压缩感知重建离轴菲涅耳全息图

针对基于传统数字全息重建算法对待测物体的不同纵向深度截面进行聚焦重构时,聚焦面物体会受到共轭像及背景离焦物体的干扰,本文提出基于压缩感知理论,构建单幅离轴菲涅耳数字全息图层析成像的算法框架。该方法通过自适应空间滤波技术对全息图进行处理,基于压缩感知理论重构不同纵向深度截面图像,并有效抑制背景离焦物体的干扰,最终达到层析成像的目标。计算机数值模拟以及三维待测物体实验结果表明该方法的有效性和可行性。     

基于RFID的目标成像方法的性能评价与分析

TagScan成像系统将目标估计图像与实际图像进行直观视觉对比来评估成像性能，该方法简单易行但难以反映精确的图像失真程度，致使影响TagScan系统成像性能的因素尚未被分析。针对以上问题，本文提出一种基于偏离度的成像精度评价方法，通过计算目标实际图像轮廓点与对应的估计图像轮廓点的偏差，将目标估计图像的误差量化。选取不同边缘类型目标的估计图像为研究对象，利用偏离度分析目标初始轮廓的形式对目标成像精度的影响，为目标初始轮廓的优化设定提供依据。仿真结果表明：对于四边形目标，采用直线型目标初始轮廓获取的估计图像的偏离度比采用弧线型目标初始轮廓获取的估计图像的偏离度降低了87.63%；对于圆形目标，采用弧线型目标初始轮廓的估计图像的偏离度比采用直线型目标初始轮廓的估计图像的偏离度降低了96.6%。