高效学习的透过未知散射介质的相位恢复方法

透过散射介质对目标进行准确的重建仍然是阻碍人们对深层生物组织成像分析和深空天文观测的主要挑战之一。基于深度学习的散射计算成像方法虽然在成像质量和效率等方面取得了很大的进展,但是针对实际系统中散射介质状态不固定,目标结构具有较高复杂度以及可获取的训练散射数据有限的情况下,单纯利用数据驱动的方法已无法进行准确高效的重建。将散斑相关原理和卷积神经网络强大的数据挖掘和映射能力进行有效的结合,进一步挖掘和利用散斑所包含的冗余信息,实现了仅利用一块薄散射介质对应的散斑数据即可实现透过具有不同统计特性散射介质的复杂目标重构。该方法针对实际散射场景复杂多变和训练样本数据有限的情况,实现了对复杂目标的高质量恢复,有力地推动了基于物理感知的学习方法在实际散射场景中的应用。     

基于全变分α散度最小化的PET优质重建

为了获得优质的PET成像,本文提出一种基于全变分阿尔法散度最小化的PET重建新方法.新方法通过引入阿尔法散度度量投影数据和估计值之间的偏差;通过增加全变分正则化修正阿尔法散度最小化解的一致性.针对新构建的PET重建目标函数的求解,本文提出一种基于次梯度理论的交替式迭代策略,期间运用自适应非单调线性搜索来保证算法的收敛性.仿真和临床PET数据实验表明,本文方法在噪声抑制和边缘保持方面均优于传统的PET重建方法.     

基于全变分扩展方法的压缩感知磁共振成像算法研究

针对全变分算法在压缩感知磁共振成像(CS-MRI)重构过程中存在阶梯效应的问题,该文研究3种基于全变分扩展方法的CS-MRI成像算法,即高阶全变分、总广义变分和组合稀疏全变分,并将其与平移不变离散小波稀疏基相结合,建立稀疏模型,采用快速复合分裂算法求解CS-MRI重构的凸优化问题。同时,讨论了全变分及其扩展方法对两种不同磁共振图像数据和径向欠采样模式重构CS-MRI的精度。实验结果表明,基于全变分扩展的重构算法能有效解决全变分重建中存在阶梯效应的缺点;另外,相比高阶全变分和总广义变分重构算法,组合稀疏全变分方法具有更好的重建效果,获得更高重构信噪比。     

不同压缩感知重建算法在鬼成像中的性能比较

基于鬼成像(Ghost imaging,GI)与压缩感知(Compressed sensing,CS)理论,研究了CS重建算法对GI成像性能的影响.以离散小波变换为图像的稀疏矩阵、具有高斯线型的热光源强度分布为测量矩阵,分析了基于增广拉格朗日法和交替方向法的全变分最小化算法(TVAL3)、正交匹配追踪算法(OMP)、压缩采样匹配追踪算法(CoSaMP)、梯度投影算法(GPSR_Basic)下的压缩鬼成像的质量.以均方误差、峰值信噪比、匹配度、结构相似性指标等为图像质量客观评价标准,比较了4种重建算法下压缩鬼成像的重建结果.结果表明压缩比为0.5时TVAL3算法还原度最高, CoSaMP算法重建图像失真最严重, GPSR_Basic算法获得的重建性能优于OMP算法.     

微波断层成像全局优化重建方法

本文提出了一种类似于禁忌搜索（TABU search)、但不设禁忌列表（TABUlist)的全局优化方法重建微波断层图像。微波断层成像是将微波作为入射波照射介质目标物，根据目标物周围接收器检测到的散射数据重建目标物截面的复介电率图像。它属于非线性、非适应性的逆散射问题，因而难于求其解。本文应用矩量法将积分方程转化为矩阵方程，根据最小二乘准则，视重建过程为最小化目标函数的过程迭代求解。简单 模型的数值模拟结果证明了这种方法的可行性和有效性。     

基于投影数据非单调性全变分恢复的低剂量CT重建

为获取低剂量CT图像的优质重建,本文提出一种基于投影数据非单调性全变分恢复的低剂量CT重建方法.新方法首先通过非线性Anscombe变换将满足Poisson分布的投影数据转化为近似Gaussian分布,其后对变换后的Gaussian型数据进行非单调性全变分最小化算法（Nonmonotone Total Variatio...     

