光纤耦合太赫兹时域光谱采样技术

主要对基于光电导天线的典型光纤耦合太赫兹时域光谱采样技术及典型光纤耦合太赫兹时域光谱系统进行了介绍.光电导天线是太赫兹时域脉冲信号产生和探测的关键部件,目前基于光电导天线的光纤耦合太赫兹时域光谱采样技术主要有3种,分别为等效时间采样法、异步采样法和腔长调谐光学采样法.对3种不同采样方法的技术原理进行了分析,并对基于不同采样原理的光纤耦合太赫兹时域光谱系统结构进行了介绍,给出了基于不同采样原理的光纤耦合太赫兹时域光谱系统典型产品说明和关键技术指标,说明了基于不同采样方法的系统特点.可为不同的应用需求提供技术参考,为自主搭建基于不同采样技术的光线耦合太赫兹时域光谱系统提供技术支持.     

一种合成聚焦的便携式B型超声成像方法

传统合成聚焦超声成像方法在图像重建过程中处理数据量较大,致使其在便携式B型超声设备中应用受限。针对该问题,提出一种基于压缩感知理论和合成聚焦波束形成算法的便携式B型超声成像方法(SFCS)。该方法通过对接收到的射频回波信号进行随机采样得到欠采样的测量信号,将测量信号经过合成聚焦波束形成处理获得欠采样的射频信号线,基于压缩感知的信号重构算法,由欠采样的射频信号线高质量地恢复信号后供后续成像处理使用。仿真实验结果表明,SFCS可有效地解决合成聚焦超声成像过程中数据量大的问题,从而在保证较高成像质量的前提下满足便携式B型超声设备小型化、低成本的技术要求,具有工程应用价值。     

基于非下采样轮廓波的MRI图像的压缩感知重构

压缩感知是一种全新的信息采集与处理的理论框架,借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可从小规模的线性、非自适应的测量值中通过非线性优化的方法精确重构信号。压缩感知以远低于奈奎斯特频率的采样频率,在压缩成像系统、医学图像处理等领域有着广阔的应用前景。提出算法采用非下采样轮廓波变换稀疏表达原始图像,通过傅立叶矩阵进行测量,最后采用迭代软阈值算法实现医学MRI图像的压缩感知重构。以峰值信噪比、互信息、伪影功率为评价指标,比较小波变换、频率局部化轮廓波变换以及非下采样轮廓波变换三者的压缩感知重构效果。实验结果表明,无论采样率设置如何变化,提出算法在峰值信噪比、原始信息保留比例以及重构精度等方面均具有明显优势,在快速医学成像领域具有广阔的应用前景。     

改进的毫米波复数网络稀疏成像算法

针对基于压缩感知的重构方法耗时巨大的问题,从信号恢复的角度提出了一种基于深度学习方法的稀疏成像方案。首先,构建基于复数卷积的U-Net网络。其次,将欠采样信号输入网络得到满采样信号。最后,使用距离维脉压的二维匹配滤波算法重构出目标。实验建立在不同稀疏度和不同采样间隔下的欠采样仿真数据集中,并与传统和最近的信号处理方法进行对比。再使用实测数据进行验证,实验结果表明该算法在重构耗时以及图像平均梯度上具有更好的表现。     

基于压缩感知的光度立体视觉三维成像方法研究

压缩感知是近年来发展迅速的一种新型信号处理理论,以此为基础发展的成像系统具有系统规模小、成本低等特点而受到广泛的关注。利用表征反射光强度信息的图像灰度值是物体表面属性及几何形状综合反映这一光度学基础,引入以随机采样及非线性重建为技术手段的压缩感知理论,提出了一种基于压缩感知的光度立体视觉三维成像方法。该方法通过调换探测器与光源的位置,采用单像素探测器代替传统CCD成像,从不同位置的单像素探测器采集经调制的测量数据,利用压缩感知算法重建二维目标的图像,而后利用图像中的阴影信息求解目标的表面法向量和三维表面模型。最后,利用该方法对人像和简单几何体进行三维成像实验,结果表明该成像方法能在数据欠采样的情况下,实现目标的高效三维重建;在实验基础上,进一步分析了图像数量、采样率、重构方法、探测器位置等方面对三维成像质量的影响。     

