1 安徽建筑大学机械与电气工程学院,安徽 合肥 230601
2 合肥工业大学仪器科学与光电工程学院,安徽 合肥 230009
针对多聚焦图像融合过程中存在聚焦边缘模糊、伪影和块效应的问题,提出一种基于低秩稀疏矩阵分解(LRSMD)和离散余弦变换(DCT)实现多聚焦图像融合的算法。首先,利用LRSMD将源图像分解为低秩和稀疏矩阵两部分;然后,设计DCT方法检测低秩矩阵部分聚焦区域,构建初始焦点决策图,并利用重复一致性验证方法验证决策图,同时设计基于形态滤波的融合策略,得到稀疏矩阵部分融合结果;最后,采用加权重构方法对两部分进行融合。实验结果表明,相较于其他5种主流算法,所提算法在主观评价上具有高清晰度和全聚焦的优势,在客观评价上,边缘信息保持度、峰值信噪比、结构相似性及相关系数4个指标最高分别提高了62.3%、6.3%、2.2%及6.3%,证明所提算法有效提升了对源图像聚焦信息的提取能力,增强了聚焦边缘细节信息,同时对伪影和块效应的减少起到了重要作用。
图像处理 图像融合 低秩稀疏矩阵分解 离散余弦变换 激光与光电子学进展
2024, 61(10): 1037010
中子扩散方程高阶谐波可用于重构堆芯中子注量率分布,但传统源迭代与源修正迭代法求解时的收敛速度慢,计算耗时长。采用隐式重启Arnoldi方法(Implicitly Restarted Arnoldi Method,IRAM)求解本征值问题的中子扩散方程获得谐波数据,通过本征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)与伽辽金(Galerkin)投影相结合的方法构建POD-Galerkin低阶模型,并重构二维稳态TWIGL基准题中子注量率分布。研究结果表明:IRAM方法在求解中子扩散方程的高阶本征值和谐波问题上具有较高的精度;基于POD-Galerkin低阶模型重构中子注量率分布具有较高的保真性与计算效率,有效增值系数与参考解的误差为8.7×10-5,对角线上快群和热群中子注量率最大相对误差为2.56%,且低阶模型计算用时仅为全阶模型的10.18%。本研究为堆芯中子注量率重构提供了一种可靠且高效的方法,该方法不仅可用于重构稳态时堆芯中子注量率分布,还具有在瞬态情况下预测中子注量率分布的潜力,有望在未来的应用中进一步拓展。
中子扩散方程 隐式重启Arnoldi方法 本征正交分解 伽辽金投影 中子注量率重构 Neutron diffusion equation Implicitly restarted Arnoldi method Proper orthogonal decomposition Galerkin projection Neutron flux reconstruction
强激光与粒子束
2024, 36(4): 043020
强激光与粒子束
2024, 36(4): 043013
1 中国人民公安大学信息网络安全学院,北京 100038
2 首都师范大学数学科学学院,北京 100048
3 首都师范大学检测成像北京市高等学校工程研究中心,北京 100048
4 北京工商大学数学与统计学院,北京 100048
针对被测样品的组成物质已知且彼此不混合的情况,提出了一种结合能谱信息的单能谱计算机断层扫描(CT)图像重建方法。该方法利用已知物质作为基材料对CT投影数据的采集过程进行数学建模,然后对该非线性模型进行基材料图像的迭代求解。在求解中,通过将基材料“不混合”的性质转化为向量正交性,实现了迭代过程的快速收敛。本文方法充分考虑了X射线的能谱和被测样品材料的属性,可显著地校正传统CT图像中的硬化伪影和金属伪影,有效地提高该类样品的CT成像质量。实验验证了所提方法的有效性。
成像系统 X射线计算机断层扫描 硬化伪影 金属伪影 基材料分解
1 重庆邮电大学工业物联网与网络化教育部重点实验室,重庆 400065
2 重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆 400065
针对脉搏波信号采集过程中存在噪声的问题,提出了基于改进互补集成经验模态分解的脉搏波去噪算法。利用光纤布拉格光栅传感器获取脉搏波信号,首先在互补集成经验模态分解算法中加入高斯白噪声,然后利用粒子群算法优化高斯白噪声幅值,以此来消除互补集成经验模态算法分解产生的模态混叠现象,并联合小波阈值函数对其处理后的脉搏波信号进行重构。实验结果表明,所提算法能够有效降低脉搏波信号中的噪声干扰,在信噪比、均方误差两个指标上均优于对比算法,为提取脉搏波的时域特征奠定了基础。
光纤布拉格光栅 脉搏波 信号去噪 互补集成经验模态分解 粒子群优化算法 小波阈值
1 南京理工大学机械工程学院,江苏 南京 210094
2 南京理工大学智能弹药国防重点实验室,江苏 南京 210094
针对传统多尺度融合方法不能突出目标信息、融合图像缺失细节与纹理的问题,提出一种基于梯度域引导滤波和显著性检测的红外与可见光图像融合方法。该方法利用梯度域引导滤波将输入图像分解为基础层和细节层,同时利用加权的全局对比度方法将基础层分解为特征层以及差异层。在融合过程中,分别采用相位一致性组合加权局部能量、局部熵结合加权最小二乘优化、平均规则来融合特征层、差异层、细节层。实验结果表明,所提融合方法的多项指标相对于其他方法提升较多,且图像视觉效果更好,在突出目标信息、保留轮廓细节、提高对比度和清晰度方面十分有效。
图像融合 引导滤波 显著性分析 多尺度分解 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0837010
1 西安测绘研究所地理信息工程国家重点实验室,陕西 西安 710054
2 武汉轻工大学电气与电子工程学院,湖北 武汉 430048
3 武汉大学遥感信息工程学院,湖北 武汉 430079
4 湖北大学资源环境学院,湖北 武汉 430062
建筑物轮廓线是各类应用的数据源,但散乱、不规则激光点云数据给轮廓线提取带来了难度。针对上述问题,提出一种基于多层级最小外包矩形规则建筑物轮廓线提取方法,首先使用迭代区域增长算法对轮廓点进行分组,根据点数最多的一组确定初始最小外包矩形。再对初始最小外包矩形进行多层级分解,使轮廓点与不同层级最小外包矩形重合,最后根据不同层级最小外包矩形生成轮廓线。使用Vaihingen城区中规则建筑物进行实验,实验结果表明:与最小面积方法与最大重叠度方法相比,所提方法能准确确定初始最小外包矩形,且提取效率得到略微提高。提取的轮廓线角点均方根误差为0.71 m,优于其他4种方法。所提方法可快速提取规则建筑物轮廓线,有利于后续三维重建。
机载激光雷达 建筑物 最小外包矩形 多层级分解 轮廓线提取 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0837013