介质目标近场二维SAR微波成像电磁参数估计方法

运用SAR 成像原理对近场的金属介质目标进行毫米波成像研究,阐述了基于合成孔径雷达的二维微波成像算法原理,并详尽推导算法的计算方程。利用仿真软件获得的目标近场散射电场,采用成像算法进行逆散射微波成像。对实际生活中的常用有耗材质特氟龙进行成像仿真,成像效果良好,验证了成像算法的可行性。最终实现了多种介质目标的电磁参数的定量预估,并分析了影响目标成像效果的因素。通过预测值的仿真实验验证了SAR 微波成像测定介质目标的电磁参数方法的正确性和可行性,为实际微波成像系统进行非金属材料的电磁参数测定提供了有价值的参考方法。     

基于结构组全变分模型的图像压缩感知重建

针对基于传统全变分(TV)模型的图像压缩感知(CS)重建算法不能有效地恢复图像的细节和纹理,从而导致图像过平滑的问题,该文提出一种基于结构组全变分(SGTV)模型的图像压缩感知重建算法。该算法利用图像的非局部自相似性和结构稀疏特性,将图像的重建问题转化为由非局部自相似图像块构建的结构组全变分最小化问题。算法以结构组全变分模型为正则化约束项构建优化模型,利用分裂Bregman迭代将算法分离成多个子问题,并对每个子问题高效地求解。所提算法很好地利用了图像自身的信息和结构稀疏特性,保护了图像细节和纹理。实验结果表明,该文所提出的算法优于现有基于全变分模型的压缩感知重建算法,在PSNR和视觉效果方面取得了显著提升。     

透过薄散射介质的目标事件分类方法

现有的通过散射介质的目标分析主要针对静止目标，同时，环境或外部亮度条件对目标分析结果有着至关重要的影响，这就对图像采集设备的动态范围、时间分辨率等性能提出了极高要求。事件相机由于其高动态范围、高时间分辨率与低延迟等特点为应对上述问题提供了新的解决思路。本文针对低照度情况下运动目标透过薄散射介质探测效果差的问题，利用事件相机开展了透过薄散射介质的目标探测的研究。采用V2E算法利用灰度散斑制备“事件散斑”数据集，并采用ResNet分类网络进行目标分类，获得了94.27%的十分类精确率。实验结果表明，使用事件流在分析通过散射介质的目标信息方面有着巨大的发展潜力。     

生物组织单像素成像重构的散射干扰抑制

针对单像素成像重构中的散射介质影响而导致重构图像无法达到最佳效果的问题,研究了有无散射介质的情况下,关联算法和压缩感知算法的图像重构适用性。分析了散射介质在成像光路造成的调制信息空间结构变化和在探测光路造成的信号损耗对成像的影响,建立了近红外单像素成像系统,使用CGI算法和TVAL3算法实现了穿透生物组织散射介质的单像素成像实验。实验发现,在无散射介质时,TVAL3算法的重构时间、峰值信噪比和相似度等均优于CGI算法;而在有散射介质时,CGI算法的三项数值中有两项优于TVAL3算法,其最大重构时间（0.304091 s）小于TVAL3算法最小时间（1.766299 s）,其最小峰值信噪比（9.9831 dB）高于TVAL3算法的最大值（9.170456 dB）,其相似度（0.0982、0.1178）则位于TVAL3算法的范围内（0.099258~0.497622）。结果表明,基于关联成像理论的CGI算法较适合散射介质成像,基于压缩感知理论的TVAL3算法更适合无散射介质成像。     

一种处理分层有耗色散介质的时域逆散射方法

为了重建分层有耗色散介质的特征参数,我们应用泛函分析和变分法,提出一种时域逆散射新方法.该方法首先以最小二乘准则构造目标函数,将逆问题表示为约束最小化问题;接着应用罚函数法转化为无约束最小化问题;然后基于变分计算导出闭式的拉格朗日(Lagrange)函数关于特征参数的Fréchet导数;最后借助梯度算法和时域有限差分(...     

微波近场成像方法研究

提出一种适用于机场隐匿物体探测、走私以及其它场合安检的毫米波成像方法。使用的成像方法是用天线在x-y平面上进行扫描,利用接收到的目标散射回波的相位及其幅度信息重建目标的二维像。对二维重建算法进行详细的推导,并对该算法进行计算机仿真,仿真结果表明该算法不但可以准确重建目标的二维像,而且具有良好的分辨率。     

宽视场远距离光学散射成像技术研究进展

散射体内部颗粒分布及折射率分布的不均匀对经过散射体的携带目标信息的光子传播造成干扰,导致直接探测的图像失真。针对该问题,发展了众多的光学散射成像技术,实现了部分特定散射介质条件下的目标成像。介绍了基于弹道光子优化采集的部分传统散射成像技术的原理,还介绍了最新发展的计算散射成像技术的基本原理与技术特点。计算散射成像技术正朝着充分利用大光学厚度散射介质引起的非弹道光子的方向发展,其中基于光学记忆效应和相位恢复的算法、相干衍射成像、叠层迭代引擎等计算成像技术可能适应厚散射介质动态变化、目标非稀疏性等特点,有望应用于宽视场、远距离散射成像领域。     

基于相移偏移的分层介质微波成像方法(英文)

传统的频率-波数域成像方法能有效地重建均匀介质中的目标图像,但对于分层介质,不能生成聚焦的图像,而且目标也无法准确定位.考虑到各层介质介电常数的差异和层间的不连续性,该文推导了适用于分层介质的相移偏移成像方法.并由分层介质中点目标的散射传递函数,分析了成像方法所做的假设和数学近似.通过仿真模拟和试验,验证了所提的方法适用于分层介质实时成像.      

