针对光学相机成像分辨率低、噪声干扰严重等问题, 本文提出一种能有效去噪的高精度超分辨方法 —基于快速 l1-范数稀疏表示和二阶广义全变分(TGV)的超分辨方法。首先利用各向异性扩散张量 (ADT)作为边缘高频信息, 通过快速 l1-范数稀疏表示方法建立 LR图像和相对应的高频信息 ADT的字典集; 其次将字典学习到的 ADT边缘信息和 TGV模型组合成新的规则项; 最后利用新的规则项建立超分辨代价函数, 并利用图像增强后处理方法对整幅图像进行优化。结果表明: 算法对仿真数据和 SO12233靶标数据具有较高的可行性和鲁棒性, 能有效去除噪声等异常点, 获得高质量清晰图像, 同时与其他经典算法相比, 所提算法超分辨的峰值信噪比和结构相似度均有所增大。

以牙本质为研究对象，提出一种各向异性生物组织光学散射特性的求解方法。从能量传输角度，引入扩散张量描述扩散方程，理论推导并结合各向同性立方体组织模型的光扩散规律，提出利用点光源入射规则切片产生的前向散射光能量分布的等高线椭圆长短轴之比来表示各向异性介质扩散张量的方法。实验测试了直径10 μm的点光源从两方向入射牙本质正方体切片前向散射光的能量分布图像，通过数据处理与分析，获得牙本质样本的扩散张量分量比值为DyyDzzDxx=7.491.31。最后，利用有限元数值方法求解正交各向异性扩散方程，获得前向散射光的能量分布，并与实验结果相对比，验证了结果的正确性。研究结果有助于加深对牙本质光学散射属性的了解，对基于光散射理论早期诊断龋病具有借鉴意义。

利用空间非局部梯度构造了图像的非局部结构张量,通过对非局部结构张量的特征分解得到图像的一个特征空间,依据特征空间的特性设计了非局部扩散张量,建立了基于非局部扩散张量的各向异性扩散模型。该模型和局部各向异性扩散模型的本质不同在于,在扩散的过程中充分利用了图像的全局信息。优点是在去除噪声的同时,能更好地保护图像的边缘,尤其是纹理等图像的重要细节特征。