基于测量基优化的低采样率单像素成像

单像素成像结合压缩感知相关算法利用很少一部分无空间分辨的桶探测器采样值就能重构出成像物体的高质量图像.然而,随机地选取投射的散斑序列无法在更低的采样率下成像.为进一步实现单像素成像在极低采样率下的成像效果,本文提出了基于数据驱动的哈达玛矩阵排序方案,利用对整个数据集的训练效果来自适应地选择透射的散斑信号序列,在重构图像...     

基于压缩感知归一化关联成像实现目标重构

在归一化关联成像的基础上,结合压缩感知理论,提出了基于压缩感知的归一化关联成像方法。该方法首先对物臂的桶探测值进行归一化处理,并由散斑场构造测量矩阵;然后采用正交匹配追踪算法,在低测量次数下优质量地还原出了物体的像。实验中采用灰度图像及二值图像作为成像目标,以峰值信噪比作为衡量标准,分别对传统关联成像,归一化关联成像及压缩感知归一化关联成像的重构效果进行了量化对比。仿真实验结果表明,对于细节较为丰富的灰度图像,压缩感知归一化关联成像的峰值信噪比较传统方法高6dB左右,比归一化关联成像方法提高了2dB左右;对于细节较少的二值图像,其峰值信噪比较归一化关联成像法高3.4~4.3dB,比传统法高5.2~6.5dB。最后,采用实际电荷耦合元件测得的散斑场构造了测量矩阵,实验结果进一步验证了基于压缩感知的归一化关联成像算法能提高重构质量。     

基于低秩矩阵分解的光场稀疏采样及重构

光场成像技术中光场的采集和数据的压缩处理是亟待解决的问题。为了实现光场的稀疏采样和恢复,建立了基于光场低秩结构的压缩采样相机系统,研究了光场矩阵的结构特征及压缩采样下光场图像的重构问题。根据静态光场各视点图像之间的内容相似性,将这些图像向量化并按列组合成一个二维矩阵,该矩阵呈现出低秩或近似低秩的状态。对光场图像矩阵进行低秩分解,结果表明偏离低秩的部分呈现出很强的稀疏性性质,低秩和稀疏各自表征不同的数据冗余度。然后,对基于掩膜的相机采样系统进行随机Noiselets变换测量,鉴于重构过程是一个低秩稀疏相关性约束下的优化求解问题,采用贪婪迭代求解分别重构出光场矩阵的低秩部分和稀疏部分。仿真结果表明,重构图像的PSNR维持在25dB以上,且保留了光场视点间的视差信息,能够满足稀疏采样中对光场图像的要求。     

粒子群优化结构测量矩阵的遥感压缩成像

针对块循环测量矩阵应用于遥感压缩成像存在图像重构性能不理想的问题,本文把粒子群智能优化算法引入到块循环矩阵优化中,实现了在保持矩阵结构不变的同时对块循环矩阵的优化。首先以相关系数的Welch界为阈值约束Gram矩阵非对角元素构造目标矩阵;然后以Gram矩阵逼近目标矩阵的方式建立目标函数,将优化对象改为构造块循环矩阵的自由元向量。为提高优化效率,文中采用权重自适应更新的方式提高粒子搜索能力。开展了相关重构对比实验,结果表明,优化后的块循环测量矩阵在保持矩阵结构的同时,降低了与稀疏变换矩阵的相关性,其与稀疏变换矩阵的最大相关系数、平均相关系数和阈值平均相关系数分别降低了0.027 3、0.017 5和0.004 6,得到的结果显示优化的块循环矩阵提高了图像的重构性能。     

