有序子集最小二乘OS—LS图像重建迭代算法

为推导一种新的快速图像迭代重建方法，首先将有序子集(ordered subsets，OS)技术应用到最小二乘图像重建迭代算法(least square reconstruction，LS)；然后对仿真Phantom模型数据和实际医用正电子发射断层成像仪(PET)数据进行重建，并研究了在不同子集划分下的重建结果，同时分析比较了不同子集的选取对OS—LS重建罔像质量以及重建收敛速度的影响。重建结果表明，这种基于有序子集的最小二乘图像重建迭代算法(OS—LS)具有较高的重建图像质量和较短的计算时间，相对于传统LS算法的重建，OS—LS的收敛速度加速了约L倍(L为子集个数)．其重建图像质量也好于传统的滤波反投影(FBP)方法的重建．町应用在PET图像重建中。     

基于康普顿散射的能谱数据重建电子密度图像

提出一种基于能谱和行扫描的康普顿散射成像方法。该方法通过逐行扫描，把一个较大的图像重建问题分解成几个独立的小而容易解决的问题进行重建。对于正向方程中源于非扫描行的衰减作用，利用已重建行的像素值来计算；对源于扫描行自身的衰减作用，用逐步近似(SAP)的方法来计算。为了减小说差在不同扫描行之间的传播，利用途射数据对重建结果进行校正。实验证明，该方法速度快、可靠性高，易于实现。     

无相位检测电磁逆散射目标成像

提出一种新的无相位检测电磁逆散射成像方法,该方法基于测量的总场幅度首先构造价格函数,通过优化该价格函数复原散射场幅度和相位;由复原的散射场幅度和相位重建目标的几何参数和电磁参数.相位复原所需计算时间远小于对目标成像所需计算时间,不增加逆散射的计算成本,具有较强的实用性.在逆源方法中引入等效电流源降低了逆问题的非线性度,等效电流源非辐射分量的重建提高了目标重建的质量.文中首次用实验结果验证了电磁逆散射无相位检测的可行性,证明了方法的有效性和高度稳定性.     

基于微观图像的加工表面3维形貌重建算法研究

切削加工表面由于微观不平度及镜面效应的存在,使得照射其上的光线具有多次散射及后向散射的特性,从而影响了以工件表面图像3维重建形貌的精度。提出了一种基于二向反射分布函数的表面重建算法,构造了以Hapke模型表达的金属切削表面重建方程。该算法以重建方程离散化为手段,计算出光源和物体的倾角和偏角,得到光源和物体的梯度值,最后采用全微分方程对物体表面高度进行恢复。通过对实际切削加工表面图像3维形貌重建结果与触针式测量结果的对比表明,重建形貌粗糙度轮廓贴近实测粗糙度轮廓,证明了本文算法的准确、有效性,为加工表面3维形貌的重建提供了新的思路和方法。     

超声逆散射图象重建问题中截断奇异值分解正则化方法研究

为解决超声逆散射成像问题中的非线性性,人们需要反复地求解前向散射方程和逆散射方程,以达到对全场和未知函数的精确近似,从而根据这一未知函数的精确近似,较好地重建物体内部的断层图象.前向散射方程是一个适定的方程组,可以采用通常的方法进行求解;而逆散射方程则是一个不适定性的方程组,即使数据中存在一个微小的误差,都可能引起解的较大偏离,因此,对这个不适定方程组的求解问题是整个迭代算法成功的关键.而在不适定性问题的求解过程中,正则化参数的选取又是非常重要的.求解不适定性方程的传统方法是Tikhonov正则化方法,这一方法的实质是在传统最小二乘方法上加上一个小于1的滤波因子,对于超声逆散射成像问题来说,效果并不太好.本文将截断奇异值分解正则化方法应用于逆散射方程的求解问题中,并对正则化参数的选取方法进行修正.数值仿真结果表明,这一方法配合适当的正则化参数选取,可以更好地滤除噪声,提高重建图象的质量与可信度,同时还可以减小迭代过程中的计算量.     

