广播与电视

为了克服传统的少射线图像重建方法一ART对噪声敏感而导致的重建图像质量差的问题,在考虑气体扩散时其浓度二维分布特点的基础上,提出了一种利用多目标优化的方法来重建气体二维浓度分布图的方法。实验表明,该算法对改善气体浓度层析成像中的噪声对重建结果的影响具有较好的效果。     

噪声对大气痕量气体分布重建的影响

针对大气痕量气体浓度的二维分布重建中的噪声问题,采用数值模拟的方法研究了噪声对差分吸收光谱断层扫描技术重构大气痕量气体空间分布的影响,建立了噪声的模型,并研究了噪声对代数迭代重建算法(ART)和联合迭代重建算法(SIRT)两种重建算法的重建效果的影响,ART算法重建后,误差Ea 由0.1080降低到了0.0182; SIRT算法重建后误差Ea 由0.0476降低到了0.0102。结果表明,随着随机噪声的增加,重建图像变态程度越来越严重。由重建相对误差指标可以看出,随着信噪比的增加,重建相对误差越来越小。因此,在外场重建试验中应该尽量避免噪声。     

基于二维循环统计量的二维谐波信号参数估计

本文利用二维循环统计量方法对二维平稳乘性噪声与二维平稳加性噪声共存情况下的二维谐波信号参数估计问题进行了讨论.利用二维循环统计量能够有效地抑制二维平稳乘性噪声和二维平稳加性噪声的特点,有效地从噪声中提取出信号参数.仿真实验对算法作了说明.     

基于波长调制光谱技术的气体温度和组分浓度场二维重建测量方法研究

提出了基于波长调制光谱(WMS)方法实现非均匀燃烧场气体温度和H_2O组分浓度场二维重建的测量方法。利用实验测得的2f/1f信号,通过数值仿真与迭代实现了激光穿过非均匀燃烧场后积分吸光度的测量,进而利用重建算法实现了燃烧场的二维分布测量。选用H_2O的两组谱线对针对单高斯分布和阶跃分布模型开展了数值仿真研究,并采用频分复用方法在平面燃烧火焰中开展了实验研究。结果表明:基于WMS方法的二维重建测量精度较高,在单高斯分布模型中,7185.60cm~(-1)和7454.45cm~(-1)谱线对的温度和H_2O浓度的重建误差分别小于2%和2.5%;在对温度敏感的区间内,所选谱线对的重建误差较小,在对温度不敏感的区间内,重建误差较大;火焰中心区域的重建结果与预测值一致,温度重建误差小于3.2%,在温度阶跃变化的边缘区域,重建效果较差,原因在于WMS方法和代数迭代算法对温度阶跃变化流场不敏感。     

乘性和加性噪声相关背景下的二维谐波频率估计

本文利用二维循环统计量方法对乘性噪声之间相关、乘性噪声和加性噪声之间也相关这种复杂噪声背景下的谐波恢复问题进行了研究.首先,提出了二维噪声互可混的概念,用它来体现多个二维噪声之间的关系;然后,在乘性噪声为非零均值时,定义了二维循环均值来估计信号频率.在乘性噪声和加性噪声为零均值时,定义特殊的二维六阶时间平均多矩谱切片来估计信号频率.仿真实验证明了算法的有效性.     

基于波长调制吸收光谱的燃烧流场二维重建

可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)技术是进行燃烧流场关键参数测量的有效有段。采用近红外水蒸汽的两条吸收线(7168.44 cm~(-1)与7185.60 cm~(-1)),分别利用直接吸收法与波长调制法对不同噪声干扰下的高斯峰流场进行了温度重建的数值仿真。将波长调制法和直接吸收法的二维重建结果进行对比,结果显示基于波长调制法的二维重建有更强的抗噪声能力。以McKenna平面燃烧炉产生的甲烷-空气预混火焰为测量对象,进行了二维温度重建。实验结果显示基于直接吸收法和波长调制法的二维重建的最大偏差分别为8.5%和5.9%,均方相对误差分别为0.0469和0.0268。弱吸收下基于波长调制法的二维重建技术显示了更好的重建效果。     

色噪声背景下的二维谐波频率估计

针对色噪声背景下的二维谐波频率估计问题,本文提出了拓广的二维ESPRIT算法.该算法对二维MA模型的噪声具有比较好的抑制能力.同时,对于二维频率配对问题,本文给出了一种更为简便的方法.仿真实验验证了算法的正确性.     

