基于迭代运算的关联成像目标重构与降噪方法研究

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时间:2019-05-17

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1、分类号:TP391.4单位代码:10183研究生学号:2015512028密级:公开基于迭代运算的关联成吉林大学像目标硕士学位论文重构与(学术学位)降噪方基于迭代运算的关联成像目标重构与降噪方法研究法研究Researchonobjectreconstructionandnoisereductionbasedoniterativecomputationforghostimaging张作者姓名:张红伟红伟专业:电路与系统研究方向:数字图像处理吉指导教师:郭树旭教授林大培养单位:电子科学与工程学院学2018年5月—————————————————————基于迭代运算的关联成像目标重构与降噪方法研

2、究—————————————————————Researchonobjectreconstructionandnoisereductionbasedoniterativecomputationforghostimaging作者姓名:张红伟专业名称: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:2018年5月25日未经本论文作者的书面授权,依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人,均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、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。吉林大学博士(或硕士)学位论文原

3、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。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已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,均已在文中以明确方式标明。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:日期:年月日《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿声明研究生院:本人同意《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》出版章程的内容,愿意将本人的学位论文委托研究生院向中国学术期刊(光盘版)电子杂志社的《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》投稿,希望《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》给予出版,并同意

4、在《中国博硕士学位论文评价数据库》和CNKI系列数据库中使用,同意按章程规定享受相关权益。论文级别:硕士□博士学科专业:电路与系统论文题目:基于迭代运算的关联成像目标重构与降噪方法研究作者签名:指导教师签名:年月日作者联系地址(邮编):吉林省长春市前进大街2699号吉林大学电子科学与工程学院(130012)作者联系电话:18744022375摘要基于迭代运算的关联成像目标重构与降噪方法研究摘要关联成像,作为近二十年来一个新兴的成像技术,一般被人们称为鬼成像(GhostImaging,GI),也被称为双光子成像。同传统成像技术不同,关联成像不是通过直接获取物体的空间信息而是借助两组相互关联

5、的光强信息,利用光场的二阶相干性得到的重构图像。这种成像技术将探测和成像相分离,方便与其它光学成像系统相结合,具有传统成像方法不具有的优点,在科学研究和实践应用领域中拥有一定的前景。鬼成像的成像结果是通过计算物臂和参考臂两端的数据得到的,我们可以从计算的角度,对成像算法进行分析。本文主要分析了关联成像原理和算法,提出了改进的成像方法,同时分析了散斑大小对成像方法的影响。主要内容如下:(1)在伪逆关联成像(Pseudo-inverseGhostImaging,PGI)和迭代去噪关联成像的基础上,提出了关联成像目标重构的伪逆迭代方法。从理论上说明了该方法的优势,并进行了仿真实验。结果表明,伪逆

6、迭代方法的峰值信噪比(PeakSignaltoNoiseRatio,PSNR)较PGI方法、差分关联成像(DifferentialGhostImaging,DGI)方法分别高出约1.0dB、3.1dB,同时其相关系数(CorrelationCoefficient,CC))、视觉效果较PGI、DGI也有所改善。(2)介绍了压缩感知(CompressiveSensing,CS)理论,选用正交匹配追踪(OrthogonalMatchingPursuit,OMP)和基追踪(BasisPursuit,BP)算法应用到GI中,进行了仿真实验。同时,针对实际采集的桶探测器值数据不逼近真实值这一情况,将迭

7、代控制应用到数据处理过程中,得到逼近实际情况的桶探测器值,随后通过CS算法对所得数据进行计算重构。经过改进后的系统,较之前未处理的数据系统,在相同的测量次数下,能够较为真实的重构出原始图像。(3)以散斑的数学模型为基础,通过仿真实验分析了散斑平均尺寸对几种鬼成像方法的影响。实验数据表明,随着散斑平均尺寸的增加,伪逆迭代方法、PGI方法的PSNR提升的迅速,CGI方法的PSNR相比前者来说提升的较为缓慢。另外,通过数值实验

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