基于显著性区域检测的多尺度图像盲复原算法

针对大多数基于先验的盲图像去模糊算法耗时较长和显著边缘结构提取不理想的问题,提出一种基于显著性区域检测的多尺度图像盲复原算法。为了复原出更加清晰的图像,采用由粗略到精细的多尺度交替迭代框架构建图像金字塔。在图像单一尺度方面,首先提取出图像中具有强边缘结构的显著性区域,并对其施加l_(0)范数约束,提出显著映射先验;将显著性映射先验和最大后验概率相结合并引入传统图像去模糊模型中,构造出点扩散函数估算模型,利用半二次分裂算法解决模型的非凸问题;对点扩散函数进行复原时,利用点扩散函数相似度的变化量限制每个尺度中的过渡迭代;对模糊图像和最终估计的点扩散函数进行非盲解卷积,获得复原图像。实验结果表明:与现有的主流去模糊算法相比,新算法在合成数据集和真实数据集中都可以有效抑制振铃和伪影现象,得到了很好的视觉体验,且评价指标均优于对比算法,同时大大缩减了复原时间。

飞行时间和点扩散函数对18F-FDGPET/CT肺癌纵隔淋巴结转移的增益价值

目的探讨飞行时间(TOF)和点扩散函数(PSF)重建对18F-FDGPET/CT显像肺癌纵隔淋巴结转移的增益价值。资料与方法回顾性分析2020年3月9日—2021年7月23日在佛山市第一人民医院行PET/CT检查的肺癌纵隔淋巴结转移患者68例。分别采用有序子集最大期望值迭代法(OSEM)、OSEM+TOF、OSEM+PSF、OSEM+TOF+PSF重建图像,比较不同重建算法对肺癌纵隔淋巴结转移病灶的分辨能力,以及病灶信噪比(SNR)和标准化摄取值(SUV)的差异。结果使用OSEM+TOF+PSF重建可获得病灶SUVmax、SUVmean和SNR的最高值,与常规OSEM比较分别增加了21.99%、22.86%和60.14%(t=28.321、19.11、11.059,P均<0.01);其差异百分比在直径≤22 mm的较小病灶中明显大于直径>22 mm的较大病灶(24.1%比21.1%、25.3%比19.3%、70.6%比63.3%;Z=-3.658、-4.313、-2.154,P均<0.05),在SNR≤15.31的低对比度病灶中明显大于SNR>15.31的高对比度病灶(23.6%比21.4%、25.3%比21.1%、85.7%比46.0%;Z=-3.519、-2.336、-5.106,P均<0.05);在不同重建算法的病灶可检测性评价结果中,OSEM+TOF+PSF图像对纵隔淋巴结转移病灶的显示最清晰,其中87.4%的病灶为明确存在,显著高于OSEM图像的73.1%(χ^(2)=11.704,P=0.001),但OSEM+PSF图像中病灶明确存在的比例与OSEM比较并未显著增加(73.1%比75.8%;χ^(2)=0.361,P=0.548)。结论TOF和PSF结合能显著提高肺癌纵隔淋巴结转移病灶的探测能力,以及病灶SNR和SUV,尤其在小病灶和低对比度病灶中更为显著。

基于边缘约束与范数比值的图像盲复原

针对现有的研究方法对运动所引起的模糊图像进行复原时效果欠佳的问题,提出一种基于边缘约束与范数比值的图像盲复原算法.该算法首先对退化图像的边缘进行约束,得到图像的强边缘结构,提高了点扩散函数估计的准确率;然后对要估计的清晰图像构造范数比值的稀疏惩罚约束项,并将得到的强边缘信息与构造的范数比值惩罚约束项进行结合用于指引点扩散函数的复原;在对点扩散函数进行复原时,由粗到细多尺度交替迭代估计点扩散函数,使得迭代出的最大尺度更加精确;最后对图像进行非盲解卷积求解,使其复原.该算法将退化图像的边缘信息与构造的范数比值惩罚约束项进行结合指导点扩散函数的复原,可以抑制图像在复原过程中产生的大量伪迹.实验结果表明,该算法对恢复图像边缘细节具有很好的效果,可以得到优质的复原图像.