投影数据预处理三维CT重构算法研究

大面积非晶硅平板探测器在工业透射射线成像领域得到越来越多的应用.基于FPD的圆轨道FDK型三维计算机层析成像技术(3D-CT)检测速度快,但成像质量不及2D-CT.为发挥3D-CT速度优势,抑制噪声,同时提高图像重建的质量,以由平板探测器得到的二维投影数据为研究对象,提出了一种对投影数据进行小波分解,分别对高频和低频进行两次滤波的投影预处理方法,然后将分别重建的图像叠加,最终得到高质量的重建图像.算法的仿真实验结果表明,重建图像质量得到明显改善,系统噪声得到抑制.     

正交双航过全极化SAR图像测高研究

利用正交双航过的全极化合成孔径雷达(SAR)图像,采用圆极化方法计算了观测区域在两次独立观测时的极化倾角,计算得到观测区域内的二维坡度分布图.由于SAR图像特有的speckle噪声、阴影和几何形变等,二维坡度图中存在大量与实际坡度值不符的"奇异点",对此提出一种"奇异点"搜索算法,标记出二维坡度图中的"奇异点",并采用分形插值的方法重建了"奇异点"处的坡度.最后利用加权完整多重网格法(WFMG)重建了地形高度,和原始DEM数据的对比验证了该方法的有效性.     

燃烧流场温度二维重建多吸收谱线重建方法

可调谐半导体激光层析技术可以实现对燃烧流场温度和组分浓度的二维分布测量。提出了一种基于多条吸收谱线组合的燃烧场温度二维重建方法,该方法利用每条吸收谱线对温度的敏感度不同,采取优化组合的方式得到每组吸收谱线对最佳的重建温度区域。文中使用四条H2O吸收谱线,模拟了温度在300~1 500 K范围时高斯分布和随机分布温度二维重建,比较了采用双线法和多条吸收谱线组合方法的温度重建结果。结果表明:采用吸收谱线组合方法和双线法的温度重建误差分别为0.039 6和0.095 2,吸收谱线组合方法可以有效提高重建结果质量。在实际工程应用中,当可以提前预估流场温度重建范围的情况,采用文中提出的多条吸收谱线组合方法可以二维重建结果质量。     

燃油喷雾内部构造可视化的激光CT技术(1)——喷雾图象重建方法的研究

为应用激光CT(Computed Tomography)技术实现燃油喷雾内部构造可视化,本文针对燃油喷雾的特点,对卷积反投影法(Convolution back projection简称CBP)、代数重建技术(Algebraic reconstruction technique简称ART)和同时迭代重建技术(Simultaneous iterative reconstruction technique简称SIRT)三种算法应用于喷雾图象的重建进行了研究.在P540图象处理系统上对标准喷雾模型进行重建,结果表明在投影数据存在噪声时,SIRT法重建图象质量最佳,但所需时间最长,CBP法重建图象质量最差,但运算时间最少,而ART法介于两者之间.     

影像数量对SFM三维重建模型测量精度的影响分析

在运动恢复结构(Structure From Motion,SFM)技术的实际应用中,不同数量影像数据集的SFM重建精度和效率通常存在差异。为了研究影像数量对SFM重建模型精度的影响,为三维重建应用中的影像数据采集与选取提供参考依据,利用手持数码相机对目标物体进行数据采集,选取不同数量的影像执行SFM点云和网格模型的重建,并将各组SFM三维模型与激光扫描模型进行模型精确度、噪声和完整度的对比分析。实验结果表明,影像数量与SFM三维模型的精度之间具有一定的相关性,影像数量越多,重建模型的完整度越高,但受SFM特征点匹配误差、配准误差以及影像中多余场景的影响,影像数量的增加会导致模型精确度的降低以及噪声程度的加重。在实际的工程应用中,需要深入分析生产三维模型的特点和需求,选取合适影像数量的数据集进行SFM三维重建。     

基于梯度重建与形态学分水岭算法的图像分割

由于分水岭算法存在着过分割的问题,文章提出了一个有效解决该问题的方法。首先,在图像预处理过程中先对图像进行形态学滤波,消除部分噪声;其次,采用形态学求梯度的方法得到原始图像的梯度图并对其进行开闭重建,在保留区域重要轮廓的同时去除噪声和图像细节;第三,对重建后的梯度图像进行基于标记约束的分水岭分割。试验结果表明：该方法能够很好地抑制过分割,同时通过结构元素的选择而具备一定的灵活性,整个过程无需进行合并处理,从而降低了分割的复杂性。     

基于全变差的加权最小二乘法PET图像重建

传统的加权最小二乘法、惩罚项加权最小二乘法虽然能够重建得到较好质量的图像,但在欠采样的条件下不能很好的拟制噪声.全变差作为正则项已广泛用于图像重建中,利用图像稀疏的先验知识能够在欠采样的条件下很好的重建图像.本文结合加权最小二乘法和全变差的优点,构造了基于全变差正则项的加权最小二乘法目标函数,运用交替求解的方法,将目标函数分解为求解二次优化和全变差正则化的优化问题,并分别用超松弛迭代方法和梯度下降法求解这两个优化问题.采用Zubal模型对该算法与传统算法进行仿真验证比较,并用相关系数、方差、信噪比等参数描述图像重建质量.结果表明在欠采样条件下,该算法能够更好的拟制噪声,重构效果比传统的有明显地提高.     

