一种改进区域能量融合规则的光子计数图像增强算法

为了得到融合效果更好的光子计数图像,提出一种改进区域能量融合规则的图像融合算法。由多像素光子计数器（Multi-piexl photon counter,MPPC）单一探测器在不同照度条件下扫描得到光子计数图像,并对其进行小波变换,得到高频图像和低频图像;然后计算两幅源图像高频部分的对应区域能量、邻域均方差、匹配度以及阈值,其中阈值是由局部图像的像素值和均值计算得到。如果匹配度大于或等于阈值,采用加权区域能量法确定融合图像;如果匹配度小于阈值,选取局部区域能量较大的源图像像素点的增强值作为相应融合图像中的像素点值。采用不同融合规则进行图像增强,结果证明在本文改进的融合规则下得到的光子计数图像细节更清晰,目标更易识别,评价指标中的信息熵、平均梯度以及空间频率的数值分别提高了约20%,25%和30%。     

计算成像技术在信息复原及增强中的研究进展（特邀）

计算成像是融合了光学设计、光学传感和图像处理的新兴技术领域,突破了传统成像技术获取信息的深度和广度限制,成为国际研究热点,是先进光学成像技术的重要发展方向。综合国内外文献和相关报道,以计算成像在信息复原及信息增强应用场景的技术发展为主线,结合新方法、新算法探讨各个子领域的主要进展,介绍端到端相机成像优化模型、衍射光学模型及基于可微光线追踪的复杂透镜模型等。近年来,无论是光学系统硬件加工还是图像处理算法都有着惊人的发展速度,多样化系统结构和先进算法的结合为计算成像提供了强大的发展动力,从人脸识别到物体检测,计算成像技术广泛涵盖了安防监控、医疗诊断、零售和娱乐等众多领域,相信未来也会在更多科学应用领域看到它的价值。