双臂对称性对压缩传感用于关联成像重构的影响

根据压缩传感理论和关联成像模型,将压缩传感理论应用于关联成像中,实现了传统的双臂关联成像的压缩传感重构。通过仿真实验验证了压缩传感用于关联成像的可行性,以峰值信噪比（PSNR）为衡量指标,分别对压缩传感和传统关联算法的重构图像质量进行了量化。仿真实验表明,压缩传感和关联算法的重构效果均随测量次数的增加而变优,在相同的测量次数下,压缩传感在关联成像中的重构图像的PSNR比传统的关联重构图像高20 dB以上。将压缩传感用于实际双臂关联成像的实验结果表明,压缩传感可以实现双臂关联成像装置的图像重构,但其重构质量很难优于传统关联算法的重构。针对这一实际实验与仿真实验似乎相矛盾的特殊现象,从双臂对称性的角度进行了合理解释,并利用实验中实际的散斑场对该现象进行了验证,最后提出了解决方案。     

单像素复振幅成像及实验分析

光场的光强信息和相位信息成像在医学、光学测量、三维成像等领域至关重要。设计了一种无需参考光束即可实现光场复振幅成像的单像素成像系统。该成像系统通过相位型光学掩模对光场信息进行调制,利用无分辨率的光电探测器探测调制后的光强信息,应用phaselift算法恢复光场的光强与相位信息。利用单像素成像系统对衍射光场及透明聚二甲基硅氧烷(PDMS)薄膜物体进行了成像实验,从成像结果中可以清晰看到衍射环的光强信息与相位信息。实验中物体薄膜的相位差为0.053,刻线宽度为220 μm,实验得到图像相位差为0.046和刻线宽度为256 μm,与传统检测手段得到的图像信息非常接近。该系统的成像光路无需参考光束,系统简单便于集成,促进了便携式成像系统的发展,可应用于宽光谱成像,在光场复振幅成像方面具有较大发展潜力。     

高温构件傅里叶单像素成像系统设计

对于高温下的视觉测量,如何降低高温构件本身发出的辐射以及热气流对图像质量的影响,在航空航天和汽车制造等领域具有重要意义.针对高温下复杂的光学成像环境,本文提出了一种基于单像素成像技术的高温构件图像采集方法,建立了高温构件单像素成像系统,分析了傅里叶单像素成像的工作原理及重建算法,根据高温物体的热辐射特性分析了其对单像素...     

自适应Radon单像素成像

使用单像素探测器实现成像需要大量采样.对于目标区域仅占场景一部分的情况时,我们提出了自适应Radon单像素成像方法,能够使用单像素探测器实现目标区域的定位和成像.本文对该方法的目标定位方式、编码采样算法、重建算法等进行研究,以减少单像素成像的采样数量.基于Radon变换的基本原理,使用图像在水平和垂直方向的投影信息,以...     

质谱成像数据图像重构软件

在质谱成像分析中,将质谱原始数据重构成图像数据是重要的处理过程,当前缺乏专用的向导式软件来完成此功能,为此,开发出一种名为imgGenerate的软件系统。imgGenerate能够一步步引导用户依据质谱原始数据特点设定m/z范围、精度以及数据类型等参数,重构为科学图像Analyze 7.5格式数据。重构后的数据文件可再通过BioMap或IMSview软件进行图像显示处理。应用imgGenerate成功地将大鼠小脑切片和字迹质谱成像分析的原始质谱数据重构成图像数据。应用测试表明,imgGenerate具有向导式、功能全面、专用化、实用等特点。     

应用压缩传感理论的单像素相机成像系统

采用稀疏二进制矩阵作为测量矩阵完成了单像素相机对不同场景的拍摄。基于压缩传感理论设计的单像素相机,利用数字微镜阵列和单个探测元件实现高分辨率图像的拍摄,将图像采集和压缩合二为一,减少了数据,降低了系统规模、复杂度和成本。对测量矩阵进行了分析,给出了二进制测量矩阵精确重构条件。搭建了硬件实验平台,采用稀疏二进制测量矩阵,对笔划复杂度不同的"中"字、"国"字和复杂实物这3种不同的场景进行了拍摄实验,利用梯度投影重构算法重构出目标图像,图像分辨率为数字微镜阵列大小。实验结果显示,对于3种不同场景,在测量次数为目标图像像素总数的20%～30%时,能精确重构出目标图像,表明单像素相机能实现高分辨率图像的拍摄。     