乡村振兴背景下海绵城市虚拟全景影像快速重建研究

针对传统三维重建技术存在稀疏点云数据特征提取精度低，导致对海绵城市虚拟全景影像无法快速重建的问题。提出一种基于乡村振兴背景下的海绵城市虚拟全景影像快速重建方法。此方法采用基于无人机影像的分段式恢复结构算法进行影像特征提取和场景稀疏点云重建；之后根据无人机影像分组顺序对各分组重建结果进行拼接合并，以实现三维空间点和相机位姿优化，最终构建更精准的场景点云，实现全景影像快速重建。实验结果表明，相较于传统的openMVG点云重建方法，本方法的点云重建数量为openMVG的4倍，且重建时间比openMVG方法快了2.91倍。采用两种方法对海绵城市真实场景进行全景影像重建后可知，本方法的残差平均值为0.67px,比openMVG方法的残差减小了0.12px,精度提升了15.19%。综合分析可知，本方法具备较高的重建精度，可有效减少误差累积，消除漂移，从而精准进行海绵城市虚拟全景影像快速重建。     

海量断层数据的三维重建

对于断层数据的三雏曲面重建方法通常是先进行重建，然后对结果进行平滑和简化操作。但是，如果数据量特别巨大，由于受到存储空间的限制，传统方法的执行效率会特别低下甚至无法进行。本文将数据分成连续的若干段分别进行重建，然后再将结果合并，实现了海量断层数据的重建。针对相邻段结果的合并问题，我们设计了一种网格数据存
存储格式，并基于此提出了相应的合并算法。结果表明，该算法能够很好地保持各段之间的拓扑关系，为后续的网格平滑和简化操作提供了数据基础。     

基于迭代非对称盲点网络的低剂量CT重建算法

针对通过机器学习方法进行低剂量CT重建的算法过度依赖成对图例的问题，提出了一种基于迭代非对称盲点网络的低剂量CT重建算法。首先，通过像素混洗下采样盲点网络对低剂量CT进行自监督训练，得到初步重建的CT图像；其次，建立迭代模型，迭代使用前一网络得到的结果图像作为本网络的低剂量输入进行训练，以得到最终网络模型；最后，采用非对称的方式，对像素混洗下采样的步幅进行调整，以尽可能地减少混叠伪影，得到最终的可用模型。理论分析和实验结果表明，与传统低剂量CT重建算法相比，基于迭代非对称盲点网络算法可以极大地减少低剂量CT重建算法对成对图例的依赖，且其生成结果在在图像质量、纹理特征和结构方面优于传统方法。     

对流层散射链路传输损耗的工程计算

对流层散射通信是实现超视距传播的一种通信方式，其传输损耗与多种因素有关。结合工程需要就散射通信链路的传输损耗进行计算．并将计算结果与计算机软件ITM（IRREGULAR．TERRAINMODEL）计算结果进行比较．指出2种计算方法的特点及不同的运用场合。     

基于Delaunay三角形网格的立体图像编码算法

传统的立体图像编码方法多采用基于块的视差补偿算法，但这种算法不能更为准确地估计视差矢量，在低码率时重建图像的块效应比较严重．提出了一种新的基于Delaunay三角形网格的立体图像编码算法，该算法首先对参考图像进行自适应的三角形网格剖分，然后对三角形顶点在目标图像中进行视差矢量估计．利用三角形模型和6参数仿射变换计算三角形内部各点的视差矢量，并产生残差图像．结合实验统计对文中算法产生的残差图像进行了分析，采用嵌入式DCT算法编码残差图像．从实验结果看，文中算法视差矢量估计的准确性较传统算法提高了10％左右．在相近比特率下，平均PSNR大约提高1dB．     

用于三维图像恢复的广义点扩展函数

采用传统的摄像系统点扩展函数恢复三维图像,往往不能得到满意的结果。文中提出一种新的概念－广义点扩展函数,取代传统的摄像系统点扩展函数,用于三维图像恢复。首先给出广义点扩展函数的定义,它等于物体和场景到摄像系统的点扩展函数与摄像系统的点扩展函数的券积。然后给出物体和场景到摄像系统的点扩展函数估计。最后还给出采用广义点扩展函数恢复三维图像的实验结果。实验结果表明,采用广义点扩展函数恢复三维图像,比采用     

一种基于临近点集数据融合的AFM动态成像方法

原子力显微镜(Atomic force microscopy, AFM)是纳米技术和纳米操作领域中最重要的研究工具之一. 本文针对扫描成像的原子力显微镜, 提出了一种改进的AFM动态成像方法, 该方法分析了AFM系统中样品与针尖之间的非线性力对成像精度的影响, 通过对扫描过程中获得的成像数据进行融合滤波, 有效地提高了快速AFM的成像精度. 具体而言, 论文首先分析了原子力显微镜当前成像方法存在的主要问题, 然后针对在高速扫描或者样品形貌高度有突变时, 因AFM系统中非线性因素而引起的成像误差, 提出了一种基于临近点集数据融合的改进动态成像方法, 以提高AFM对于样品表面形貌的成像精度. 最后分别利用原子力显微镜仿真平台数据和实验数据, 验证了本文提出的改进成像方法的性能.     

