1 北京理工大学光电学院，北京 100081
2 北京理工大学长三角研究院（嘉兴），浙江 嘉兴 314003
3 长春理工大学，吉林 长春 130022
4 北京华航无线电测量研究所，北京 100013
5 山东理工大学机械工程学院，山东 淄博 255000
针对传统固定分辨率扫描式三维成像存在点云冗余度高、图像重构精度低的问题，提出了一种空间变分辨率扫描式三维重构成像方法，构建了多回波与变分辨率扫描成像模型，通过对多回波分解并提取目标信息，实现了针对目标的高分辨深度图像重构。通过对比实验验证了模型的有效性，结果表明，与传统定分辨率扫描成像相比，该方法在保证目标重构精度的同时，采样比仅为传统方法的50%，有效降低了点云采样冗余度。所获结果有利于支撑三维成像相关应用领域。
三维成像 变分辨率 多回波 目标重构 激光与光电子学进展
2023, 60(11): 1106017
上海理工大学 出版印刷及艺术设计学院，上海 200092
比较基于压缩感知关联成像（CGI）与伪逆关联成像（PGI）两者之间的成像效果差异,探讨形态学权重自适应对关联成像去除噪声的效果。选择不同的图像，通过MATLAB软件开展仿真实验，对目标图像分别采样64、256、512、1 024、2 048、3 000次，首先通过关联成像、基于压缩感知关联成像与伪逆关联成像三种方法重构图像，再对比压缩感知与伪逆两种方法重构图像的效果，以峰值信噪比（PSNR）、相关系数（CC）为量化指标，将基于压缩感知关联成像与伪逆关联成像在不同采样次数下进行对比分析。同时，通过实验分析形态学权重自适应去除关联成像中噪声的效果。伪逆关联成像在低次数采样的情况下比基于压缩感知关联成像的成像效果更好，在高采样次数下，基于压缩感知关联成像的成像效果更好。在实际重构中压缩感知关联成像重构的图像仍有噪声，形态学权重自适应可以有效去除关联成像实验中产生的噪声。
关联成像 目标重构 压缩感知 伪逆矩阵 ghost imaging target reconstruction compressed sensing pseudo-inverse
1 吉林大学 电子科学与工程学院 集成光电子学国家重点联合实验室吉林大学实验区, 长春 130012
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 激发态物理重点实验室, 长春 130033
结合伪逆关联成像和迭代去噪关联成像, 提出了关联成像目标重构的伪逆迭代方法.该方法以伪逆关联成像重构结果为初始值, 选取合适的与噪声干扰相关的阈值, 通过迭代运算逼近实际的噪声干扰, 最终抑制噪声并提高重构图像的峰值信噪比.以峰值信噪比和相关系数为衡量标准, 将伪逆迭代关联成像的重构结果与差分关联成像、伪逆关联成像进行对比分析.仿真实验结果表明, 伪逆迭代方法的峰值信噪比较伪逆关联成像方法、差分关联成像方法分别高出约1.0 dB、3.1 dB, 同时其相关系数、视觉效果也有所改善, 验证了该方法的有效性.
关联成像 目标重构 伪逆矩阵 迭代运算 峰值信噪比 Ghost imaging Object reconstruction Pseudo-inverse matrix Iterative operation Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)
