关联成像的目标重构算法研究

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1、分类号９１．４单位代码：１０１拟；ＴＰ３研究生学号ｉ２０１３５１２的８密级：公开參吉林大学硕古学位论文樂术学位（）关联成像的目标重构算法研究Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｏｂｅｃｔｒｅｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｊａｌｏｒｉｔｈｍｏｆｈｏｓｔｉｍａｉｎｇｇｇｇ作者姓名：张驰专业；电路与系统研究方向：数字图像处理指导教师：郭树旭教授培养单位：电子科学与工程学院２０１６年６月未经本论文作者的书面授化，依法收存和巧管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论

2、文的全部或部分内容进巧任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学博壬（或硕击）学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中邑经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名；曰期：年占６月！曰

3、关联成像的目标重构算法研究Researchonobjectreconstitutionalgorithmofghostimaging作者姓名：张驰专业名称：电路与系统指导教师：郭树旭教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年6月1日摘要关联成像的目标重构算法研究摘要关联成像，也可以称之为鬼成像（GhostImaging：GI），是近些年来新兴的一种光学成像技术。不同于传统的成像系统，关联成像不直接利用物体反射或者透射的光信息进行成像，而是利用了光场的高阶关联特性对物体进行成像。关联成像以其实现了探测与成像相分离，可在一些复杂恶劣环

4、境下进行成像等优点得到了广泛的关注。现今对于关联成像的研究主要可以集中在提高关联成像的信噪比或者提出基于关联成像的相关应用这两方面，本文提出了两种提高关联成像信噪比的算法及一种基于关联成像的应用。本文首先介绍了GI的发展历史，国内外研究现状及相关的一些应用。分析了近年来关联成像存在的重构结果信噪比不高，测量次数大，物臂端噪声影响等问题，并介绍了目前关联成像几种常用算法。其次，介绍了一种可以在少数测量次数下高精度重构信号的压缩感知（CompressiveSensing：CS）理论，提出了一种基于压缩感知的归一化关联成像算法（Compre

5、ssiveSensingNormalizedGhostImaging：CSNGI），数值实验计算结果表明，在相同的测量次数下CSNGI对于细节较为丰富的灰度图像，CSNGI的峰值信噪比（PeakSignaltoNoiseRatio：PSNR）较GI算法高6dB左右，相比归一化关联成像方法（NormalizedGhostImaging：NGI）能提高2dB左右；对于细节较少的二值图像，PSNR能高出NGI约3.4~4.3dB，比GI算法提高5.2~6.5dB。为了进一步提高重构信噪比，介绍了一种数学上矩阵求取伪逆的思路，在此基础上提出了

6、一种基于伪逆的关联成像算法（Pseudo-inverseGhostImaging：PGI）。从理论上推导了PGI相比传统GI算法的优势，仿真实验结果表明，PGI仅提高了少量的计算时间就重构出了PSNR高于GI，差分法及CSGI（CompressiveSensingGhostImaging：CSGI）的图像，除此之外，双臂间误差及物臂端噪声对PGI的影响也进行了讨论。最后，介绍了一种三维（ThreeDimensional：3D）关联成像方案，从光声效应角度出发，以光声方程和传统GI算法公式为起点，推导出基于光声的3D关联成像算法公式，对

7、空间中以超声换能器为球心的不同球面处物体的光学吸收系数进行重构，组装出空间中物体的3D图像。I摘要关键词：关联成像，压缩感知，伪逆，三维重构IIAbstractResearchonobjectreconstitutionalgorithmofghostimagingAbstractCorrelatedImaging,alsoknownasGhostImaging,isanewlyemergingopticalimagingtechniqueinrecentyears.Unlikethetraditionalimagingsystem,

8、correlatedimagingusesthehighordercorrelationcharacteristicsofthelightfieldintheimagingprocessinsteadofusingthe