基于低秩与稀疏分解的VideoSAR散射关键帧提取

视频合成孔径雷达(video synthetic aperture radar,VideoSAR)的超长相干孔径观测使得区域动态信息的快速浏览极其困难。为以机器视觉方式自动捕捉地物散射消失-瞬态持续-消失-瞬态持续-消失的关键帧变化全过程,提出了一种子孔径能量梯度(subaperture energy gradient,SEG)和低秩与稀疏分解(low-rank plus sparse decomposition,LRSD)相结合的VideoSAR关键帧提取器。提取器为系列性通用架构,适用于任何SEG和LRSD系列方法相结合的形式。所提技术首要针对同时单通道、单波段、单航迹等有限信息条件的解决途径,有助于打破应急响应场景中难以采集多通道、多波段、多航迹或多传感器数据的应用局限性。基于实测数据处理和多种先进LRSD算法进行了对比验证,其代表性散射信息的充分提取可促进未来快速地理解并浓缩区域动态。

基于深度迭代网络的穿墙雷达成像方法

联合墙杂波抑制及图像重建迭代求解方法为当前较前沿的穿墙雷达成像(through-the-wall radar imaging,TWRI)算法,能够同时抑制墙体杂波和重构目标图像,但仍存在收敛速度慢、人工干预过多以及对初值的选取敏感等问题,难以快速精确地进行目标成像.针对上述问题,本文提出一种联合低秩与稀疏分解驱动的可学习深度迭代网络的TWRI方法.该方法利用穿墙雷达场景下墙体杂波的低秩特性以及待重建目标图像的稀疏特性,首先将穿墙雷达成像问题建模为联合低秩与稀疏分解的正则化优化问题,然后采用变分框架和轮换策略将优化问题转化成两个准线性优化子问题并推导其更新公式,最后将上述迭代更新公式映射到网络结构中,展开成深度迭代网络模型并采用端到端学习策略,形成融合物理模型的可学习深度迭代网络框架.仿真结果表明该方法能够有效抑制墙体杂波,相对于其他方法显著提高了目标成像精度和速度.

基于矩阵分解的背景分离算法在油气井可视化检测中的应用

针对VideoLog可视化测井系统在油气井检测过程中遇到水中有较多漂浮物,影响对井壁的观测的问题,介绍了基于矩阵低秩稀疏分解的背景分离法,对VideoLog可视化测井系统录制的视频所组成的观测矩阵进行低秩稀疏分解,分离出的低秩矩阵和稀疏矩阵分别对应于视频背景和水中漂浮物。对背景图像序列分别进行中值、均值和众数处理,该方法去除了水中的漂浮物,获得质量较高的背景图像,有效解决油气井可视化检测过程中遇到水中漂浮物较多而影响观测的问题,为管柱问题检测的定量分析提供依据,增强VideoLog可视化检测的功能。

基于多弛豫信号补偿的快速磁共振T_(1ρ)散布成像

定量磁共振成像(MRI)可量化组织特性,是科学研究和临床研究的重要工具.旋转坐标系下的自旋-晶格弛豫时间(T_(1ρ))能反映水与大分子之间的低频交互作用,在3 T及以上的高场环境下,T_(1ρ)受水和不稳定质子之间化学交换的影响较大,通过测量弛豫率随自旋锁定场强度的变化而得到其分布情况(T_(1ρ)散布),可用于分析和量化质子的交换过程,因此T_(1ρ)散布是一种重要的定量MRI技术.然而,获得不同自旋锁定场强下T_(1ρ)加权图像的时间过长,限制了其应用范围.针对这一问题,本研究提出一种基于多弛豫信号补偿策略的快速T_(1ρ)散布成像方法.该方法将不同锁定频率下的T_(1ρ)加权图像补偿到同一信号强度水平,并结合低秩与稀疏建立重建模型.实验结果表明,该方法在加速倍数高达7倍时仍获得了较好的重建结果.