基于联合双边滤波的高质量关联成像
发布时间：2021-02-06 08:03
提高重构质量一直是关联成像的研究重点。将联合双边滤波嵌入到投影Landweber迭代算法之中并进行关联成像重构。这种方法能够通过联合双边滤波有效地去除投影Landweber迭代算法中间结果的噪声,从而提高投影Landweber迭代算法的重构质量。数值仿真和实验结果表明,所提算法能有效地重构出目标的强度像。通过与常用的关联成像重构算法进行定量和定性的比较,发现所提算法具有更高的重构质量。同时分析了背景噪声和测量次数对重构质量的影响,证明了背景噪声的减小和测量次数的增大会提高所提算法的重构质量。
【文章来源】：光学学报. 2020,40(14)北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
计算关联成像系统
为了对比本文所提方法的图像重构性能,采用其他关联成像中常见的算法对相同的目标进行仿真实验。这里采用的重构算法包括伪逆关联成像恢复算法(PGI)[23]、快速稀疏自适应匹配追踪算法(FSAMP)[17]、基于迭代滤波思想的投影Landweber迭代算法(PLRG)[19]。在上述仿真条件下,不同算法的仿真结果如图2所示。图2(a)是原始的目标图像,图2(b)～(e)分别是PGI、FSAMP、PLRG和本文所提算法的重构结果。从图2的结果可以直观地看出,PGI的重构效果最差,噪点较多,从重构结果中难以看出目标的强度信息。FSAMP相比PGI重构效果有所提高,噪点在一定程度上被去除,但是图像的整体效果仍旧不够理想。PLRG相比于前两种算法,重构性能有了大幅改善,噪声得到较好的去除,文字信息相对清晰可见,但是文字的边缘部分较为模糊。本文所提算法相比于其他算法重构性能最佳,可以看出,重构结果中噪声非常少,而且文字的边缘和细节信息保留完整,重构过程中信息丢失较少。通过观察发现,本文所提算法在重构方面具有较高的图像恢复能力。
从图3所示的结果可以看出,不同的算法对灰度图的重构效果规律与二值图像的重构效果规律相似,即重构效果由好到坏顺序依次是所提算法、PLRG、FSAMP、PGI。对于灰度图像,不同算法重构结果的PSNR和SSIM如表2所示。可以看出,评价指标也与视觉效果相吻合,所提算法重构结果的PSNR和SSIM分别为20.308和0.663,对应的图像重构质量最高;其他算法重构结果的PSNR和SSIM均低于所提算法的评价指标,重构质量相对较低。表2 不同算法重构灰度图像的PSNR和SSIMTable 2 PSNR and SSIM of gray image reconstructed byeach algorithm Parameter PGI FSAMP PLRG Ours PSNR 14.557 18.954 19.104 20.308 SSIM 0.377 0.493 0.547 0.560
【参考文献】：
期刊论文
[1]压缩感知在光学成像领域的应用[J]. 柯钧,张临夏,周群. 光学学报. 2020(01)
[2]基于邻域相似度的压缩感知鬼成像[J]. 陈熠,樊祥,程玉宝,程正东,梁振宇. 光学学报. 2018(07)
[3]基于计算鬼成像的双密钥光学加密方案[J]. 曹非,赵生妹. 光学学报. 2017(01)
[4]基于光子计数的关联成像实验研究[J]. 薄遵望,龚文林,严毅,韩申生. 中国激光. 2016(11)
[5]High-resolution pseudo-inverse ghost imaging[J]. Wenlin Gong. Photonics Research. 2015(05)
[6]基于压缩感知的荧光显微多光谱成像[J]. 王金成,匡翠方,王轶凡,刘旭. 中国激光. 2013(12)
本文编号：3020435
【文章来源】：光学学报. 2020,40(14)北大核心
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
计算关联成像系统
为了对比本文所提方法的图像重构性能,采用其他关联成像中常见的算法对相同的目标进行仿真实验。这里采用的重构算法包括伪逆关联成像恢复算法(PGI)[23]、快速稀疏自适应匹配追踪算法(FSAMP)[17]、基于迭代滤波思想的投影Landweber迭代算法(PLRG)[19]。在上述仿真条件下,不同算法的仿真结果如图2所示。图2(a)是原始的目标图像,图2(b)～(e)分别是PGI、FSAMP、PLRG和本文所提算法的重构结果。从图2的结果可以直观地看出,PGI的重构效果最差,噪点较多,从重构结果中难以看出目标的强度信息。FSAMP相比PGI重构效果有所提高,噪点在一定程度上被去除,但是图像的整体效果仍旧不够理想。PLRG相比于前两种算法,重构性能有了大幅改善,噪声得到较好的去除,文字信息相对清晰可见,但是文字的边缘部分较为模糊。本文所提算法相比于其他算法重构性能最佳,可以看出,重构结果中噪声非常少,而且文字的边缘和细节信息保留完整,重构过程中信息丢失较少。通过观察发现,本文所提算法在重构方面具有较高的图像恢复能力。
从图3所示的结果可以看出,不同的算法对灰度图的重构效果规律与二值图像的重构效果规律相似,即重构效果由好到坏顺序依次是所提算法、PLRG、FSAMP、PGI。对于灰度图像,不同算法重构结果的PSNR和SSIM如表2所示。可以看出,评价指标也与视觉效果相吻合,所提算法重构结果的PSNR和SSIM分别为20.308和0.663,对应的图像重构质量最高;其他算法重构结果的PSNR和SSIM均低于所提算法的评价指标,重构质量相对较低。表2 不同算法重构灰度图像的PSNR和SSIMTable 2 PSNR and SSIM of gray image reconstructed byeach algorithm Parameter PGI FSAMP PLRG Ours PSNR 14.557 18.954 19.104 20.308 SSIM 0.377 0.493 0.547 0.560
【参考文献】：
期刊论文
[1]压缩感知在光学成像领域的应用[J]. 柯钧,张临夏,周群. 光学学报. 2020(01)
[2]基于邻域相似度的压缩感知鬼成像[J]. 陈熠,樊祥,程玉宝,程正东,梁振宇. 光学学报. 2018(07)
[3]基于计算鬼成像的双密钥光学加密方案[J]. 曹非,赵生妹. 光学学报. 2017(01)
[4]基于光子计数的关联成像实验研究[J]. 薄遵望,龚文林,严毅,韩申生. 中国激光. 2016(11)
[5]High-resolution pseudo-inverse ghost imaging[J]. Wenlin Gong. Photonics Research. 2015(05)
[6]基于压缩感知的荧光显微多光谱成像[J]. 王金成,匡翠方,王轶凡,刘旭. 中国激光. 2013(12)
本文编号：3020435
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