鬼成像图像质量指标的研究

论文摘要

鬼成像与传统成像的成像机制不同,鬼成像重点在于“鬼”字。由于其离“物”成像的特点,鬼成像能够克服传统成像的瓶颈,并且能够突破器械的灵敏度和分辨率极限。鬼成像实验中利用涨落关联和压缩感知算法重建图像。由于不同采样次数的重建图像存在不同程度的失真,所以鬼成像图像评价相当于对图像的失真程度进行评价。当今常用的传统鬼成像评价指标都能得到图像质量好坏的宏观数值,但并不能提供失真类型或程度等细节信息。在此基础上,我们提出利用结构相似性指标替代传统鬼成像评价指标。首先,人眼视觉系统对环境中的结构信息非常敏感,而结构相似性指标着重强调了图像中结构相似性指标,这样既能贴合人眼又能弥补传统鬼成像图像评价指标的不足。该指标能够描述在鬼成像实验条件下不同采样次数数据恢复的图像中不同失真程度的变化趋势。如果长远考虑,不同失真程度的变化趋势曲线能为我们在低采样鬼成像图像的增强或恢复等方面提供指导性建议。除此之外,本文在对结构相似性指标研究过程中发现其结构对比函数具有图像配准能力,相较于互信息、互相关系数、归一化均方根误差常用的三种配准方法具有精度高,定位效果明显等优势。此项研究能够解决极低采样率的早期鬼成像图像配准的难题。本文主要对结构相似性算法在鬼成像中的应用展开研究,对该算法的质量评估领域和图像配准领域都进行了深入研究和探讨,并取得了有效的成果。首先,鬼成像图像质量评价引入结构相似性算法,研究其算法的可行性,之后对图像的亮度失真程度、对比度失真程度以及结构失真程度都进行了评估,这种方法能清晰给出任意采样次数的重建图像失真类型及其失真程度的结果。其次,在鬼成像图像配准领域运用结构相似性算法中的结构对比函数,通过分析此方法与互信息、互相关系数以及归一化均方根误差方法定位效果与定位精度的区别,验证了该方法的有效性。最后,对结构相似性算法本身进行了研究。研究了算法中的高斯窗参数:高斯窗尺寸、标准差。通过调节参数进行实验仿真,验证参数的作用并探讨参数取值规则,推送参数的选取策略并通过改变半高宽大小的方式对策略进行验证。

论文目录

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 韩东初

导师: 吴国华

关键词: 鬼成像,结构相似性,质量评价,图像配准,高斯窗

来源: 北京邮电大学

年度: 2019

分类: 基础科学,信息科技

专业: 物理学,计算机软件及计算机应用

单位: 北京邮电大学

分类号: TP391.41;O431.2

总页数: 62

文件大小: 5199K

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标签：鬼成像论文;  结构相似性论文;  质量评价论文;  图像配准论文;  高斯窗论文;