基于压缩感知的遥感成像稀疏重构性能分析

压缩感知是一种新型的信息论，打破了传统的Shannon-Nyquist采样定理，能够以少量数据完成信号采样。稀疏重构是压缩感知由理论到实际的关键环节，为了将压缩感知有效地应用于遥感成像领域，研究了稀疏重构对遥感成像过程的影响。针对稀疏重构理论模型，分析了重构误差的成因；同时，针对典型的凸优化类算法和贪婪类算法，利用峰值信噪比指标对遥感图像重构误差进行评价。在仿真实验中，定量考察遥感图像在不同压缩采样率、不同重构算法下的稀疏重构性能。结果表明，稀疏重构算法能够成功重构遥感图像，各算法在不同压缩采样率下均表现出了较好的重构质量，整体上能够满足遥感成像应用，验证了压缩感知稀疏重构方法在遥感成像中应用的可行性。     

基于DFT基的矿井视频监控图像分块压缩感知方法

针对矿井视频监控图像受噪声干扰影响大,采用常规的图像采样和压缩方法存在图像模糊和传输时间过长等问题,提出了一种矿井视频监控图像分块压缩感知方法。该方法通过建立矿井视频监控图像分块压缩感知模型,在井下图像采集节点利用稀疏随机矩阵进行压缩采样,然后在地面监控中心利用正交匹配追踪( OMP )算法重构图像。研究结果表明,采用本文算法的重构图像误差小、重构时间短,所需信号采样点数少;与扰频Hadamard矩阵相比,采用稀疏随机矩阵和高斯随机矩阵作为观测矩阵对图像信号重构的峰值信噪比( PSNR)提高4 dB~5 dB;本文算法与基于小波基的算法相比,信号重构的PSNR提高1 dB~4 dB,重构时间缩短至少80％以上。     

基于EMD-R/S分析的太赫兹光谱降噪

针对太赫兹时域光谱系统由于延时线的重合抖动、采样抖动等产生的噪声,提出使用经验模态分解-R/S分析方法对太赫兹光谱信号进行降噪.采集太赫兹时域光谱系统的时域信号,根据EMD算法将信号分解成本征模态函数(IMF);使用R/S分析法分别计算各个IMF的Hurst指数.根据设定的阈值判断是否各个IMF是否存在均值回复的情况....     

基于参考图像梯度方向先验的压缩感知 磁共振快速成像

压缩感知理论为快速磁共振成像提供了一种系统的理论框架,即通过少量非相干的采样数据便可实现精确的图像重建。然而,在高度欠采样的情况下,混叠伪影依然很严重。目前,已有大量的研究工作探讨了利用来自参考图像的先验信息来提高重建质量的方法。文章提出基于参考图像梯度方向先验的压缩感知磁共振成像方法。该方法通过约束目标图像中结构边缘的切向量与参考图像中对应位置的法向量相垂直,以使目标图像中结构边缘的方向和参考图像保持一致。最后,运用多对比度扫描的实验数据,通过与传统的压缩感知磁共振成像方法相比较,验证了该方法能够实现快速且高质量的磁共振成像。     

CSMP:基于约束等距的压缩感知匹配追踪

压缩感知包括压缩采样与稀疏重构,是一种计算欠定线性方程组稀疏解的方法.大规模快速重构方法是压缩感知的研究热点.提出一种匹配追踪算法CSMP,采用迭代式框架和最佳s项逼近以逐步更新信号的支集与幅度.基于约束等距性质进行收敛分析,算法收敛的充分条件为3s阶约束等距常数小于0.23,松弛了匹配追踪重构s稀疏信号的约束等距条件,加快了收敛速度.为适用于大规模稀疏信号重构,提供了可进行随机投影测量子集与稀疏基子集选择的矩阵向量乘算子,可利用离散余弦变换与小波变换,避免了大规模矩阵的显式存储.在220随机支集的稀疏高斯信号,512×512Lenna图像上进行压缩采样与稀疏重构实验并与其他算法进行比较,结果表明所提算法快速稳健,适用于大规模稀疏信号重构.     

