保幅炮域高斯波束偏移

推导基于高斯波束表示的波场反向延拓公式,并结合反褶积成像条件得到保幅的二维炮域高斯波束偏移公式。在高斯波束偏移方法的实现过程中,须通过最速下降法将偏移公式中的二维复值积分简化为一维以提高计算效率。给出炮域高斯波束偏移的具体计算流程。最后,分别对水平层状模型和Marmousi模型进行试算。模型试算结果验证了所提偏移方法的正确性和有效性。     

基于旋转天线的二维高分辨成像算法

受涡旋电磁波产生方法和自旋目标成像方法的启发,提出了基于旋转天线的二维高分辨成像方法。首先构造了基于旋转天线的雷达观测模型;利用距离向傅里叶变换获取目标的距离仿真,推导出了包含目标方位角信息的多普勒效应的正弦表达式;最后将正交匹配追踪算法应用到该正弦信号中,重构出目标的方位角,有效提升了雷达波束范围内的方位角分辨能力。仿真实验证明,该算法对雷达性能要求较低,克服了成像质量对纯净的高模态涡旋电磁波的依赖,实现了对静止目标的二维高分辨成像。     

频率扫描阵列的ISAR成像技术

逆合成孔径雷达（ISAR）需要发射宽带信号,在与频率扫描阵列联合应用时,由于频率扫描阵列各阵元间馈线产生的相位差不能匹配发射或者接收信号频率的变化,因此该阵列在进行ISAR成像时对信号瞬时带宽有较大的约束。针对上述问题,论文将频率分集成像技术应用在频率扫描阵列上,通过不同时刻发射不同频率单频信号合成宽带,并且频率变化适用于频率扫描阵列的波束指向调节。该方法既能形成波束指向目标,又可以克服频率扫描阵列发射宽带信号时的限制,完成ISAR二维成像。在建立该方法的基础上,还针对阵列参数与目标航迹参数等对成像的影响进行了分析。结果表明,所提的频率分集ISAR成像技术,可在频率扫描阵列上实现对运动目标的二维成像。     

基于虚源的延时乘累加波束形成算法

为了提高超声虚源次序波束形成的成像分辨率，提出一种基于虚源的延时乘累加波束形成算法，即VS-DMAS(delay multiply and sum beamforming based on virtual source)算法.该算法将DMAS的思想引入虚源次序波束形成的第二阶段，利用DMAS算法中相乘耦合运算的特点，充分考虑信号之间的相干性，以抑制低回声区域伪影的产生，提高超声成像的分辨率和对比度.对该算法进行了点目标仿体仿真以及实体数据成像实验.结果表明，相较于常规的聚焦方式，VS-DMAS算法具有更低的旁瓣和更窄的主瓣，能够更好地将点目标从背景噪声中分离出来，随着深度的增加，依然有着较高的成像分辨率.且随着算法中p值适当增大，成像分辨率和对比度均有一定的提升.     

直接数据域双向多循环优化的二维波束形成

基于数据域提出一种前后向多循环优化的自适应二维波束形成新算法。将经典的线性约束最小方差(LCMV)波束形成算法的高维权向量分解成两个低维权向量的张量积的形式,提出一种前后向多循环优化方法,每步循环分为前向和后向优化,分别计算前后向低维权,再还原成所需的高维权向量,进而实现空间波束。仿真结果表明所提方法在较少的循环次数下可有效实现二维波束形成,且计算量比LCMV有明显的优势,方向图略好于LCMV,所给算法在信噪比和快拍变化以及指向误差下输出信干噪比性能有显著提高。     

主瓣掩护式干扰下单脉冲雷达目标检测方法

针对单脉冲雷达在目标与干扰视线夹角变小时抗干扰性能显著下降的问题,提出了一种基于分布式辅助天线的改进型单脉冲雷达抗主瓣掩护式干扰方法。对雷达系统添加分布式辅助天线,以抗干扰改善因子最大化为准则,综合运用单脉冲雷达的和、差波束及分布式辅助天线波束在波束域进行自适应干扰抑制,最后利用恒虚警检测验证所提算法的抗干扰性能,并与其他方法进行了对比。数值仿真验证了所提抗干扰方法可有效提升抗干扰改善因子及目标检测概率,当目标、干扰视线夹角较小时亦具备较好的抗干扰性能。     

基于多尺度深度卷积特征的图像检索

为了检索图像中不同位置和不同大小的感兴趣目标,提出一种基于多尺度深度卷积特征的图像检索方法.首先利用卷积神经网络构造一个深度学习框架,利用随机梯度下降和后向传播算法训练深度学习模型;其次利用训练得到的模型提取图像在不同尺度下的卷积特征,对不同尺度下的卷积特征进行PCA降维,研究降维后的检索性能;最后为了提高深度特征对图像的刻画能力,对不同尺度下降维后的卷积特征进行特征融合.大量的实验表明本文所提算法对图像检索是有效的.     

