基于SPECT探头的高灵敏编码孔径γ成像系统

远距离、大范围、快速检测放射源对国土安全具有重要意义,γ相机可以远距离提取放射性物质位置、强度以及类别等信息,是一种有效的检测工具。由于探测器面积小,且编码孔径的视场(Field of View,FOV)有限,当前编码孔径γ相机的探测效率普遍低。本研究提出一种基于国产的滨松BHP6601型临床单光子发射计算机断层成像(Single Photon Emission Computed Tomography,SPECT)探头的大面积高灵敏度编码孔径γ成像系统研制方案。该探头的固有分辨率为3.55 mm,有效探测面积为510 mm×390 mm,可用于提高辐射成像系统的空间角度分辨率和灵敏度。本研究根据此探测器规格,设计采用修正均匀冗余阵列(Modified Uniformly Redundant Arrays,MURA)编码嵌套模式的编码板,其中心基本单元阵列大小23×23,每个单位孔径大小为22.1 mm×17 mm。成像系统无伪影视场在X方向上和Y方向上分别为57.32°和47.3°;空间角度分辨率在X和Y方向上分别为2.94°和2.28°。采用该方案的γ成像系统对18 m处3.7×107 Bq 137Cs单点源进行测试,采集时间1 s即可精准定位;若对于4 m处的1.11×106 Bq 137Cs定位,采集时间仅需要2 s。仿真测试结果表明:该系统对于远距离或低活度的放射源能快速清晰定位。

编码孔径快照光谱成像重构算法综述

光谱图像含有丰富的空间和光谱信息,能够反映目标的组成、结构和材料特性,在航天遥感、医疗诊断和机器视觉等领域具有重要的应用价值.近年来,光谱成像技术作为热点研究领域受到广泛关注.传统光谱成像技术采用沿空间维度或光谱维度扫描的方式,依次获取待测物体表面的光谱信息.由于曝光时间较长,传统光谱成像技术不适用于拍摄动态场景.编码孔径快照光谱成像(Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging,CASSI)是光谱成像的前沿技术方案,能够从单次曝光中快速获取动态场景的光谱图像,其包括两个阶段:对高维光谱图像的“编码降维采集”和对低维观测图像的“解码升维重构”.CASSI的早期研究聚焦于“编码降维采集”,通过物理系统设计提升图像编码的有效性,包括编码模板设计和双相机系统设计.目前,CASSI的“编码降维采集”物理系统趋于稳定,其“解码升维重构”决定了光谱成像的质量和效率.本文综述CASSI的重构算法.首先介绍CASSI的物理系统和前向模型,详细描述物理系统的组成元件和硬件参数,推导CASSI前向模型的数学表达;其次梳理CASSI重构的特点和挑战,其挑战主要存在于系统前向模型、先验表示模型、算法灵活性、算法复杂度、实物数据集等方面;之后重点归纳重构算法的研究现状,包括基于优化模型的重构算法和基于深度学习的重构算法.基于优化模型的重构算法利用凸优化模型求解线性逆问题,结合平滑、稀疏、低秩等手工设计的先验表示模型降低逆问题的欠定性;基于深度学习的重构算法利用数据驱动的方式建立先验表示模型,结合端到端全网络、深度展开、即插即用等框架求解重构图像.接着比较主流算法的重构质量和计算效率,以峰值信噪比、结构相似度、光谱角制图为重构质量的评价指标,以模型参数量、浮点计算量为计算效率的评价指标.最后讨论现有工作的不足和未来研究趋势,指出当前仍未解决的领域痛点,展望进一步的研究方向,为本领域开拓创新提供参考.

