生物组织单像素成像重构的散射干扰抑制

针对单像素成像重构中的散射介质影响而导致重构图像无法达到最佳效果的问题,研究了有无散射介质的情况下,关联算法和压缩感知算法的图像重构适用性。分析了散射介质在成像光路造成的调制信息空间结构变化和在探测光路造成的信号损耗对成像的影响,建立了近红外单像素成像系统,使用CGI算法和TVAL3算法实现了穿透生物组织散射介质的单像素成像实验。实验发现,在无散射介质时,TVAL3算法的重构时间、峰值信噪比和相似度等均优于CGI算法;而在有散射介质时,CGI算法的三项数值中有两项优于TVAL3算法,其最大重构时间(0.304 091 s)小于TVAL3算法最小时间(1.766 299 s),其最小峰值信噪比(9.983 1 dB)高于TVAL3算法的最大值(9.170 456 dB),其相似度(0.098 2、0.117 8)则位于TVAL3算法的范围内(0.099 258~0.497 622)。结果表明,基于关联成像理论的CGI算法较适合散射介质成像,基于压缩感知理论的TVAL3算法更适合无散射介质成像。

非视域成像技术研究进展

非视域成像可对视域外场景进行重建成像。与传统成像不同,其将隐藏场景返回的间接信号导入重建算法实现目标场景重建,在国防、生物医学、自动驾驶、航空航天及灾后搜救等领域具有重要的应用价值。总结近年来国内外对非视域成像技术的研究进展,依次介绍3种非视域成像模式,包括基于飞行时间的非视域成像、基于相干信息的非视域成像(含基于散斑图案和空间相干两种方法)、基于强度信息的非视域成像。基于相干信息和强度信息成像模式的硬件参数、重建算法、重建时间和图像分辨率等的特点和存在的局限性,分析并讨论非视域成像的发展趋势。