类THAAD导引头气动光学效应计算研究

针对类美国末段高空域防御(Terminal High Altitude Area Defense,THAAD)系统的红外导引头外形,开展了气动光学效应计算分析,并将其用于飞行器设计。利用国家数值风洞工程高速流场计算软件NNW-HyFLOW,考虑热化学非平衡效应和材料传热耦合效应,对导引头典型状态的流场进行了模拟,获得了流场的密度、温度、压力等参数和窗口的温度场参数。基于流场参数,利用HyFLOW气动光学传输效应计算功能,开展了红外光学传输成像计算;利用HyFLOW气动光学辐射效应计算模块,开展了流场和光学窗口的热辐射计算。计算结果表明,类THAAD导引头在30 km以上飞行时,流场和光学窗口基本不会影响目标信号的光学传输成像,但流场和窗口的热辐射效应会对导引头识别目标造成影响。不过随着飞行高度的升高,这种影响会减小。

基于谱分析的红外成像模糊去除算法研究

针对红外成像中出现的像差和运动模糊问题,提出了一种基于谱分析的红外成像模糊去除算法。该方法通过对模糊问题的分析,利用红外图像频谱信息构建了模糊函数估计方法,通过数据拟合项和正则项的优化,实现红外图像的模糊去除。实验在运动模糊图像数据集和静态像差图像上进行测试,结果表明:在数据集模糊去除实验上,相比之前的方法,本文方法峰值信噪比(PSNR,peak signal-to-noise ratio)提升了2.01 dB,结果相似性(SSIM,structural similarity index)提升了0.06;静态像差图像在实验室条件下通过短波红外探测器采集,算法在主观上有较明显的复原效果,且针对高通量光学系统成像复原效果更为显著。

折反式变形光学系统偏振像差分析及其对点扩散函数的影响

变形光学系统是一种具有双平面对称性的相对特殊的光学系统,其结构会引入非旋转对称的偏振像差。针对这一问题,本文构建一个折反式变形光学系统,并对该系统的偏振像差及其对点扩散函数的影响进行系统分析。基于三维偏振光线追迹对折反式变形光学系统进行仿真计算,获得偏振像差的详细数据,并计算各个表面的二向衰减、相位延迟分布特性以及系统的琼斯瞳、振幅响应矩阵、点扩散函数和偏振串扰对比度。结果表明:最大二向衰减为0.145,最大相位延迟为1.46×10^(-2)rad,均出现在次镜位置。2∶1变形比的光学系统的振幅响应函数在长焦端和短焦端方向的偏振串扰项存在40.6%的差异,偏振串扰将该变形光学系统的对比度限制在10^(-6)量级。高精度变形光学系统中的偏振像差不可忽略,可采用膜层设计和折反式结构等方法降低偏振像差影响。该研究结论可为变形光学系统在深空探测、相干通信系统等领域的设计提供参考。

计算成像技术中的点扩散函数工程

围绕光学成像中点扩散函数(Point spread function,PSF)在计算成像中的新内涵与应用,介绍了传统光学成像中PSF的概念以及PSF在光学系统设计中关键作用,并简要说明了几种利用PSF恢复图像算法以及图像评价指标。在此基础上以计算成像框架下信息传递的视角重新审视了PSF的内涵,从狭义、广义光学系统两个方面对计算成像领域中的相关研究进行了归纳总结,最后展望了PSF工程技术的应用前景及发展趋势。

新一代帕洛马天文台光谱仪的虚拟刀口欠采样像质测量方法

天文光谱仪的成像质量可用点扩散函数或线扩散函数来表征,但其相对于光谱仪探测器通常为欠采样,很难直接测量。在新一代帕洛马天文台光谱仪的像质测试中引入虚拟刀口法进行光源物面扫描,并应用虚拟刀口法开展欠采样光谱仪像质及光源尺度测量,通过模拟和实验研究,对比分析过采样经典直边刀口法和过采样直接测量方法,验证了虚拟刀口法具有良好的测量精度。在693 nm处,直边刀口法测得光谱仪过采样线扩散函数的半高全宽为7.05μm,虚拟刀口法测量欠采样线扩散函数的半高全宽为7.14μm,测量误差为1.3%。在0.3"视场的光源尺度下,虚拟刀口法测得689、693、701 nm欠采样线扩散函数的半高全宽分别为24.2、27.7、30.8μm,以过采样直接测量结果为参考,其测量准确度分别为98.3%,93.9%和88.8%。实验结果表明,探测器成像严重欠采样时,采用光源物面扫描的虚拟刀口法可准确测量光谱仪的成像质量,该方法结合色散系数还可实现光谱仪分辨率的测量,相关研究工作可为天文光谱仪像质的直接测量提供借鉴。