基于MCMC方法的电容成像图像重构算法

研究基于概率统计的电容成像图像重构算法,以马尔科夫随机场的方式给出介电常数分布的先验概率,利用电容成像(electrical capacitance tomography,ECT)线性模型得到似然函数,通过马尔科夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo,MCMC)方法对介电常数分布的后验概率密度进行采样,马尔科夫链的转移核利用Metropolis-Hastings方法得到,结合嵌套迭代提高计算效率。仿真结果表明,嵌套迭代-MCMC方法在正则化参数设置合适的条件下,可以得到较好的图像质量,基于MCMC方法图像重构算法为解决ECT图像重构问题提供一种新思路。     

基于消色差透镜的单像素与计算关联光谱成像

光谱成像系统受色差影响会导致图谱混叠,本文将单像素成像以及计算关联成像分别与光谱成像系统相结合,并在系统中引入900～1 700 nm适用的消色差透镜来校正色差。首先计算出不同胶合消色差透镜的色差大小并以此选取透镜,所选消色差透镜相较其它透镜对色差校正可以提高一个量级。其次分析了色差对光谱成像系统的影响以及单像素成像和计算关联成像的差异。最后仿真和试验分析单像素光谱成像和计算关联光谱成像特点。试验结果表明对于900～1 700 nm的近红外光谱成像,基于消色差透镜的单像素光谱成像系统取得了更好的图像重构结果,其峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）提高了3.93 dB,结构相似度（Structural Similarity, SSIM）提高了0.96%。消色差透镜的单像素光谱成像系统在近红外光谱成像中重构图像效果优于无消色差透镜的计算关联光谱成像。     

数字X光医学影像压缩技术

针对数字X光影像仪(CR)影像的特点以及CR成像与成像板(IP)密切关系,提出一种基于图像阈值分割,并对分割的不同区域采用不同压缩方法的数字X光(CR)医学影像压缩技术.首先分割出暗背景区,进行中值滤波,然后行程编码,再根据IP板与X光曝光剂量的关系,将感兴趣区12bit像素降低量化级别降低为9.3bit来降低数据量,并采用嵌入式小波变换方法实现近无损压缩.实验结果表明,在高压缩比条件下,感兴趣区仍具有较高的峰值信噪比(PSNR),保征了感兴趣区的图像质量,具有良好的视觉效果.     

电阻抗成像交叉测量模式的抗噪声性能研究

电阻抗成像对噪声比较敏感,目前电阻抗成像主要采用相邻测量模式,其抗噪声性能比较差.交叉测量模式是在所有非电流注入电极对上做灵活选择,使得测量电压的幅值普遍高于相邻测量模式.在噪声源一定的情况,整体提高测量信号的信噪比.在仿真和实验当中,采用快速一步牛顿误差重构(FNOSER)静态和动态算法比较两种测量模式的重构图像质量.仿真和实验结果表明交叉测量方式优于相邻测量模式,该模式提高了信噪比,减小了测量电压的动态变化,重构图像伪迹较少,具有较好的抗噪声性能.     

一种超光谱图像分层压缩方法

根据超光谱图像有很强谱间相关性的成像特点,设计了一种预测算法结合变换编码算法的图像分层压缩方法。采用几个相邻波段图像共享同一有损图像作为预测图像,克服了预测算法对传输误差的敏感性。预测图像是通过对原始图像进行局部熵为代价函数的四叉树分割后,再经小波变换得到的。用各个原始图像减去共享预测图像来去除谱间相关性,并得到相应残差图像,再对残差图像采用局部离散余弦基变换方法去除空间相关性,实现近无损压缩。研究结果表明,各波段峰值信噪比(PSNR)为40dB左右时,压缩比(CR)高于7.2,分层压缩方法具有很好的压缩效果。     

CMOS图像传感器成像系统

介绍 CMOS图像传感器的历史背景、发展现状、像素单元的结构、工作原理以及CMOS图像传感器芯片的整体结构 ,比较了 CMOS图像传感器和 CCD图像传感器的性能 ,详细阐述了整个 CMOS图像传感器成像系统     