编码孔径中红外光谱成像系统的光谱重构算法

针对一款基于双DMD的光谱维编码中波红外光谱成像系统的应用需求,在经典的Hadamard变换完备编码理论基础上,提出了一种具有最大信噪比增益的编码矩阵。结合基于双DMD的光谱维编码中波红外光谱成像系统的光路结构和工作原理,探讨了光谱维DMD所加载的编码模板的设计方法。建立了区块化光谱重构算法的数学模型,并进行了实验验证。实验结果表明,原理样机在具有良好的光谱成像能力的基础上,能够实现较高实时性的凝视成像,其在低光谱分辨率模式下光谱数据立方体帧频能够达到22.35帧/s,验证了区块化光谱重构算法的有效性。

基于非局部深度先验的编码孔径快照光谱成像重构算法

在编码孔径快照光谱成像(CASSI)重构领域,重构质量的提升受到图像先验正则化和优化方法的双重影响。针对传统正则项设计复杂、调参效率低下及现有深度先验正则项感受野局限、难以捕捉长距离依赖等问题,以及基于模型的优化方法重建精度不足、端到端优化方法缺乏解释性的挑战,文章提出了一种创新的基于非局部深度先验的CASSI重构算法。该算法通过构建非局部深度先验网络,在先验正则化方面实现高光谱图像空间与光谱维度的全局信息和长程依赖的深入捕捉;在优化方法上,引入了深度展开网络的多阶段架构,加快了收敛速度,并显著提高了重建质量。仿真结果显示,新算法重建图像的峰值信噪比(PSNR)较传统方法提高了13.12 dB,较最新的深度学习方法提升了1.06 dB;同时,计算复杂度降低了43.4%,参数量减少了53.2%,有效保证了深度学习方法的计算效率。试验验证结果显示新算法能够还原更多细节、恢复更多的结构和纹理,视觉效果较好,进一步验证了该算法的有效性。这一研究可为深度学习在计算光谱成像重构领域的应用提供一定参考。

中波红外孔径编码光谱成像仪的杂散光分析与校正

基于DMD器件的中波红外孔径编码光谱成像技术具有光通量大、信噪比高、实时性好等优点。为解决现有中波红外孔径编码光谱成像仪存在的杂散辐射问题,构建了光谱成像仪仿真模型,确定了系统杂散辐射的主要来源和具体传播路径、计算了成像光谱仪各个部分对整体杂散光辐射的贡献值。最终确定杂散光主要来源为成像仪内部DMD机械边框的自发辐射。提出了局部控温法抑制系统的杂散光。还提出了一种基于差分编码掩模序列的杂散光抑制方法,从编码和解码的角度进一步校正了系统的杂散辐射。并设计实验,验证杂散光抑制方法的有效性。

基于卷积注意力机制的无透镜对抗编码成像

相较于单孔径光学无透镜成像技术,编码孔径成像(Coded Aperture Imaging,CAI)技术具有更高的光照强度和更高的分辨率,近年来引起了广泛的关注。然而,现有的CAI技术存在成像时间分辨率较低和成像性能较差的限制。深度学习技术由于其强大的复杂特征建模能力,被广泛应用到各类信号处理领域中。本文提出利用深度学习技术解决上述问题,构建基于卷积注意力机制的生成对抗网络模型(Convolutional Attention Mechanism Based-Generative Adversarial Network,CAM-GAN)来适应不同的情境和任务要求,提高CAI效果与稳定性。通过引入卷积注意力机制模块使生成器选择性地聚焦于数据的特定区域,恢复原始图像的细节和结构。在此基础上,以生成对抗网络的形式进行网络的训练,生成更逼真、更高质量的图像。在公开数据集的实验结果表明,与其他方法相比,CAM-GAN在图像质量上表现出色,取得了最高的峰值信噪比值,相较于次优的UNet-GAN算法提高了约0.32,充分证明了深度学习技术在CAI领域中的应用潜力。

X光成像中环形编码孔径显微镜实验研究

在简述 X光成像技术发展的基础上 ,特别讨论了多针孔和环形编码等孔径编码成像技术的原理和发展 ,论述了 X光成像中孔径编码成像的基本原理和成像过程 。

压缩编码孔径红外成像超分辨重建

为了利用低分辨率红外探测器获取高质量图像信息,对基于频谱面的压缩编码孔径成像方法和超分辨率图像重建算法进行了研究。首先,在频谱面加入孔径编码器,通过傅里叶变换对采样图像信号进行编码压缩。然后,利用光学成像系统的分片光滑性,实现信号在傅里叶变换域的稀疏表示。最后,提出了两点步长梯度法与自适应非单调线搜索策略相结合的梯度投影并行加速算法,用于完成对稀疏信号的超分辨重建。实验结果表明,该算法能够以远小于原始信号的数据量重建出高分辨率图像信息。