用于三维单颗粒示踪的多焦面双螺旋点扩散函数显微研究

双螺旋点扩散函数(double-helix point spread function,DH-PSF)显微可实现纳米尺度的三维单颗粒示踪(three-dimensional single particle tracking,3D SPT),被广泛应用于生命科学等领域,但DH-PSF显微的成像景深和定位精度有限,限制了其在活体厚样品中的应用.为了解决此问题,本文提出了一种基于轴向分光棱镜的多焦面DH-PSF显微(z-splitter prism-based multifocus DH-PSF microscopy,ZPMDM)方法和系统,通过将基于轴向分光棱镜的多焦面显微与DH-PSF相结合,在无需扫描的情况下提高DH-PSF显微的轴向定位范围和定位精度,解决完整活细胞内3D SPT的大景深探测难题.通过系统标定,ZPMDM中3个通道的平均三维定位精度分别为σ_(L(x,y,z))=(4.4 nm,4.6 nm,10.5 nm),σ_(M(x,y,z))=(4.3 nm,4.2 nm,8.2 nm),以及σ_(R(x,y,z))=(4.8 nm,4.4 nm,10.3 nm),DH-PSF的有效景深扩展至6μm,实现了大景深范围内的甘油-水混合溶液中的荧光微球示踪,并初步研究了活巨噬细胞的吞噬现象,进一步验证了该方法的有效性,对于3D SPT的发展和应用具有重要意义.

基于深度学习的太赫兹去卷积图像超分辨率重建

太赫兹光谱成像技术不仅能获取检测对象在三维图像空间中的几何信息,同时也能提取其在太赫兹波段的光谱信息,因此该技术已在众多领域表现出巨大的应用潜力.但由于技术设备结构复杂,成本较高,且太赫兹波长较长导致其成像空间分辨率较低,边缘细节模糊,如何在现有设备基础上提高太赫兹成像分辨率成为目前亟需解决的关键问题.针对该问题,以STC89C51单片机为检测对象,利用太赫兹时域光谱数据,结合深度学习,实现了太赫兹光谱成像的超分辨率重建.试验采用太赫兹时域光谱检测系统对样品进行逐点扫描,指定0.738 THz进行频域成像,通过构建点扩散函数对太赫兹图像去卷积增强,并确定以光束穿透深度z=2 mm的去卷积太赫兹图像作为参考图像.考虑太赫兹图像实际采集过程中可能受到多种复杂噪声的影响,通过双三次插值降采样(BI)、高斯模糊下采样(BD)、双三次插值下采样+高斯白噪声(BN)与高斯模糊下采样+高斯白噪声(DN)4种不同的降采样方式模拟太赫兹降质图像.采用Real-ESRGAN深度学习方法对降质图像进行超分辨率重建,同时与SRResNet、EDSR、SRGAN、ESRGAN方法的重建结果进行对比.采用峰值信噪比、结构相似性以及主观平均得分3种评价指标对重建结果进行评价.评价结果表明:Real-ESRGAN的BI、BD、BN、DN 4种降质图像的超分辨率重建效果的各项指标表现均优于其他算法,实现了对芯片特征信息的增强和图像成像精度的提高,为太赫兹图像超分辨率重建技术提供了一种新的优化思路.

深度域保真与高分辨期望成像子波

地震分辨率在地震数据采集、地震波成像处理和地震地质解释各阶段都具有非常重要的指导性意义。以地震子波主频、优势频带甚至倍频程为标志的地震分辨率描述方法已经不能满足当前及今后以岩性储层描述为目标的地震勘探需求,需要给地震分辨率赋予新的内涵。根据地震波反演成像理论,指出决定成像结果分辨能力的是Hessian算子(或成像子波),而决定Hessian算子的因素包括激发和接收地震子波、采集孔径(宽方位和长偏移距)、偏移速度场和偏移算子。认为成像子波完整的振幅谱形态决定了它的分辨能力。从成像分辨率定义切入,讨论了地震分辨率的内涵及其影响因素,将地震分辨能力归结为成像剖面上成像子波的分辨能力,进一步分析认为拥有低中频占优的宽带振幅谱的成像子波具有更强的分辨能力。根据深度域保真与高分辨成像子波的物理含义及给定目标层位保真分辨的需求,提出了期望成像子波的概念,给出了当前成像子波的旁瓣不畸变相邻地层反射子波的主瓣幅值是保真分辨的定义,保真分辨是高精度宽带弹性参数(宽带波阻抗)重构的必要条件。上述与成像分辨率相关的新概念对以宽方位、宽频带、高密度和高信噪比地震数据采集技术+FWI反演成像技术为代表的新时期的实际地震数据的采集、成像处理和地震地质解释具有更明确的指导意义。