基于散斑图滤波的差分鬼成像优化算法

针对传统鬼成像重构算法采样次数多、重建图像质 量差的问题,提出了一种基于散斑 图滤波的差分鬼成像优化方法。该方法在差分鬼成像的关联阶段先对随机散斑图进行相应的 滤波处理;再将原始桶探测器值与处理后的散斑图作关联运算,得出降噪处理后的重建鬼像 ,最后通过图像融合的方法补充重建图像的细节信息。数值仿真结果表明,与传统差分鬼成 像相比,在相同采样次数下重建差分图像的峰值信噪比提高了2-4 dB。实验结果表明该 算法能够很好地兼顾采样次数和图像质量间矛盾关系,对低采样次数下的鬼成像也能取得良 好的恢复效果。     

低剂量CT重建中的双边滤波权值优化新方法

为了提升低剂量CT重建图像质量,本文提出了一种基于投影数据恢复导引的双边滤波权值优化方法.新方法有效地将CT投影数据恢复和图像数据恢复的两种低剂量成像策略进行结合,实现优质的低剂量CT重建.具体而言,本文中投影数据恢复采用三维块匹配滤波进行,图像数据恢复采用双边滤波进行,其中双边滤波权值进行优化设计.在双边滤波权值设计...     

RGB格式彩色图像重建算法的研究

从原始图像到最终形成的真彩色图像的变换过程,称为彩色图像重建。介绍了几种现在常用的彩色图像重建技术的插值算法,提出了一个改进的彩色图像重建的算法。通过MATLAB仿真比较重建图像的质量,发现用改进的算法重建的图像质量比其他算法重建的图像质量要好。     

基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法

针对图像边缘与轮廓不能精确重构的问题,提出了一种基于灰度共生矩阵的多尺度分块压缩感知算法。该算法利用三级离散小波变换将图像分解为高频部分和低频部分。通过灰度共生矩阵的熵分析高频部分图像块的纹理复杂度,并根据图像块纹理进行再分块、自适应分配采样率。采用平滑投影Landweber算法重构图像,消除分块引起的块效应。对多种图像进行压缩重构仿真,实验结果表明,无观测噪声情况、采样率为0.1时,本算法在Mandrill图像上得到的峰值信噪比(PSNR)为25.37dB,比现有非均匀分块算法提高了2.51dB。不同噪声水平下,本算法的PSNR比无噪时仅下降了0.41~2.05dB。对于纹理复杂度较高的图像,本算法的重构效果明显优于非均匀分块算法,对噪声具有较好的鲁棒性。     

基于小波域的压缩感知超分辨率重建方法

为了提高超分辨率图像的重构效果,提出了一种基于小波域的压缩感知超分辨率重建方法.首先采用小波变换对低分辨率图像进行分解,得到低分辨率图像的低频子带与高频子带,然后采用压缩感知技术分别对低频子带和高频子带进行重建,并通过小波逆变换得到最终重建图像,最后在MATLAB 2012平台上进行仿真实验.结果表明,相对于其他图像重建方法,本文方法的重建图像视觉效果更加理想,不仅提高了低分辨率图像重建精度,而且提高了图像重建效率,可以满足图像处理的实时性、在线性要求.     

基于自注意力深度网络的图像超分辨率重建方法

针对现有图像超分辨重建方法难以充分重建图像的细节信息且易出现重建的图像缺乏层次的问题,提出一种基于自注意力深度网络的图像超分辨重建方法。以深度神经网络为基础,通过提取低分辨率图像特征,建立低分辨率图像特征到高分辨率图像特征的非线性映射,重建高分辨率图像。在进行非线性映射时,引入自注意力机制,获取图像中全部像素间的依赖关系,利用图像的全局特征指导图像重建,增强图像层次。在训练深度神经网络时,使用图像像素级损失和感知损失作为损失函数,以强化网络对图像细节信息的重建能力。在3类数据集上的对比测试结果表明,所提方法能够提升图像超分辨重建结果的细节信息,且重建图像的视觉效果更好。