滤波对计算鬼成像重构质量的研究

通过对传统鬼成像技术中的双光路系统进行极大简化,计算鬼成像技术只使用一个不具备空间分辨能力的桶探测器即可实现目标图像重建。此方法不仅降低了成像成本,还可以在特殊波段成像。然而,采样数量大以及成像质量差仍然是很大的问题。针对成像质量差问题,通过理论分析、数值仿真研究了滤波对计算鬼成像重构质量的影响,并进一步比较了不同散斑下重构图像的信噪比,从数据上滤波对重构图像的质量看还是有一定提升效果的,并且在加入噪声后这种效果依然存在,还找出了哈达玛散斑按能量排序的规律,排序后的哈达玛散斑重构效果要好于其他散斑。

基于Hadamard矩阵的特征结构研究

在计算鬼成像中,常用2D-haar小波作为基底来进行待测物体的特征结构识别工作,该方案在进行图像重构时所需时间长,对物体特征结构信息识别有限。为进一步研究物体的特征结构,讨论了Hadamard矩阵以及Hadamard照明图样内部最小单元的关系,并基于此提出了一种基于Hadamard矩阵的角度结构测量方案,从而实现多分辨率多尺度的分析。这种基于角度结构测量的方式,可以很好的与物体结构性特征相结合,对于物体特征结构的识别具有较好的作用,同时减少图像重构过程中矩阵存储的内存消耗,提高成像效率。