基于压缩感知的合成孔径雷达二维成像算法

通过对合成孔径雷达回波信号的分析,利用压缩感知理论基于信号稀疏性或可压缩性的基本原理,提出了方位稀疏表示的一种新方法,在此基础上给出了基于压缩感知的SAR回波信号处理方法和二维成像算法,实现了压缩感知对信号的全新采集和编解码,以较少的数据量实现成像,有效地抑制旁瓣,在一定程度上提高了成像中目标的分辨率,为有效降低高分辨合成孔径雷达的数据率提供了一种有效途径。通过对仿真数据和实测数据的处理验证了所提方法的可行性和有效性。     

多尺度对称压缩伪影去除神经网络

图像压缩给图像带来极其复杂的压缩伪影,不仅影响人类的视觉感知,还会给目标检测等重要领域带来极大的负面影响。为了解决这一问题,提出了一个多尺度对称网络(MSSNN)来去除压缩伪影,进行压缩后图像的质量恢复,在获取基础映射的同时,得到更多不同尺度的映射特征,利用残差结构更快更好地提取和整合特征信息,并且使用一种混合损失函数控制模型训练。实验表明,所提网络可以以更少的参数代价更好地恢复图像,并且经过实验验证可以提升目标检测的效果。     

多倾角发射分组互相关降噪的超快超声脑功能成像方法研究

小血流信号的检出是长期困扰超声多普勒成像的重要问题，提升该成像技术的检测灵敏度，开发鲁棒的降噪和伪影抑制方法具有重要的研究价值。近年来，基于多角度平面波相干复合发展而来的超快超声多普勒血流成像突破了传统聚焦超声成像的帧率瓶颈，可实现高灵敏度的微血流成像。而且平面波成像模式的发展也对超声降噪算法提出了新的需求。利用平面波发射条件下不同角度回波的血流信号的强相干性，有望实现降噪和伪影抑制。本研究探讨了角度分组互相关方法及其降噪在功能超声成像中的应用：首先将多角度平面波回波信号分为两个子组，信号经杂波滤除后对两子组数据进行时域互相关运算，从而获得降噪后的血流功率多普勒图像(PD)。大鼠脑血流成像和功能成像实验结果表明：本文提出的角度分组互相关降噪方法可提升血流图像信噪比约17～22 dB,有效抑制了图像中的非相干伪影，显著提升了超快超声脑功能成像的灵敏度。     

具有噪声鲁棒性的三维磁性纳米粒子成像快速重构方法

为提升磁性纳米粒子三维成像和重构速度,降低三维重构对采样投影数据完备性要求,针对含噪声投影数据三维重构优化问题,本文提出了一种具有噪声鲁棒性的三维磁性纳米粒子成像快速重构方法（noise-robust 3D sparse sampling magnetic particle imaging,3D NRSS-MPI）. 该算法通过求解一个由MPI投影成像正向模型l₂范数和稀疏正则约束建立的凸优化问题实现3D MPI图像重构. 模型不受MPI扫描轨迹限制,为不断发展的MPI新技术提供了普适性的基础模型;建立的三维全变分稀疏算子（3D total variation sparse operator, 3D TV Sparse Operator）利用MPI先验信息提升含噪MPI投影数据三维重构的鲁棒性,且可以进行无矩阵运算,大幅提升了运算效率. 通过点源和冠状血管模型成像实验表明,在1/4欠采样下,本文3D NRSS-MPI方法可以有效消除重构图像星状伪影,获取较高的图像信噪比,同时冠状动脉重建结构相似性超过0.701,可以准确地对欠采样、有噪声的MPI数据进行快速而稳健的重建,有效缩短了4倍成像和重构时间.      

基于Gabor的维纳滤波去模糊

数字图像复原旨在由降质图像重建清晰图像,运动模糊是最常见的降质模式,模糊参数的正确估计是去模糊的前提.文章提出了新的运动模糊角度估计方法,该方法基于Gabor滤波的角度估计,运动模糊尺度采用自相关函数算法求解,进而采用Wiener滤波进行图像复原.对一系列模糊图像进行测试,结果表明,该方法比现有的方法具有视觉上的优越性.     