基于压缩感知的含旋转部件目标ＩＳＡＲ成像方法

在ISAR成像中,某些雷达目标的部件存在旋转运动,会对目标主体信息产生干扰导致目标成像质量下降,严重时甚至无法实现成像。本文结合压缩感知理论提出了一种含旋转部件目标成像方法。在成像时间内,由于目标主体部件相对于成像区域的位置保持不变,而旋转部件的位置在不断变化,因此,对回波信号运用压缩感知理论可得到目标主体部件的信息,从而有效剔除了旋转部件带来的影响并且大幅减少了回波数据量。最后仿真结果验证了该方法的有效性,并对其抗噪性能进行了分析。     

基于Curvelet变换的图像压缩感知重构

压缩感知主要采用离散余弦变换(DCT)和正交小波进行图像的稀疏表示,但是DCT时频分析性能不佳,小波方向选择性差,不能很好地表示图像边缘的信息。为此,利用Curvelet变换具有的多尺度、各向奇异性、更高稀疏表示性能等特性,提出基于Curvelet变换的图像压缩感知重构算法,采用Curvelet对图像进行稀疏表示和小波域阈值处理,以此解决信号重构噪声问题。实验结果证明,与传统小波变换和Contourlet变换相比,该算法在Lena图像上峰值信噪比平均提高了1.86 dB和1.15 dB。将Curvelet变换应用于压缩感知,能使图像边缘和平滑部分得到最优的表示,图像细节部分重构效果得到大幅提升,有效提高图像整体重构质量。     

联合相邻帧预测的心脏磁共振电影成像方法

快速动态磁共振成像可以通过减少采样量来缩短信号的采集时间.因此,从下采样的数据中重建出高质量的图像成为研究的热点.目前,常见的重建方法利用动态图像序列的稀疏表示实现高质量的重建.本文提出了一种联合相邻帧预测（Joint adjacent-frame prediction,JAFP）的重建方法,首先根据动态图像序列相邻帧之间高度的相似性,联合预测当前帧图像,获得稀疏的图像差;其次,利用图像差序列在时间域的拟周期特性,通过傅里叶变换进一步提高图像差序列的稀疏度.在此基础上构建动态成像模型,并在压缩感知（Compressed sensing,CS）框架下进行求解.该方法可将前一次的重建结果作为新的输入,从而形成迭代算法.采用两个磁共振心脏电影成像数据集对提出的方法进行了实验验证,并与k-t FOCUSS ME/MC和MASTeR进行了比较.实验结果表明,该方法联合相邻帧改进了预测图像的效果,提升了重建图像的质量,具有广泛的应用价值.     

基于小波变换和压缩感知的语音信号压缩研究

对语音信号直接进行压缩感知处理,通常压缩的效率不高。针对此问题提出了一种基于压缩感知和小波变换的方法,首先用小波变换的方法对语音信号进行级数分解,然后采用压缩感知的方法对小波低频系数进行压缩,并丢弃高频系数,重构语音信号时高频系数用随机信号来取代。采用此种小波变换的方法,与直接采用压缩感知的方法相比,前者的语音信号MOS值稍有降低,但压缩率比直接压缩感知的方法降低了一倍,说明此方法可大大提高压缩的效率。     

基于压缩感知的电力系统故障选线研究

为了解决电力系统故障选线中信号的采样、传输和存储问题,提出了一种全新的基于压缩感知理论的信号压缩的方法.该方法的采样频率不用考虑奈奎斯特采样频率.采样的信号是有选择性的部分信号.并通过设计重构算法来准确恢复该全部信号.考虑到一般条件下信号稀疏度不确定性,采用一种分割增广拉格朗日收缩算法(SALSA)来重构这些稀疏度不确定的信号.通过采用快速傅里叶变换基与高斯随机矩阵并且和SALSA相结合能够很好地实现信号压缩重构.对重构信号采用小波分解,获取重构信号的主要特征,分析零序电流模极大值的极性,找出其中一条与另外两条零序电流模极大值极性不同的线路,从而确定此线路为故障线路.     

