文摘针对车载雷达多参数联合超分辨计算复杂度高、无法快速实现参数估计的问题,提出了基于频域波束降维的多参数联合超分辨算法。所提算法通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)将空时多参数域联合数据变换到频域,处理感兴趣区域的多维频域数据,完成空时波束空间降维和基于频域数据的多参数联合超分辨,实现目标信息的快速联合估计。推导了频域子空间正交性及频域波束降维超分辨算法理论。仿真研究了算法的分辨率和估计性能与信噪比的关系。仿真结果表明,所提算法的精度和分辨率远超传统FFT算法,相对于传统多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法,所提算法计算量大幅降低。
文摘超分辨结构光照明显微成像技术(super-resolution structured illumination microscopy,SR-SIM)具有时间分辨率高、光漂白和光毒性低和对荧光探针的要求少等优点,适用于活细胞的长时程超分辨成像.采用二维晶格结构光作为照明光,可以实现更快的成像速度和更低的光毒性,但同时也增加了系统的复杂性.为了解决此问题,本文提出了一种基于数字微镜器件的快速超分辨晶格结构光照明显微成像方法(digital micromirror device-based lattice SIM,DMD-Lattice-SIM),通过同步分时触发DMD和sCMOS相机的方式实现二维正交晶格结构光的产生,且只需要采集5幅相移原始图像即可重构出超分辨图像,相比于传统SR-SIM需要9幅相移原始图像的方法,图像采集时间减少了约44.4%.同时,在基于空域和频域联合的SIM重构算法(joint space and frequency reconstruction method-SIM,JSFR-SIM)的基础上,本文还发展了用于Lattice-SIM的JSFR超分辨图像重构方法(Lattice-JSFR-SIM),先在频域对原始图像进行预滤波处理;然后,在空域对滤波后的图像进行超分辨重构处理.与传统频域图像重构处理对比,该方法在512×512像素数的成像视场下重构时间减少了约55.6%,对于实现活细胞实时超分辨成像具有重要意义和应用价值.