基于稀疏表示与变分法的核辐射干扰图像增强技术研究
发布时间：2022-04-22 22:07
核能因其污染小、经济性高、安全可靠等优点,逐渐被广泛使用。为保证核能的安全开发与运营,机器视觉技术作为感知核能生产场景信息的重要手段,实现核能生产环节的监测、诊断与控制等功能。在核辐射环境中,高能核辐射粒子打在半导体材料构成的CCD和CMOS等视频传感器阵列上,使晶格的光电特性发生变化,在成像系统中产生随机脉冲干扰,从而造成核辐射场景图像的模糊与退化。变分与稀疏表示技术能有效地利用核辐射图像的先验知识,消除核辐射污染图像的斑块噪声,呈现清晰的核辐射场景信息。本论文对核辐射干扰图像的特性进行研究,建立与之相适应核辐射图像增强的变分与稀疏表示模型,并给出模型的求解过程,具体的研究内容包括以下几个方面。1、对核辐射斑块噪声的产生机理与核辐射斑块噪声图像的特性进行分析研究,提出一种基于随机矩阵与随机游走的伪核斑块噪声产生方法。论文从核辐射的产生、传输与接收三个阶段分析核辐射斑块的数量、相邻斑块的时间间隔的统计特性,从传感器的粒子电效应角度分析核噪声斑块的强度与形状的特性,从而建立核辐射图像斑块噪声的统计模型。通过模拟核斑块噪声的特性,提出一种伪核斑块噪声产生方法,为验证核辐射图像增强算法性能提...
【文章页数】：110 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究的背景和意义
1.2 国内外研究现状分析
1.2.1 视觉传感器件的辐射屏蔽研究现状
1.2.2 核辐射干扰图像的增强研究的现状
1.2.3 稀疏表示与变分法在图像处理中的研究现状
1.3 核辐射干扰图像增强处理的存在的问题
1.4 主要研究内容与论文组织结构
第二章 核辐射噪声图像特性与基础理论
2.1 引言
2.2 核辐射干扰图像的特性
2.2.1 核辐射干扰图像形成机制
2.2.2 核辐射噪声图像的特性分析
2.2.3 一种伪核辐射斑块噪声产生方法
2.3 相关数学基本知识
2.3.1 相关函数空间
2.3.2 凸函数与次梯度
2.3.3 临近算子
2.3.4 BCCB矩阵的2FFT
2.4 图像处理中变分与稀疏技术
2.4.1 图像的稀疏表示技术
2.4.2 图像处理中的变分技术
2.5 交替方向乘子法
2.5.1 交替方向乘子法
2.5.2 交替方向乘子的收敛
2.6 本章小结
第三章 去除核辐射斑块噪声的局部变分模型
3.1 引言
3.2 变分技术实现核辐射斑块噪声的检测
3.2.1 变分频谱理论
3.2.2 一种基于变分技术核斑块噪声检测方法
3.3 消除核辐射噪声的TV-l1-l2 变分模型
3.3.1 去除图像噪声的变分方法
3.3.2 模型求解
3.4 实验结果
3.4.1 实验参数设置
3.4.2 模型的性能分析
3.4.3 与其他模型的对比结果
3.5 小结
第四章 核辐射斑块图像修复的非局部变分模型
4.1 引言
4.2 非局变分技术在核辐射图像的适应性分析
4.2.1 图像修复的非局变分模型
4.2.2 非局变分技术边界区域连续性分析
4.3 自适应非局部变分核辐射图像修复模型
4.3.1 自适应非局部变分模型的建立
4.3.2 模型的优化求解
4.4 实验结果与分析
4.4.1 实验参数设置
4.4.2 加入伪核噪声实验
4.4.3 真实核噪声图像实验
4.4.4 算法的时间分析
4.5 本章小结
第五章 基于组稀疏技术的核辐射视频最优滤波
5.1 引言
5.2 非局部相似性图像增强算法
5.2.1 非局部均值滤波
5.2.2 K-SVD算法
5.2.3 BM3D
5.3 基于组稀疏技术的核辐射图像非局部帧间最优滤波
5.3.1 非局部最优估计模型性能分析
5.3.2 基于组稀疏技术的核辐射图像非局部帧间最优滤波模型
5.3.3 相似帧与相似图像块的搜寻
5.4 实验结果
5.4.1 标准视频图像加入伪核噪声实验
5.4.2 真实核噪声图像实验
5.5 本章小结
第六章 基于变分与组稀疏技术的核辐射视频增强模型
6.1 引言
6.2 图像泛函空间分解模型
6.3 基于变分与组稀疏技术的核辐射视频增强模型
6.3.1 模型的建立
6.3.2 模型的求解
6.4 实验结果
6.4.1 模型参数分析
6.4.2 视频图像加入伪核噪声实验分析
6.4.3 真实核噪声视频图像实验
6.5 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 全文总结
7.2 展望
致谢
攻读学位期间取得的研究成果