基于区域面积和特征的图像配准

图像配准是图像处理领域的一个研究热点。双目线索是人类和动物的视觉系统获取深度信息的主要手段之一,而配准是视差测距过程中最主要的步骤。本文主要实现了基于面积的配准和基于边缘点特征的Barnard方法,并且对有关的实验结果进行了直观的分析。     

三维成像雷达高度计成像模拟研究

根据三维成像雷达高度计系统（CIALT,China Imaging Altimeter)的成像基本原理建立了一个模拟系统,用来获得原始数据并进行成像处理。在该模拟系统基础上,给出了对各种目标的模拟成像结果,并针对系统参数选择、窗函数选择以及聚焦深度和距离弯曲等因素对成像的影响进行了深入的讨论。最后,介绍了三维成像的初步结果。     

结合模型限制和灰度信息的图像配准算法

由于噪声和成像条件的不同,准确得到两幅图像中提取的点特征之间的对应性是基于点特征的图像配准方法的一个难点.为此,文中提出了一种新的基于点特征的图像配准算法.该方法结合图像之间的拓扑关系和点特征之间的相似性,并利用变换模型限制求解点特征之间的对应性,然后根据对应的点特征求解变换模型参数,配准两幅图像.实验结果表明,所提出的方法对传感器相近的图像之间的配准是正确有效的.     

基于双焦的单目立体成像系统分析

讨论了基于双焦的单目立体成像模型,分析了在共轴模型下CCD成像离散性而导致的深度计算误差与镜头焦距及物点空间位置的关系,当镜头焦距增加时,可精确恢复深度增大,当物点距镜头光轴距离较远,即物点位于视场边缘时,深度计算误差较小;并根据双焦成像特点提出了相应的特征匹配方法,即采用与两焦距倍数相关的特征提取算子,并对匹配结果进行相应的深度计算及插值;文章最后给出了理想双焦图像对的相应实验结果,并探讨了实验误差的形成原因。     

用FPGA实现星载SAR实时成像处理器的工程方法

根据星载SAR成像算法的原理，提出了一种用FPGA实现该成像处理器的有效方法。该处理器的体系结构由算法直接映射而来，同时根据算法内在的时间关系将流水处理和并行处理相结合，从而极大地减少了处理时间。根据算法各运算对数据的精度要求不同，将浮点运算和定点运算结合在一块，既满足了成像的精度要求又节省了硬件开销。该系统工作在100MHz时，33s左右能完成16k^＊16k星载样本点的成像，并对加拿大Radarsat的雷达原始信号进行成像处理，成像质量能达到要求。     

DTI扩散张量的一种稳健估计方法

为了获得更精确的DTI扩散张量场,提出了一种基于约束M估计子的稳健估计方法,首先对扩散加权图像序列进行双树复数小波降噪预处理,以减少热噪声影响,然后通过试探法找到一个合适的回归起始点,并通过Cholesky分解对扩散张量进行正定约束,最后寻找局部最小获得DTI扩散张量的约束M估计,并在模拟二阶张量场和真实DTI数据集上进行了实验.与最小二乘法和M估计子回归模型相比,该方法可以更有效地排除热噪声和生理性离群点影响,对DTI扩散张量估计很有价值.     

基于结构光的三维点云重建方法研究*

结构光三维成像是近年来三维成像领域的研究热点之一。整体设计及实现了条纹结构光三维重构系统,并重点研究了点云生成三角网格方法。该系统使用整体阈值与局部滑动阈值相结合的方法提取到条纹中心特征点,以像素索引值为中间媒介进行编码值插值计算,并利用像素索引值为媒介对点云进行三角网格化处理。利用像素索引值的方法简化了点云插值和点云生成三角网格的处理过程,并且能够精确得到每个点上的颜色值并进行颜色渲染。最后利用提出的方法对石膏模型和实际人脸面部进行了三维测量和重建,并分析了该方法测量的精度。结果表明提出的方法达到了实验精度的要求并取得了非常好的三维重构效果。     

基于Legendre多项式展开的双基SAR二维频域成像算法

针对任意构型双基SAR基于传统Taylor级数展开斜距方法的边缘点散焦问题,提出了一种基于Legendre正交多项式逼近的双基SAR二维频域成像算法。该算法基于对斜距函数的Legendre多项式展开推导了点目标二维频谱,解除了回波信号距离—方位的耦合,使成像处理更高效。在二维频域对场景区域的点目标采用二维频域成像算法进行成像。该算法改善了场景边缘点的聚焦效果,增加了场景边缘点的聚焦深度。理论推导和仿真结果验证了该算法的有效性和可行性。