【摘 要】
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环境检测、生物医疗、国防装备等领域亟需解决透过动态散射介质成像的技术难题。传统的散射成像技术受限于光学记忆效应的限制,往往难以实现透过动态散射介质成像。近年来,深度学习技术提高了散射成像的成像速度与成像质量,但目前的研究对象也多为静态散射介质。本论文首先模拟了光在动态散射介质中传播的过程并采集了对应的散斑信息;然后基于深度学习技术设计了动态散射成像神经网络并开展了动态散射介质成像的模拟研究;最后开
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环境检测、生物医疗、国防装备等领域亟需解决透过动态散射介质成像的技术难题。传统的散射成像技术受限于光学记忆效应的限制,往往难以实现透过动态散射介质成像。近年来,深度学习技术提高了散射成像的成像速度与成像质量,但目前的研究对象也多为静态散射介质。本论文首先模拟了光在动态散射介质中传播的过程并采集了对应的散斑信息;然后基于深度学习技术设计了动态散射成像神经网络并开展了动态散射介质成像的模拟研究;最后开展了原理性实验研究,并使用动态散射成像神经网络分别对模拟散斑数据和实验散斑数据进行了图像恢复。具体工作主要包括:1.以多相位屏模型为基础,结合了光在动态散射介质中传输的特性,建立了动态散射介质模型,该模型相比于传统的多相位屏模型,更符合动态散射介质的特性。模拟了光在动态散射介质中的传播并采集了对应的模拟散斑数据,将采集的模拟散斑数据制作了用于神经网络训练的数据集。2.基于Unet模型并结合了 Resnet模型中的残差连接,设计了编码器-解码器结构的动态散射成像神经网络模型DSIN。使用模拟散斑数据集对Unet模型、DSIN模型和DenseUnet模型进行训练,将训练后的三个模型在收敛速度、成像速度和成像质量上进行了对比。模拟结果表明:DSIN模型的收敛时间为147分钟,恢复一张图片用时0.22秒,均略高于Unet模型的收敛时间（137分钟）和恢复时间（0.21秒）,但低于DenseUnet模型的收敛时间（477分钟）和恢复时间（0.24秒）,而在成像质量上,使用DSIN模型所恢复图像的峰值信噪比（PSNR）为24.46,结构相似度（SSIM）为0.952,均优于两对比模型的重建结果。3.开展了基于深度学习的动态散射介质成像原理性实验研究。采集了透过动态散射介质的散斑实验数据,研究了三个模型在不同散射介质浓度以及不同散射介质运动速度下的散射成像效果。实验结果表明:三个模型的散射成像效果会随着散射介质浓度的升高而减弱,同时也会随着散射介质运动速度的变化而出现波动,但利用DSIN模型所恢复图像的质量始终优于使用Unet模型和DenseUnet模型所恢复图像的质量。本论文设计了实现动态散射成像的神经网络模型DSIN,开展了透过动态散射介质成像的模拟与实验研究,为实现透过动态散射介质成像提供了新的思路和方法。
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