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]CMOS图像传感器单粒子效应及加固技术研究进展[J]. 蔡毓龙,李豫东,文林,郭旗. 核技术. 2020(01)
[2]基于非凸加权范数约束的SAR图像降斑[J]. 刘书君,宋健,沈晓东,曹建鑫. 系统工程与电子技术. 2020(04)
[3]辐射防护材料的研究进展[J]. 李利娜,孙润军,陈美玉,唐琪. 合成纤维. 2019(10)
[4]循环矩阵填充的快速傅里叶变换算法[J]. 孙青青,王川龙. 太原师范学院学报(自然科学版). 2019(03)
[5]载人深空探索中空间辐射防护技术的研究进展[J]. 赵磊,尚钰轩,袁爽,何欣叶,宓东,孙野青. 科学通报. 2019(20)
[6]基于小波分析的红外目标检测方法研究[J]. 刘小虎,彭天亮. 机械与电子. 2019(05)
[7]Comparison of the dark signal degradation induced by Gamma ray, proton, and neutron radiation in pinned photodiode CMOS image sensors[J]. Zujun WANG,Yuanyuan XUE,Wei CHEN,Rui XU,Hao NING,Baoping HE,Zhibin YAO,Minbo LIU,Jiangkun SHENG,Wuying MA,Guantao DONG. Science China（Information Sciences）. 2019(06)
[8]一种复合局部与非局部梯度的图像去噪变分模型[J]. 吴洋,杨平先,黄坤超,陈明举,张雷. 电讯技术. 2018(12)
[9]Preparation and characterization of iron-ore-imbedded silicone rubber materials for radiation protection[J]. Bulent Buyuk. Nuclear Science and Techniques. 2018(09)
[10]机器人在福岛核事故中的应用和启示[J]. 陈法国,杨明明,韩毅,李国栋. 辐射防护. 2018(04)
硕士论文
[1]核机器人仿人灵巧作业控制研究[D]. 郭明明.西南科技大学 2019
[2]核电巡检机器人结构设计及控制系统研究[D]. 杨恩程.哈尔滨工程大学 2019
[3]关于交替方向乘子法一些问题的研究[D]. 陈庆国.中国计量大学 2018
[4]基于CMOS的伽马及X射线辐射探测研究[D]. 程倩倩.河南师范大学 2018
[5]基于FPGA的线阵CCD传感器数据采集系统设计[D]. 贾森波.华中科技大学 2016
本文编号：3646786
【文章页数】：110 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究的背景和意义
1.2 国内外研究现状分析
1.2.1 视觉传感器件的辐射屏蔽研究现状
1.2.2 核辐射干扰图像的增强研究的现状
1.2.3 稀疏表示与变分法在图像处理中的研究现状
1.3 核辐射干扰图像增强处理的存在的问题
1.4 主要研究内容与论文组织结构
第二章 核辐射噪声图像特性与基础理论
2.1 引言
2.2 核辐射干扰图像的特性
2.2.1 核辐射干扰图像形成机制
2.2.2 核辐射噪声图像的特性分析
2.2.3 一种伪核辐射斑块噪声产生方法
2.3 相关数学基本知识
2.3.1 相关函数空间
2.3.2 凸函数与次梯度
2.3.3 临近算子
2.3.4 BCCB矩阵的2FFT
2.4 图像处理中变分与稀疏技术
2.4.1 图像的稀疏表示技术
2.4.2 图像处理中的变分技术
2.5 交替方向乘子法
2.5.1 交替方向乘子法
2.5.2 交替方向乘子的收敛
2.6 本章小结
第三章 去除核辐射斑块噪声的局部变分模型
3.1 引言
3.2 变分技术实现核辐射斑块噪声的检测
3.2.1 变分频谱理论
3.2.2 一种基于变分技术核斑块噪声检测方法
3.3 消除核辐射噪声的TV-l1-l2 变分模型
3.3.1 去除图像噪声的变分方法
3.3.2 模型求解
3.4 实验结果
3.4.1 实验参数设置
3.4.2 模型的性能分析
3.4.3 与其他模型的对比结果
3.5 小结
第四章 核辐射斑块图像修复的非局部变分模型
4.1 引言
