稀疏化的压缩传感超声图像重构特性研究

传统医学超声成像射频信息存储数据量大,传输耗时且成本高.基于稀疏化的压缩传感技术,研究超声图像的稀疏特性,利用离散余弦变换(DCT)对原始超声图像进行稀疏变换,在稀疏域内进行压缩采样获得降采样数据,然后通过求解L1范数重构原始图像.理论和实验表明,该方法可以很好地应用到超声图像的重构中,且随着稀疏度的减小和测量值的增加,重构图像的峰值信噪比(PSNR值)增加,重构图像的视觉效果较好.     

压缩感知非凸优化超宽带信道估计方法研究

超宽带信号由于传输路径较复杂且功率谱密度较低,准确的信道估计十分重要．但是由于其带宽较宽,难以直接采样．压缩感知理论提供了一种可行的低速采样方法．目前的压缩感知超宽带信道估计方法一般采用l1范数约束的凸优化形式或无稀疏性的l2范数约束形式,对目标向量的稀疏性约束不强,而拥有最强稀疏性的l0范数又缺少有效的重构算法．针对上述问题,本文设计一种基于非凸优化算法的压缩感知超宽带信道估计方法．首先将目标函数设置成l,范数约束的非凸优化形式,然后利用凸函数较易求得极值的性质,将原非凸函数组合成为凸函数形式的目标函数,并通过每步迭代凸函数对非凸函数的逼近来求解目标函数,进而估计出原信道．由于lp范数更接近于l0范数,所以对目标向量稀疏性的约束更强．实验结果表明,所提方法相对于现有的压缩感知超宽带信道估计方法能够有效降低重构误差．     

射线半影成像与大面积源区中子成像实验系统理论模拟评估

阐述射线半影成像条件与重建基本原理, 推导其数学解析表达式; 建立系统蒙多卡罗数字模型; 获得源区中两离散单元点的系统响应函数(点扩散函数), 验证考核了系统空不变特性; 利用数学解析卷积和模拟实验两种方法, 分别获得源区中4个单元点的“半影图像”, 用同一滤波重建方法分别对两种不同途径获得的4点半影图像进行恢复重建, 得到相同的结果, 揭示了射线半影图像的编码实质; 通过MCNP模拟计算, 获得了整个源区面在闪烁光纤阵列相面上的中子半影图像, 应用改进型维纳滤波方法重建反演获得了源区中子通量分布图像, 与预置的中子源区图像进行了分析比较, 从原理上验证了系统中子半影成像实验的可行性, 以及改进重建算法的可靠性.     

窄带雷达自旋目标成像

在详细分析自旋目标窄带雷达回波特性的基础上,提出基于复数后向投影算法的自旋目标成像算法,由于该算法利用旋转散射点的相位进行匹配搜索成像,因此具有较高的分辨率以及成像效率.同时,本文分析了该算法的分辨率及其对雷达脉冲重复频率(PRF)的要求.若目标转速较高而系统PRF无法满足,则根据压缩感知理论以及自旋目标ISAR数据的稀疏性特点,建立了方位欠采样条件下的成像模型,并提出基于正交匹配追踪的自旋目标成像算法.不同条件下的仿真结果验证了算法的有效性.     

基于S1／2建模的稳健稀疏-低秩矩阵分解

为实现稳健的稀疏-低秩矩阵分解,本文首次引入矩阵的S1／2范数以诱导矩阵的低秩性来构建新模型,并在ADMM算法框架下设计了高效的交替阈值迭代算法．该算法采用增广Lagrange乘子技术,在迭代过程中交替更新低秩矩阵和稀疏矩阵．由于这两个矩阵的最优更新具有显式形式、算法整体的计算精度和时间代价得以控制．大量的数值模拟实验说明：相较于目前最好的不精确ALM算法,交替闽值迭代算法的迭代次数与时间代价大幅降低,对噪声更为稳健,分解出的低秩矩阵的秩与稀疏矩阵的稀疏度更接近于真实值．在对监控视频进行背景建模这一实际问题中,交替闽值迭代算法得到的背景矩阵更为低秩,更符合问题先验,且时间代价相较于不精确ALM算法降幅高达一个数量级,这说明新模型与算法能有效解决相关实际问题．     

金属合金枝晶生长同步辐射X射线实时成像观察

同步辐射光源具有高能量、高亮度、高分辨率、单色性好等优点,其配合高读写速度及高分辨率的CCD(charge coupled device)成像系统,可实现对金属合金凝固过程的枝晶生长动态行为进行实时成像观察.本研究利用北京同步辐射光源,采用X射线衍射增强成像法,对低熔点的Sn-Bi和Sn-Pb合金的凝固进程进行实时成像研究,成功地获得一系列丰富的等轴晶、柱状晶生长行为以及形貌演变的视频图像,这些成像结果为验证或完善已有的金属合金凝固理论提供了直接的第一手实验数据.同步辐射X射线实时成像技术为研究金属合金凝固理论提供了崭新的实验手段和研究思路.     