基于相位共轭实现散射成像及光学幻像的双功能散射光调控方法（特邀）

近年来，人们对散射光调控的研究取得了极大的进展，产生了许多有趣的应用。其中透过散射介质的成像和光学幻像是两个极为引人注目的方向，但它们不经常同时被研究。文中将深入探索散射光成像和光学幻像的内在联系，在此基础上提出一种新颖的双功能散射光调控方法以在同一实验装置中根据需求实现散射成像和光学幻像。通过优化光路，结合相位恢复技术检测散射波前，利用相位共轭技术和高分辨率的纯相位液晶空间光调制器可以实现补偿散射的影响或实现特定衍射波前的产生。该系统只需要数秒即可完成散射光调控，因此可以对变化缓慢的散射环境实现动态散射成像或对缓慢变化的物体实现稳定的动态光学幻像。理论分析和实验演示证实了该调控方法的可行性。这一散射光调控方法有望在浑浊介质中的光学成像、光学伪装、反侦察、复杂光场调控等领域找到潜在的应用。     

基于弹跳射线法的海面舰船目标三维散射中心快速建模方法

海面舰船目标3维散射中心的快速建模对雷达目标信号快速仿真、特征提取与分类识别等应用具有重要意义。该文结合目标-海面耦合散射的“4路径”模型、随机海面散射修正Fresnel反射系数模型,以及基于射线管积分的快速3维成像等模型与方法,提出一种舰船-海面复合的快速3维成像方法,并通过CLEAN算法建立一种3维散射中心快速建模算法。该算法由于实现了单频、单视角条件下的目标3维成像,并且采用简化的海面模型避免了大量海面面元的构建,因而大大提高了3维散射中心建模的计算效率,从而满足实际工程应用的需求。典型海面舰船目标仿真实验结果表明,与传统基于FFT的3维成像算法相比,在典型计算条件下该算法的计算效率可提高4个数量级。不同海情下,3维散射中心重建的与直接仿真计算的1维距离像历程图和2维像的对比结果,也验证了算法的计算精度。      

关于散射成像研究现状的一些思考（特邀）

透过散射介质的光学成像是人们长期追求但一直未能真正解决的问题。研究人员提出并发展了各种各样的方法和技术,从最早只利用弹道光的时间门和空间门技术,到后来利用了散射光的波前整形、散射矩阵测量和散斑自相关成像,再到近年热门的深度学习方法。尽管这些方法和技术都经过了毛玻璃、氧化锌薄膜、生物组织切片等薄散射介质的原理性验证,但随着介质厚度增加,所有方法和技术都迅速失效。厚度一直是难以克服的瓶颈。这篇评论归纳对比了散射成像的主要方法和技术,重新审视了经过散射介质波前被完全随机化等主流观点,分析了现有方法和技术无法透过厚散射介质成像的原因,并提出了未来有望真正解决问题的研究方向。     

一种基于强散射介质的断层重建模型

简述了散射光断层成像技术及其所面临的困难,提出了一种新的散射光断层重建模型。新模型将光在强散射介质中传播时发生的透射、散射、反射、折射、衍射等多种复杂物理过程的综合作用抽象成透射和散射两种过程,与现有的基于辐射传输理论的模型相比,新模型具有具有简单、直观、计算量小、重建精度较高等优点。详述了新模型的工作流程,基于新模型设计了一种断层重建算法,详述了算法的实现步骤。对新模型和算法进行计算机仿真实验,描述了实验步骤,给出了实验的结果,验证了算法的有效性。     

玻恩近似下的无相位检测电磁成像方法

提出玻恩近似下用无相位检测数据重建复目标的方法.由电场积分方程推导散射场的实部和虚部之间的关系;在玻恩近似下基于散射场实部虚部关系,利用优化算法由无相位电磁检测数据反演目标散射场的实部和虚部;最后利用标准玻恩反演法对目标进行成像.数值实验显示该方法能有效地对弱散射目标成像.     

基于SOMP的机载无源宽角SAR成像算法

针对机载无源宽角合成孔径雷达(SAR)在探测过程目标散射特性随观测角度变化的问题,在建立机载无源宽角SAR信号模型的基础上将成像重建过程转换为求解多测量向量的联合稀疏优化问题,并在分布式贪婪稀疏重建方法框架下提出一种基于同时正交匹配追踪的机载无源宽角SAR稀疏成像算法,能够实现对地面探测目标的准确稳健成像。仿真数据处理结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。