力显微镜测量图像,提高横向分辨力,可用于纳米栅格的线宽检测上.     

微偏振片阵列型长波红外成像系统定标方法

为了提升微偏振片阵列型长波红外成像系统精度,在误差分析的基础上,针对入射光偏振信息计算问题,提出了一种偏振定标方法.通过确定像元级响应值与入射光功率的关系,引入广义光学透过率,不依赖大规模方程组运算,实现了消光比、偏振方向的计算,获取了微偏振片穆勒矩阵内各元素值.用固定盲元干扰下的超级像元内偏振信息计算法完成入射光偏振信息计算.实验结果表明,该定标方法可有效降低误差干扰,提高微偏振片阵列型长波红外成像系统探测精度.     

EBCMOS相机盲元检测方法的研究

电子轰击型（electron bombarded，EB）CMOS传感器工艺缺陷导致图像出现盲元，对图像质量影响较大。提出了一种基于多幅图像交叉计算的盲元检测新算法。对不同平均亮度的无目标图像，通过设置不同阈值，对图像进行二值化处理；再对多幅二值化图像按“亮点”位置进行交叉“相与”计算，生成盲元标记模板图，最后按盲元位置进行分类和取舍，得到最终盲元标记模板。最终盲元标记模板信息，为评价EBCMOS传感器品质和实际后续产品中盲元补偿提供可靠依据。     

一种基于输运方程的大气退化图像复原方法

在恶劣天气条件下获得的户外场景图像往往存在较差的对比度和颜色,严重影响了对图像的分析和理解。文中简要分析了此类图像退化的原因,并引入了大气辐射传输方程来研究散射现象。利用Narasimhan和Nayar提出的数值解来进行图像复原的实现,并基于此数值解,提出了针对恶劣天气的改进计算。实验表明,改进后的数值解对退化图像能得到很好的恢复效果,减少了计算量。     

基于ElGamal公钥体制的数字签名研究

利用有向签名和盲签名相结合的方法，在ElGamal公钥体制的基础上提出了一种新型数字签名方案，并对其安全性进行了分析，同时依据初等数论知识从理论上证明了该方案中的可行性，并通过实例验证，在真正意义上实现了电子交易中的匿句特性，并达到了安全性和可操作性的实用要求。     

紫外日盲通信系统中滤光膜的研究

紫外日盲通信凭借其优良的光学特性被越来越多地应用在光学系统中。紫外日盲通信系统与常规通信系统相比,具有结构简单、虚警率低、灵敏度高、隐蔽性强等独特优势。为了满足紫外通信系统的技术要求,提高信号采集效率,需要一种日盲光谱滤光膜来保证其稳定工作。根据薄膜理论,选择合适的紫外薄膜材料,在设计方面通过对独立敏感度和误差分布的分析与修正,降低了膜层的敏感度,同时在薄膜制备过程中通过逆向测试分析法,解决了由于设备与控制误差导致的膜厚问题。制备的紫外滤光膜在240~280nm透射率为86%,290~360nm波段截止度小于0.2%,并通过了国军标的相关环境测试。     

一种基于人工蜂群算法的混沌信号盲分离方法

混沌信号所固有的非周期、宽带频谱和对初值极度敏感等特性使得对这类信号进行盲分离极为困难. 针对这一问题, 提出一种新的盲分离方法, 该方法通过相空间重构来构造代价函数, 将混沌信号的盲分离转化为一个无约束优化问题, 并利用人工蜂群算法进行求解. 不同于现有的独立成分分析方法仅使用混合信号的统计特性来解决分离问题, 该方法能充分利用混合信号内在的动态特性, 因而在处理混沌信号这种确定性信号时能获得更好的分离效果. 此外, 正交矩阵的参数化表示有效地降低了盲分离问题的复杂性, 使优化过程能快速收敛. 实验结果表明, 该方法具有较快的收敛速度和较高的数值精度, 在分离混沌信号时其整体性能优于现有的几种盲分离方法. 同时, 在分离混沌-高斯混合信号的实验中该方法也展现出优异良好的性能, 这表明该文的方法有应用潜力.     

基于改进自适应Wiener滤波的光学合成孔径系统图像复原算法

为了解决光学合成孔径系统成像模糊问题以及研究其相应图像复原算法,采用Zemax软件分析了四孔径光学合成孔径系统的MTF,以及其像质模糊原因。并用MATLAB仿真分析常用的Wiener滤波复原算法,得出该算法在处理合成孔径系统图像存在不足。提出了一种基于K值自适应改变Wiener滤波图像复原方法,通过计算机仿真验证表明,该算法可使合成孔径系统降质图像的像质得到较好改善,复原效果优于Wiener滤波,且其像质评价参数PSNR以及ISNR分别提高了6.89%和1.1dB。     

基于指导滤波的图像盲复原算法

作为图像处理领域的重要分支和研究热点之一, 图像复原方法 的研究始终具有重要理论意义和广泛的应用价值, 图像盲复原一直以来都 是图像复原中比较困难的问题之一. 针对相机与所拍摄景物之间由于相对 位置移动而使所获得图像发生运动模糊的情况, 本文提出了一种基于指导滤波 的图像盲复原算法. 我们首先通过频域迭代算法对点扩散函数 进行估计. 然后, 由于指导滤波具有较好的保持图像边缘的特性, 我们应用基于指导滤波的图像非盲复原算法恢复目标图像. 对以上两步进行反复迭代, 直到获得最终的清晰图像. 为了验证本文所提算法的有效性, 给出了多组对比实验. 实验结果表明, 本文所提算法能够在有效地抑制噪声和振铃 效应的同时, 还能够更好的保持图像的边缘和纹理细节. 因此, 本文算法可以获得更高质量的复原图像.     

一种电磁干扰源成像多分辨率分区算法北大核心CSCD

在利用抛物反射面对电磁干扰源成像过程中,由于系统衍射受限导致干扰源成像模糊,分辨率低,难以分辨,由于不同频率不同区域干扰源所成图像分辨率不同,具有分区域多分辨率的特征,采用已有超分辨算法难以提高分辨率。利用Mean Shift算法,在原有算法基础上改进使其能够适应多分辨率的电磁干扰源成像,在图像分割的基础上对多分辨率图像进行分块抽离,并采用基于L_R迭代的盲反卷积算法分别对各区域进行分辨率的提高,仿真结果表明算法能够适应对干扰源的多分辨率电磁成像并提高分辨率。