基于奇异值分解的压缩感知核磁共振图像重构算法

针对传统压缩感知在核磁共振成像中存在着重构算法慢、成像时间长的缺点,利用核磁共振图像自身非满秩的特点,在压缩感知框架下以奇异值分解作为基底对图像稀疏表示进行了研究,并对重构算法进行了优化。实验结果表明,提出的奇异值方法在重构效果上能达到与小波稀疏变换法相近的峰值性噪比,且能有效缩短图像重构时间,达到加速核磁共振成像的目的。     

自适应多尺度分块压缩感知算法

目的 基于小波域的多尺度分块压缩感知重构算法忽略了高频信号在重构过程中的作用,丢失了大量的边缘与细节信息。针对上述问题,提出一种自适应多尺度分块压缩感知算法,不仅合理利用低频信息还充分利用图像的高频信息,在图像细节复杂度提高的情况下保证图像重构质量的提高。方法 首先进行3层小波变换,得到一个低频信号和9个高频信号,分别进行小波逆变换后分成大小相同互不重叠的块,对低频部分采用2维邻块边缘自适应加权滤波的方法进行处理,对高频部分采用纹理自适应分块采样,最后利用平滑投影Landweber（SPL）算法对其进行重构。结果 与已有的分块压缩感知算法、基于边缘和方向的分块压缩感知算法和基于纹理和方向的分块压缩感知算法相比,本文算法在不同的采样率下,性能均有所提升,代表细节信息的高频信号得到充分重建,改进的算法所得到的重建图像具有较高的分辨率,尤其对细节较为丰富的图像进行重建后具有较高的峰值信噪比;2维邻块边缘自适应加权滤波有效的去除了重建图像的块效应,且重建时间平均减少了0.3 s。结论 将三层小波变换后的高频分量作为纹理部分,利用自适应多尺度分块重建出图像的轮廓与边缘;将低频分量直接视为平坦部分,邻块边缘自适应加权滤波重建出图像细节,不仅充分利用了图像的高低频信息,还减少了平坦块检测过程,使得重建时间有效缩短。经实验验证,本文算法重建图像质量较好,尤其是对复杂图像明显消除了块效应,边缘和纹理细节较清晰。因此主要适用于纹理细节较复杂的人脸图像、建筑图像和遥感图像等。     

动态场景红外图像的压缩感知域高斯混合背景建模

针对动态场景下红外图像的背景模型构建问题,提出一种基于压缩感知（Compressed sensing,CS）域高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）的背景建模方法.该方法不是对图像中的每个像素建立高斯混合模型,而是对图像局部区域的压缩感知测量值建立高斯混合模型.1）通过提取红外图像轮廓的角点特征,估计相邻帧图像间的相对运动参数以对图像进行校正与配准;2）将每帧图像网格化为适当数目的局部子图,利用序列图像构建每个局部子图的压缩感知域高斯混合背景模型;3）采用子空间学习训练稀疏字典,通过子空间追踪对可能含有目标的局部子图进行选择性稀疏重构;4）通过背景减除实现前景目标检测.以红外图像数据集CDnet2014和VIVID PETS2005进行实验验证,结果表明:该方法能建立有效的动态场景红外图像背景模型,对成像过程中所受到的场景动态变化、背景扰动等具有较强的鲁棒性,其召回率、精确率、F-measure等性能指标及处理速度较之于同类算法具有明显优势.