基于降晰矩阵分解法的中子针孔成像的图像复原

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任何图像在其成像、传输、显示等过程中,不可避免地要造成图像的降质,如图像模糊、噪声干扰等。因此,图像复原(如去噪、去模糊等)具有重要的意义。图像复原的目的是对降质图像进行处理,使其尽可能恢复成原始图像。这在天文学、遥感成像、医疗图像等领域获得广泛的应用。对于中子针孔成像,其引起的图像降质主要原因有:模型参数的影响;针孔的参数、材质的影响;源发射中子的角度的影响等。本文根据中子针孔成像的原理建立了其成像模型,利用基于共轭梯度法的降晰矩阵分解法进行图像复原,得出中子针孔成像的复原图像。中子针孔成像系统中,系统的降晰函数(点扩展函数(PSF))决定了成像系统能够显示的图像质量。本文所使用的降晰函数是基于蒙特卡罗方法的模拟软件包得出的模拟结果。在获得PSF后,图像复原的方法主要有为纳滤波法、最小二乘法、降晰矩阵分解法等。其中降晰矩阵分解法在x-ray图像复原中获得了较好的复原效果。因此,本文将其移植到中子针孔成像的图像复原。结果表明,该复原算法可以很好的复原出原始图像,中子针孔成像过程中产生的模糊和失真等现象基本上被消除,并提高了大尺寸的图像复原的运算速度,获得了比较高的保真度。这也就证明了此算法完全可以用于中子针孔成像的图像复原。
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