图像法大气能见度探测成像模糊复原

大气能见度对航空、航海、路上交通、军事活动等有重要的影响。图像法测量能见度是新兴的一种方法,但图像在成像和传输过程中,由于相机载体的运动、振动、抖动等原因,引起图像模糊,影响后续的目标识别,因此,有必要对图像进行复原处理。提出一种基于刃边函数和最优窗维纳滤波的模糊图像复原算法,通过构建刃边函数来估计点扩散函数,并通过倒频谱方法估计模糊尺度和模糊角度,进而分解得到水平和垂直模糊分量,据此进行图像边缘延拓解决了边缘复原不佳的问题。实验结果表明,所提方法具有优异的复原效果。     

基于重建图像全角度前投影的硬化校正方法

现有的硬化效应校正方法依赖于射线频谱等先验条件,校正过程较为复杂,因此提出一种基于重建图像全角度前投影的硬化校正方法.对重建后的图像进行区域分割,提取出杯状伪影主要影响的组织区域;然后进行基于像素点的全角度前投影,获得校正基算子;再将校正基算子及其高次方乘积进行线性组合获得校正算子,并将此校正算子应用于原图像从而达到校正的目的.水模、头模和西瓜的校正结果显示,本方法对单物质及近人体的物质重建图像的硬化效应均有较好的校正效果.     

双基地SAR点目标图像质量评估算法

为检验双基地合成孔径雷达(BiSAR)成像算法的正确性,需要对BiSAR成像结果做出定量的评价.针对BiSAR点目标成像结果方位向方向和距离向方向不正交的问题,提出相应的点目标成像质量评估算法.该算法对BiSAR点目标成像结果进行二维插值和旁瓣扩展方向自动搜索,并沿其搜索方向对仿真图像进行定量评估.计算机仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像

空间微动目标干涉三维成像技术研究中,最关键的是对各散射点进行保相分离。当脉冲重复频率（PRF）不满足奈奎斯特采样定律时,基于图像处理的成像方法无法有效分离目标各散射点。提出了一种基于稀疏字典分解的窄带雷达自旋目标干涉三维成像方法,该方法能够直接从回波数据中分离出各散射点。首先,根据自旋目标回波信号特性构建稀疏字典,利用稀疏分解算法分解回波,得到各散射点子回波,其次通过时频分析并利用其保相性,获得各散射点的微动曲线,并提取出它们在时频平面上经过位置的干涉相位差,最后根据干涉相位差与坐标之间的关系重构散射点坐标,对空间自旋目标进行三维成像。仿真结果表明,在PRF不小于0.25倍奈奎斯特频率时,所提方法均能有效实现自旋目标三维成像。     

基于Shear-Warp的预合成体绘制方法

为提高用Shear-Warp重建的三维医学图像的质量,提出了一种改进的基于Shear-Warp的预合成体绘制算法IPVR.该算法采用预合成体绘制技术,在重采样过程中,结合体绘制方程和光照模型,确定最终的重采样值并合成中间图像,从而消除标准Shear-Warp算法中因欠采样而产生的混淆现象.实验证明该方法满足实时体绘制要求,显示效果较好.     

基于一阶微分的运动模糊参数估计

运动模糊图像是在图像摄取过程中,被摄景物与相机的相对运动产生的。在运动模糊图像恢复技术中,对运动模糊参数即模糊方向和模糊长度的估计是影响恢复结果的关键因素。本文对运动模糊图像进行一阶微分处理,提取和计算表现该运动特性的特殊像素坐标,得到模糊参数和点扩展函数（PSF）。用该方法得到的模糊参数比使用倒频谱方法得到的模糊参数有更高的精度和更广的测试范围。仿真结果显示,用该方法得到的PSF,应用维纳滤波对模拟的和真实的运动模糊图像进行恢复,得到了很好的恢复结果。     

一种基于Hough变换的运动模糊图像复原方法

通过对运动物体图像运动模糊的研究,分析了图像运动模糊的降质过程.针对运动参数未知的情况,提出一种新的运动模糊复原方法,该方法首先运用小波的多分辨分析特性进行图像的消噪处理,然后通过Hough变换与频域处理相结合估算点扩散函数(PSF)的方向,利用自相关的方法估算PSF的尺度,最后通过维纳滤波还原图像.实验证明,该方法在一定范围内,能够有效地消除运动模糊造成的图像质量下降.     

有限视角感应式磁声成像方法仿真研究

感应式磁声成像（MAT-MI）是一种融合了磁感应成像技术和超声断层扫描成像技术的新型成像手段.针对现有感应式磁声成像的研究工作几乎全部基于全视角超声扫描数据进行图像重建,在没有完整数据可以使用的情况下,重建过程可能会引入较大误差和生成图像伪影的局限性.提出有限视角MAT-MI重建方法,以不同半径的声学均匀同心球模型为研究对象,仿真出样本内涡流、声源、声压的分布,并利用快速分裂Bregman法重建出了有限视角声源图像,进而重构出电导率分布.仿真结果表明：所提出的成像方法能够准确地重建有限视角声学均匀介质中的声源与电导率分布,有助于感应式磁声成像向临床应用迈进一步,具有重要的科学研究意义与实际应用价值.