基于频率域点扩散函数的视频中运动模糊车牌复原与识别优化

车辆是刑事案件中常使用的工具,车牌识别是涉案车辆认定的重要依据之一,因此对运动模糊造成的车牌图像退化的复原是刑事技术工作的重要研究方向。文中提出一种基于频率域点扩散函数参数估计的车牌图像复原算法,运用二维离散傅里叶变换、Radon变换以及Wiener滤波算法解决监控视频视角下运动模糊车牌的复原问题。通过预处理对运动模糊图像进行灰度化和降噪,并对图像添加Hanning窗,进行二维离散傅里叶变换和对数运算,计算图像的功率频谱图,运用Radon变换对频谱图进行检测,估算模糊方向;对频谱图进行最小值计算,求模糊长度,完成对点扩散函数两个参数的估算。通过Wiener滤波算法进行图像反卷积,实现图像复原。针对传统频谱图估算模糊参数易受中央亮线干扰的问题,在离散傅里叶变换之前添加窗函数进行优化。使用道路监控拍摄的模糊图像,进行点扩散函数参数估计实验,同时与目前未加窗的方法进行对比,验证所提算法的复原效果。实验结果证明,所提算法在复原车牌图像语义信息方面具有优势,能为刑事图像技术领域模糊车牌复原提供方法补充。

基于多位移光谱遥感图像的空间引力模型亚像元定位

目前基于多位移光谱遥感图像的亚像元定位方法通常很少考虑点扩散函数效应影响,本文提出了一种基于多位移光谱遥感图像的空间引力模型亚像元定位方法。为了生成粗糙丰度图像,首先对多个多位移光谱遥感图像进行解混;在点扩散函数效应被考虑的前提下,对粗糙丰度图像实施面积到点的克里插值处理,然后通过理想方波滤波进行滤波,最终获得改进后的粗糙丰度图像;利用空间引力模型对改进后的粗糙丰度图像进行上采样,从而得到上采样丰度图像,再对上采样丰度图像执行整合处理,以生成精细丰度图像;在完成上述所有图像处理步骤后,最终通过应用类别分配方法,将类别标签分发给各个亚像元,以此获得精确的定位结果。在2组实验数据集上的实验结果表明:本文提出的方法比现有的亚像元定位方法获得了更好的定位效果。

考虑点扩散函数效应的光谱遥感图像超分辨率制图

由于硬件设备的限制和土地覆盖类别的多样性,采集得到的光谱遥感图像的空间分辨率有时较为粗糙,导致大量混合像元产生,严重影响了土地覆盖类型空间分布的制图精度。超分辨率制图技术可以有效地处理光谱遥感图像中的混合像元,获得准确的地物类别分布信息。在遥感大数据背景下,来自同一卫星采集同一区域的多位移图像可以作为辅助数据改进超分辨率制图结果。然而,目前多位移图像插值超分辨率制图方法很少有效地考虑点扩散函数效应影响,导致制图结果精度降低。为了解决这一问题,本文提出了一种考虑点扩散函数效应的多位移光谱遥感图像超分辨率制图方法,改善土地覆盖类别制图结果。在所提出的方法中,首先,对多位移图像进行光谱解混,以生成粗糙丰度图像。然后,在考虑点扩散函数效应的情况下,对粗糙丰度图像先采用面到点克里格法,然后进行理想方波滤波,得到改善的粗糙丰度图像。接下来,通过插值对改善的粗糙丰度图像进行上采样以获得上采样丰度图像,并对上采样的所有丰度图像进行整合以获得精细丰度图像。最后,根据精细丰度图像提供的类别比例信息,使用类别分配方法将类别标签分配给亚像元,以获得理想的制图结果。实验结果表明,通过减少点扩散函数效应影响,所提出的方法展示出最佳性能表现,例如在美国华盛顿特区数据集实验结果的总体精度分别达到77.63%和Kappa系数达到0.7263。

基于离焦模糊参数估计的晶圆离焦图像复原

通过高分辨率晶圆离焦图像获得点扩散函数的离焦模糊参数存在计算量大,复原效率低等问题,为此提出了一种基于光斑图像计算离焦模糊参数的晶圆离焦图像复原方法。首先,对光斑图像进行灰度投影,获取线扩散函数曲线;其次,对线扩散函数曲线进行拟合校正,以获得离焦模糊参数,从而确定点扩散函数;最后,采用二次维纳滤波算法对晶圆离焦图像进行复原。实验结果表明,所提出的估计离焦模糊参数的二次维纳滤波方法对晶圆离焦图像进行复原,能够显著提高晶圆离焦图像的峰值信噪比(PSNR),至少提升了0.74 dB,减轻晶圆离焦图像的模糊程度,突显出图像的细节信息,并且计算量小,从而提高复原效率。