基于稀疏处理的多能X射线分离成像

利用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)并结合多能X射线图像的丰富信息可以将二维X射线图像中重叠目标分离成像,但是海量的图像数量,以及高像素数的要求均会使内存占有量和计算速度面临挑战,因此本研究将压缩感知(Compressed Sensing,CS)与ICA相结合进行分离成像,以提高计算速度和分离成像性能。研究过程中,首先根据被拍摄物体的物质组成确定拍摄多能X射线图像数量,并选取CS技术中K均值奇异值分解(K-means SingularValue Decomposition,K-SVD)稀疏基将多能X射线图像进行稀疏表示,然后利用ICA将此稀疏表示进行盲源分离得到独立源,最后采用正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)将独立源进行重构实现分离成像。研究结果表明:采用ICACS技术比仅采用ICA进行目标分离成像的运行时间减少了46.14s(23.3%)、内存占有率降低了21%、重构图像峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)提高了2.665dB、边缘梯度提高了0.001、信息熵提高了0.09。     

基于2D-DCT等效矩阵的压缩成像

压缩感知理论允许人们通过少于采样定理要求的测量值重建信号。受到测量矩阵设计方面的限制,使用快速的贪婪算法重建时需要一个稀疏分解矩阵。目前通常根据一维变换构造稀疏分解矩阵,无法体现图像的结构信息。本文通过构造二维离散余弦变换(2D-DCT)等效矩阵来解决这一问题,通过重建图像二维变换系数的手段达到保护结构信息的目的。该等效矩阵与图像列序向量相乘得到的系数均来自图像2D-DCT变换,所以使用这种等效矩阵作为稀疏分解矩阵可以令贪婪算法重建的结果与图像2D-DCT变换系数相同,进而令基于2D-DCT等效矩阵的压缩成像可以在使用快速贪婪算法的同时保持图像的二维结构信息,并且不增加软硬件成本,实验显示该方法有效改善了图像重建的效果。     

高光谱图像的分布式压缩感知成像与重构

根据高光谱数据的特点,提出了一种基于像元的分布式压缩采样模型来实现高光谱图像的有效压缩采样与重构。搭建了能实现该模型的压缩采样光谱成像系统,并研究了用于该系统成像的重构算法。在图像采集阶段,将高光谱数据分为参考像元和压缩感知像元;地面像元的辐射能通过棱镜进行谱带分离,再利用数字微镜器件实现谱带的线性编码。对压缩感知像元进行低采样率的线性编码,对参考像元进行采样率为1的线性编码。压缩采样数据重构时,不再采用传统方法直接重构高光谱数据,而是利用线性混合模型将重构高光谱数据转换成端元提取和丰度估计,然后根据重构的端元和丰度恢复原数据。对比实验表明,在压缩采样数据为总数据的20%时,重构的平均信噪比提高了10dB。所设计的成像系统应用压缩感知理论减少了采集的数据量,采样方式简单,可应用于星载或机载的高光谱压缩感知成像。     

压缩传感用于极弱光计数成像

为解决灵敏度达到单光子水平的面阵探测器件其单位像素上灵敏度有限和测量数多等问题,研制了具有极高灵敏度的成像系统来实现欠采样的极弱光成像探测。该成像系统基于光子计数成像技术和压缩感知理论,利用数字微镜器件(DMD)完成随机空间光调制,通过单光子点探测器收集光子,以计数形式记录下光强值。然后,利用算法重建出极弱光照明下的图像。文中设计了相关实验,研究了测量数、光强极弱程度和测量时间对成像质量的影响。最后,引入了图像质量评价标准和系统信噪比,分析对比了实验数据。结果表明,当测量数高于信号总维度的19.5%时,系统能完美成像,信噪比可低至2.843 8dB,DMD单位像素上的平均光子数可低于1.106count/s,成像的关键在于信号的波动大于噪声的波动。该成像系统基本满足了极弱光成像探测在光强、灵敏度和采样数等方面的要求。