基于两步迭代收缩阈值的编码孔径光谱数据复原算法

编码孔径光谱成像仪根据压缩传感理论,对物体进行光谱成像。编码孔径光谱数据复原的特点在于能将探测器上所得到的二维编码像复原成三维的数据立方体。两步迭代收缩阈值算法是在迭代收缩阈值算法和迭代加权收缩算法基础上加以改进而得出的,采用两步迭代收缩阈值算法对编码孔径光谱数据进行复原,成功地由二维编码像复原出了三维数据立方体,具有迭代步数少,收敛速度快的特点。

太赫兹孔径编码成像研究综述

太赫兹孔径编码成像借鉴了光学孔径编码成像和微波关联成像的基本原理,通过反射式天线等技术改变目标区域太赫兹波等效空间幅相分布来实现高分辨成像,具有高帧率、高分辨、前视凝视等诸多优势,是太赫兹雷达的重要发展趋势之一.介绍了太赫兹孔径编码成像提出的背景,系统阐述了其原理、现状、实现方式、关键问题,指出了其在末制导、安检反恐等领域广阔的应用前景,以期为推动太赫兹孔径编码成像和新体制太赫兹雷达研究提供一定的借鉴.

编码孔径成像光谱仪光学放大率误差影响分析

编码孔径光谱成像技术是近年来发展起来的一种新型光谱成像技术,在一次像面采用特定的编码模板对目标进行编码,结合特殊的采样成像方式,获得满足景物重构的采样数据量,实现了空间信息和光谱信息的高精度重构,具有高光通量、高信噪比等优势。该技术在实现过程中,通常要求一次像面与最终探测器像面间满足既定的尺寸比例,但在实际的光学系统加工和装调过程中,由于加工和装调误差的存在,使得光学放大率与设计值间存在偏差,从而降低了编码图谱的采样精度,导致最终重构图谱质量降低。通过仿真不同光学放大率下编码模板的可逆范围及重构图像质量的分析,给出了图像质量与系统光学放大率之间的曲线关系,为编码孔径光谱成像仪的设计和研制提供了参考依据。

基于FISTA算法的编码孔径光谱图像压缩与复原系统

在研究现有光谱图像压缩与复原的基础上,提出了一种新型的光谱压缩与复原方法,即基于编码孔径的光谱压缩复原系统;在光谱仪的光学系统中加入由数字微镜阵列(DMD)实现的编码模板,该编码模板为一个随机矩阵,可对目标的图谱数据立方体实现瞬时编码,目标的反射光经过该编码模板后三维图谱数据立方体被压缩成一个隐含有光谱信息的二维矩阵。在解码算法方面,首次提出了利用快速迭代收缩阈值算法(FISTA)实现从少量观测值中重构三维图谱数据立方体。该算法在每次迭代中估计一次梯度的同时还计算了一个额外的点。实验结果表明,该算法无论是在收敛速度,还是在复原重构效果上均有明显提高。

连续函数孔径在编码孔径成象中的应用

本文探讨了哥伯环带作为编码孔径在γ射线成象中的应用。理论分析和计算机模拟表明，在采用相关解码时，哥伯环带孔径的成象性能优于菲涅耳环带孔径。

卫星运动对压缩编码孔径光谱成像的影响

用于遥感光谱成像的光谱成像仪普遍存在信息获取慢、光子收集效率低、信噪比低或焦平面阵列大等问题,另外数据立方体庞大的数据量给数据传输造成了极大压力。为了从根本上解决这些问题,文章提出将压缩编码孔径应用于遥感光谱成像中,即压缩编码孔径遥感光谱成像。文章对卫星平台的俯仰、侧滚和偏航运动进行建模,然后利用此模型对成像过程进行仿真和重建,提高了成像品质。由于运动模型以及压缩编码孔径成像技术的引入,使得遥感光谱图像的压缩在成像过程中完成,从而大大提高了传统焦平面阵列的利用率,减小了数据传输的压力,减小了成像光谱仪的体积、质量与成本。