4.2 非局变分技术在核辐射图像的适应性分析
4.2.1 图像修复的非局变分模型
4.2.2 非局变分技术边界区域连续性分析
4.3 自适应非局部变分核辐射图像修复模型
4.3.1 自适应非局部变分模型的建立
4.3.2 模型的优化求解
4.4 实验结果与分析
4.4.1 实验参数设置
4.4.2 加入伪核噪声实验
4.4.3 真实核噪声图像实验
4.4.4 算法的时间分析
4.5 本章小结
第五章 基于组稀疏技术的核辐射视频最优滤波
5.1 引言
5.2 非局部相似性图像增强算法
5.2.1 非局部均值滤波
5.2.2 K-SVD算法
5.2.3 BM3D
5.3 基于组稀疏技术的核辐射图像非局部帧间最优滤波
5.3.1 非局部最优估计模型性能分析
5.3.2 基于组稀疏技术的核辐射图像非局部帧间最优滤波模型
5.3.3 相似帧与相似图像块的搜寻
5.4 实验结果
5.4.1 标准视频图像加入伪核噪声实验
5.4.2 真实核噪声图像实验
5.5 本章小结
第六章 基于变分与组稀疏技术的核辐射视频增强模型
6.1 引言
6.2 图像泛函空间分解模型
6.3 基于变分与组稀疏技术的核辐射视频增强模型
6.3.1 模型的建立
6.3.2 模型的求解
6.4 实验结果
6.4.1 模型参数分析
6.4.2 视频图像加入伪核噪声实验分析
6.4.3 真实核噪声视频图像实验
6.5 本章小结
第七章 结论与展望
7.1 全文总结
7.2 展望
致谢
攻读学位期间取得的研究成果
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]CMOS图像传感器单粒子效应及加固技术研究进展[J]. 蔡毓龙,李豫东,文林,郭旗. 核技术. 2020(01)
[2]基于非凸加权范数约束的SAR图像降斑[J]. 刘书君,宋健,沈晓东,曹建鑫. 系统工程与电子技术. 2020(04)
[3]辐射防护材料的研究进展[J]. 李利娜,孙润军,陈美玉,唐琪. 合成纤维. 2019(10)
[4]循环矩阵填充的快速傅里叶变换算法[J]. 孙青青,王川龙. 太原师范学院学报(自然科学版). 2019(03)
[5]载人深空探索中空间辐射防护技术的研究进展[J]. 赵磊,尚钰轩,袁爽,何欣叶,宓东,孙野青. 科学通报. 2019(20)
[6]基于小波分析的红外目标检测方法研究[J]. 刘小虎,彭天亮. 机械与电子. 2019(05)
[7]Comparison of the dark signal degradation induced by Gamma ray, proton, and neutron radiation in pinned photodiode CMOS image sensors[J]. Zujun WANG,Yuanyuan XUE,Wei CHEN,Rui XU,Hao NING,Baoping HE,Zhibin YAO,Minbo LIU,Jiangkun SHENG,Wuying MA,Guantao DONG. Science China（Information Sciences）. 2019(06)
[8]一种复合局部与非局部梯度的图像去噪变分模型[J]. 吴洋,杨平先,黄坤超,陈明举,张雷. 电讯技术. 2018(12)
[9]Preparation and characterization of iron-ore-imbedded silicone rubber materials for radiation protection[J]. Bulent Buyuk. Nuclear Science and Techniques. 2018(09)
[10]机器人在福岛核事故中的应用和启示[J]. 陈法国,杨明明,韩毅,李国栋. 辐射防护. 2018(04)
硕士论文
[1]核机器人仿人灵巧作业控制研究[D]. 郭明明.西南科技大学 2019
[2]核电巡检机器人结构设计及控制系统研究[D]. 杨恩程.哈尔滨工程大学 2019
[3]关于交替方向乘子法一些问题的研究[D]. 陈庆国.中国计量大学 2018
[4]基于CMOS的伽马及X射线辐射探测研究[D]. 程倩倩.河南师范大学 2018
[5]基于FPGA的线阵CCD传感器数据采集系统设计[D]. 贾森波.华中科技大学 2016
本文编号：3646786
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