图像视频信号的压缩采样与稀疏重建

要视觉传感器通常不知道它们“看到”的现象之下的物理过程,以远远超出图像视频信号有效维度的Shannon／Nyquist采样率获取图像视频数据,从而导致了对图像视频信号的存储、传输等数字处理的巨大压力．压缩感知（compressivesensing,CS）理论表明：在某个线性变换域下稀疏的信号,可以利用少量的观测数据精确地重建,或在噪声情况下鲁棒地重建．压缩感知是实现图像视频信号有效维度采样的理论基础,为图像视频信号的采样、处理和识别等领域带来了前所未有的突破．本文对图像视频信号领域压缩感知面临的基本问题：压缩采样、稀疏重建模型及其优化求解算法的研究进展进行了综述．在采样方面,分析了图像视频信号随机观测矩阵和有结构观测矩阵的性能;在稀疏重建模型方面,从图像视频信号的稀疏先验性出发、介绍了分析型的重建模型和合成型重建模型的构建方法;在优化求解方面,针对重建模型,介绍了约束优化问题和无约束优化问题两类求解算法．以此为基础,分析了在图像视频领域压缩感知的理论与应用的进一步发展所面临的问题和挑战,展望了未来的发展方向．     

基于造影图像的能量场反投影合成冠脉三维重建

基于造影图像的血管三维重建技术对于心血管疾病的计算机辅助诊断具有重要的临床实用价值.本文针对两幅单平面冠脉造影图像,提出了一种能量场反投影合成冠脉三维重建方法.深入研究了X射线造影成像原理和非封闭参数曲线构建方法,基于透视投影模型将两幅造影图像中形变曲线所受的外部驱动能量场反投影到三维空间中实现合成.在外部形变驱动力和内部平滑力的共同作用下,三维参数曲线不断形变向合成能量场最小的方向演化.为获得高精度的重建结果,通过曲线匹配方法实现参数曲线上点对点的稠密匹配,然后使用集束调整方法实现投影参数和血管三维结构的非线性全局优化.为了验证算法的有效性,我们将本文提出的方法在仿真数据和真实造影图像上进行了一系列实验;同时对具有不同造影成像角度差的图像进行了重建精度比较.实验结果表明本文提出的方法非常有效和鲁棒,重建冠脉血管树在三维空间中的均方误差小于0.80mm.     

基于图论的多尺度特征点匹配

文中针对在视觉测量系统中双目立体视觉特征点同名点匹配问题,提出基于图论的稀疏特征点全局匹配算法.首先,提出多尺度特征点提取算法来获得特征点的准确位置.算法引入多尺度小波变换,利用变换后的系数构建自相关矩阵从而进一步确定特征点的位置.然后,根据图理论将提取的稀疏特征点构建一个图,从而使特征点匹配问题转化为可用能量最小化方法解决的图的标记问题.此多尺度特征点全局匹配算法利用多尺度分析来提高匹配精度,并且利用特征点构建图降低了图的规模,同时根据极线约束选择潜在视差值进行计算,降低了计算量.实验结果表明此算法可获得精确的匹配结果.     

嫦娥一号月面成像的高次函数形变模型匹配及超分辨率重建

分析了起伏地形在星载三线阵像机不同传感器上成像的形变模式. 针对嫦娥一号探月卫星2C级月面成像, 提出了在运动方向上用二次函数表示图像形变的线阵立体像机图像匹配方法. 用该匹配方法与标准相关方法相结合完成了嫦娥一号卫星成像的下视图与前视图、后视图的精确配准, 基于非均匀样本小波插值的超分辨率重建算法实现了嫦娥一号卫星月面图像的超分辨率重建, 增加了图像的可识别目标, 充分挖掘了嫦娥一号卫星的图像信息.     

基于压缩感知的多角度合成孔径雷达成像

多角度合成孔径雷达（syntheticapertureradar,SAR）成像是实现多SAR信息融合的重要方式．对提高成像分辨率．重构目标轮廓进而提高雷达目标检测或分类性能具有基础性价值．由于各传感器发射信号和测量位置的多样性,实现多角度SAR成像具有挑战性．如何在噪声干扰情况下快速实现多角度SAR成像是一个新问题．本文建立了基于压缩感知的多角度SAR测量模型．通过对测量矩阵的分析,证明多角度SAR测量角度范围、发射信号载频和空间采样位置是影响成像性能的关键因素,研究了目标空间离散间隔对成像质量和分辨率的影响．以上述分析为基础,本文对多角度SAR发射信号载频和测量位置进行设计,构建满足约束等距性的测量矩阵．针对测量矩阵阶次较高的问题,文章提出用分段正交匹配追踪（stagewiseorthogonalmatchingpursuit,STOMP）进行模型求解,在测量矩阵欠定严重的情况下,该算法可以迅速求得模型最优稀疏解．在实验环节．通过分析多角度SAR参数对成像性能的影响,进一步验证了本文结论．实验验证了模型和相应求解算法的有效性和鲁棒性．     