成像域最小二乘偏移成像方法及西北超深层探区应用

经典最小二乘偏移通常采用波形残差目标泛函,通过精确匹配地震波形实现反射率定量反演。然而,在实际地震数据处理过程中,高精度的地震子波和偏移速度模型难以获得,且迭代算法收敛不稳定,计算量过大,因此很难取得显著效果。提出了一种面向实际数据处理的成像域最小二乘逆时偏移方法,基于宏观速度场和子波基本频带特征,构建全局空变点扩散函数,在成像域采用高维空间反褶积反演算法实现高分辨率成像。所提方法避免了对地震波形的精确匹配,充分考虑点扩散函数在不同波数成分的照明特征,因此对地震子波和偏移速度精度的依赖度不高。同时无需迭代计算,直接获取成像结果,计算效率高,在三维超深层地震勘探中具有应用潜力。西北探区两块不同储层类型的超深层实际地震数据应用结果表明,该方法可以提高成像分辨率,改善断裂-缝洞构造的成像效果,提升串珠的识别能力,为西北超深层碳酸盐岩增储上产提供了技术支撑。

基于点扩散函数的图像学高分辨率技术

常规基于一维假设的高分辨率处理技术如反褶积、反Q滤波方法等,针对水平构造或者小倾角构造有较好的处理效果,但在面向高陡构造或者断裂等复杂构造时处理效果不佳。而偏移成像结果可以看作是点扩散函数(PSF)与真实反射系数褶积的结果,高维空间条件下的高分辨率处理技术实际上是此正演问题的一个反问题,即基于成像结果进行反射系数反演。为此,提出了一种基于点扩散函数的高分辨率处理技术,首先基于点扩散函数的计算原理,推导出了基于高频近似条件下的快速求解算法,并在高维空间褶积理论的指导下结合图像学反演算法研发了纯数据驱动的点扩散函数提取技术,最后采用高维空间反褶积算法求得高分辨率成像结果,实现地震频带的有效拓宽和成像分辨率的提升。模型数据和实际数据测试结果表明,该算法可在不损失低频的前提下有效扩宽高频,且具有在计算效率与常规高分辨率算法基本相当的条件下有效提高不同展布方位地质体分辨率的优势。

基于动态规划旅行时场的海森矩阵计算方法及其应用

地震波反演成像是经典偏移成像在最小二乘反演框架下的延伸,其核心在于消除偏移成像系统中海森矩阵的影响,得到更高分辨率的成像结果。海森矩阵规模巨大,对其的高效计算可有力推动地震波反演成像方法的进步。本文首先从一次反射波的偏移和反演成像的对比出发,推导出海森矩阵的表达及其简化形式,通过分析表达式,指出旅行时场是海森矩阵计算的关键问题。接着,提出利用点扩散函数(PSF,Point Spread Function)来近似表达海森矩阵,并引入动态规划旅行时计算,获取了旅行时场表征的PSF,从而实现对一阶海森矩阵的高效表达,并分析计算所得的PSF性态,对比计算效率。最后,基于传统偏移成像结果,利用计算得到的PSF进行了成像校正,对计算得到的近似海森矩阵的有效性进行了测试和应用。数值实验表明,基于动态规划旅行时场可以高效稳定地计算近似海森矩阵。通过对比海森矩阵分辨率校正前后的成像结果,验证了本文发展的高效近似海森矩阵计算方法的有效性和应用潜力。

近距三维成像稀疏MIMO阵列设计

针对MIMO阵列雷达在近场条件下的成像应用,围绕稀疏阵列的设计方法展开研究。从雷达近距离成像模型开始,推导了基于后向投影(back projection,BP)成像算法的稀疏MIMO阵列设计数学模型,在此基础上给出了以点扩展函数(point spread function,PSF)为准则的阵列设计方法,同时分析了阵列的旁瓣抑制性能。最后,给出了两种稀疏MIMO阵列,同时进行多目标成像验证。从仿真结果可知,设计的稀疏MIMO阵列能够满足近距三维成像的需求,为下一步的实际应用奠定了基础。

基于显著性及主成分分析的红外小目标检测

将红外小目标检测作为目标与背景的二分类问题.先根据点扩散函数原理,仿真生成红外小目标训练样本,再用主成分分析方法提取目标样本的主特征,建立目标的主成分空间.对测试样本,只要判断其在主成分空间的重构残差,便可识别其是否为目标.为了提高算法的实时性,提出了一种基于显著性和主成分分析的红外小目标检测算法,先通过频域残差方法检测目标可能存在的显著性区域,再在此区域内做识别.实验结果证明该方法快速、有效.