编码孔径和解码孔径的设计

基于光学外差扫描全息术 3D成像的基本原理和编码孔径成像技术 ,设计了用于正在研制的“近红外扫描全息光学层析成像系统”中的编码孔径和解码孔径。当编码函数非负时 ,设计能取正负值的解码函数可以改善系统的点扩散函数 ,使其更接近于理想的二维 δ函数。在点扩散函数分布中的均匀或起伏较小的背景将降低重建图像的对比度。计算机模拟结果表明 ,采用对比度增强技术可以减少菲涅耳波带板和非冗余小孔阵列编码孔径重建图像的背景噪音 。

基于编码孔径的折反射散焦模糊图像复原

360度折反射成像系统由于其曲面反射的成像特点,获得的全向图像会不可避免地产生散焦模糊问题,使得全向图像的应用受到限制。针对全向图像成像过程中的散焦模糊问题,首先通过分析折反射系统中入射光线和图像模糊的关系,建立全向图像散焦数学模型;然后利用编码孔径技术估计出图像中各个位置的模糊程度;最后通过反卷积算法复原图像。通过该方法,可以很好地消除全向图像的散焦模糊,获得全聚焦的清晰全向图像。获得的全聚焦全向图像在全向智能视频监控、战场环境全向智能感知以及机器人全向视觉等领域具有较大应用价值。

一种基于编码孔径的压缩传感图像重构算法的改进

针对压缩传感理论应用于实际系统成像时重构图像质量随图像采样率变化的问题,通过对正交匹配追踪算法进行改进,提出了一种利用空间光调制器实现编码孔径成像的压缩传感图像重构方法。该方法对传统的正交匹配追踪法迭代计算中已选入支撑集的列向量进行标记,并在下一次迭代计算中予以排除,从而减少了重构时间。在此基础上提出了将测量矩阵分别按行和按列排列进行重构后平均的图像增强算法。增强算法在达到同样重构质量时,减小了图像采样率,有利于图像数据的传输和存储。仿真实验验证了方法的有效性和稳定性,可为压缩传感技术的应用提供技术参考。

反射式压缩编码孔径超分辨率成像技术研究

将压缩感知理论引入超分辨率成像,得益于绝大多数图像普遍具有稀疏性,提出了一套基于4f系统的全相位反射式压缩编码孔径光学成像系统,采用反射式空间光调制器进行光学系统成像实验,通过MATLAB程序对该系统进行仿真,对采集到的单幅低分辨率图像进行解码重建得到高分辨率的。实验结果表明,只有在保证CCD相机与空间光调制器像元尺寸完全匹配的情况下才能得到最佳的重建效果。

静态多通道编码孔径光谱仪研究

在传统的单狭缝光谱仪基础上得到了系统方程.介绍和分析了哈达玛变换光谱仪的工作原理以及优缺点,并对其加以改进,提出通过增加探测器和入射面维数获得多通道信息.在此基础上对系统方程进行变换,并导出利用二维静态多通道编码板代替传统一维狭缝的光谱仪理论模型,该模型避免了哈达玛等光谱仪复杂的光学机构以及机械移动结构,使系统小型紧凑.理论分析和模拟实验表明,系统在保证分辨率的基础上可以大幅度提高光通量从而提高系统的信噪比,实现了分辨率和通光量的双增益.针对具体编码板,设计了实际的光学系统并进行模拟,得到的实验结果与理论分析一致,证明了该系统的可行性.

星座编码孔径三维分层成像

提出了空时编码的星座相机三维层析成像技术。采用多个卫星相机进行多重成像，然后进行星上解诃，除了地面二维图像外还将取得随着高度分布物体的纵向分层和横向分层信息，因此特别适用于飞机。导弹等的空间孤立分布的活动目标的探测。整个星座构成一个星形光互连的局域网络。为了实现卫星之间的图像信号的高速传输和相对距离和角度的确定以及卫星的姿态测量，采用一体化的激光通信／雷达系统。文中给出了总体设计举例。