稀疏均匀非同心电磁矢量阵列的2D-DOA与极化联合估计

本文提出了一种稀疏均匀非同心电磁矢量传感器矩形阵列,针对该阵列提出了一种二维波达方向(2D-DOA)和极化参数的联合估计算法.首先利用稀疏均匀矩形阵列的旋转不变性得到周期性模糊的2D-DOA估计,然后提出一种简易的非同心电磁矢量传感器的2D-DOA估计算法来解模糊,再通过一些三角变换得到高精度无模糊的2D-DOA和极化参数估计,最后推导了该阵列多参量估计的闭式克拉美罗界.本文所提阵列的稀疏配置使得在不增加阵元数和硬件复杂度情况下有效扩展了阵列物理孔径,且由于矢量传感器的使用获得了极化分集,使得2D-DOA的估计精度大大增加.此外本文方法能得到2D-DOA和极化参数之间的自动配对,更为重要的是该阵列使用非同心电磁矢量传感器构成,解决了同心电磁矢量传感器互耦严重、硬件设计困难的问题.仿真结果证明了本文多参量估计算法的有效性.     

基于反馈机制的抗混合噪声的盲图像源分离方案

针对基于稀疏成分分析的盲图像源分离算法无法解决混合噪声问题,本文提出一种采用反馈机制的盲源分离算法.通过小波域稀疏成分分析和置零反馈的方法,逐次分离出各支路信号.实验结果表明,该方法无需大量的迭代运算,与传统稀疏成分分析法相比,能有效地分离高斯白噪声参与的混合图像,与经典快速独立成分分析法相比,取得了更高的分离精度.     

人工蜂群优化算法在复数盲源分离中的应用

针对复值信号的源数估计和有序分离等关键技术,提出一种基于人工蜂群优化的源数未知的复值盲源分离方法,该方法首先利用交叉互验技术来估算复数源信号的个数,然后通过人工蜂群算法优化峰度的绝对值来获得最佳分离向量,并实现了逐次恢复源信号的目的.仿真实验结果表明,该方法不仅能依峰度绝对值的降序实现服从任何分布源信号的盲分离,同时比其他方法具有更优越的估计性能.另外,提出一种基于峰度的欠定复盲源分离算法,该算法根据信号的统计特性构造了用于欠定混合情况下盲抽取向量的代价函数,然后通过人工蜂群算法优化其函数来获得最佳分离向量,通过多次分离来实现欠定复盲源分离的目的.通过对混合分布类型的复值源信号欠定盲分离仿真实验验证了该算法的有效性.     

Molecular enigma of multicolor bioluminescence of firefly luciferase

Firefly luciferase-catalyzed reaction proceeds via the initial formation of an enzyme-bound luciferyl adenylate intermediate. The chemical origin of the color modulation in firefly bioluminescence has not been understood until recently. The presence of the same luciferin molecule, in combination with various mutated forms of luciferase, can emit light at slightly different wavelengths, ranging from red to yellow to green. A historical perspective of development in understanding of color emission mechanism is presented. To explain the variation in the color of the bioluminescence, different factors have been discussed and five hypotheses proposed for firefly bioluminescence color. On the basis of recent results, light-color modulation mechanism of firefly luciferase propose that the light emitter is the excited singlet state of OL⁻ [¹(OL⁻)*], and light emission from ¹(OL⁻)* is modulated by the polarity of the active-site environment at the phenol/phenolate terminal of the benzothiazole fragment in oxyluciferin.     

基于语义约束与Graph Cuts的稠密三维场景重建

本文提出一种新颖、有效的稠密三维场景重建算法.在城市建筑场景的重建中,为了快速恢复稠密、准确的深度信息,本文算法首先在视图中对建筑区域进行了语义分割以降低非重建区域(如天空、地面等)的干扰,在提高整体重建速度的同时也增强了采用平面模型对其进行重建的可靠性;然后,在通过基于DAISY特征的空间点扩散方法获取的初始深度图的基础上,针对传统算法难以重建的弱纹理、倾斜表面等区域,本文算法依据场景分段平滑的假设,在超像素级MRF能量优化框架中对其相应的空间平面进行了推断.由于能量函数融合了初始深度图的约束、空间平面先验及空间平面间的几何关系等信息,而且候选平面集通过平面拟合和已知平面约束下的多方向平面扫描两种方法构造,使得相应的两阶段迭代Graph Cuts对能量函数的求解更快速和精确.在标准数据集和真实数据上的实验表明,本文算法能有效克服光照变化、透视畸变、弱纹理区域等因素的影响,快速恢复建筑区域完整的深度图.     

基于压缩感知思想的图像分块压缩与重构方法

压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.