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基于双域多尺度特征融合的激光吸收光谱多分辨率温度层析成像

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中国激光 2024年

作者：司菁菁王静波程银波刘畅燕山大学信息科学与工程学院河北省信息传输与信号处理重点实验室河北农业大学海洋学院爱丁堡大学工程学院

可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)层析成像是一种重要的光学非侵入式燃烧检测技术，能够实现燃烧场重要流场参数的成像测量。为了解决现有TDLAS温度分布层析成像算法在重建图像的空间分辨率与成像速度之间的矛盾，本文将多分辨率空间离... 详细信息

可调谐二极管激光吸收光谱(TDLAS)层析成像是一种重要的光学非侵入式燃烧检测技术，能够实现燃烧场重要流场参数的成像测量。为了解决现有TDLAS温度分布层析成像算法在重建图像的空间分辨率与成像速度之间的矛盾，本文将多分辨率空间离散模型与多分辨率温度分布重建思想引入TDLAS层析成像，并以两级空间分辨率为例，具体构建了基于双域多尺度特征融合的多分辨率温度层析成像网络(DMFMMnet)。该网络基于测量值域多尺度融合卷积，以较低的空间分辨率实现燃烧场温度分布主要特征与总体轮廓的快速重建；结合图像域自适应多尺度特征融合与测量值校正，以较高的空间分辨率实现燃烧场温度分布细节特征的精细重建。采用火焰动力学模拟器生成的仿真数据与TDLAS传感器获得的真实测量数据进行的重建实验均表明，DMFMMnet能够以一个网络重建出两种具有不同空间分辨率的温度分布图像。在信噪比30dB～45dB的范围内，与需要在每个空间分辨率下调整结构并重新训练的现有温度重建网络相比，DMFMMnet重建的低分辨率、高分辨率温度分布图像的峰值信噪比分别提升了1.98%～32.79%和0.29%～38.67%。

关键词：可调谐二极管激光吸收光谱多分辨率层析成像温度成像多尺度特征融合

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基于聚类与稀疏字典学习的近似消息传递

燕山大学学报 2024年第2期48卷 157-164页

作者：司菁菁王亚茹王爱婷程银波燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院河北秦皇岛066003

基于传统字典学习的近似消息传递(approximate message passing,AMP)算法对训练样本数量的需求较高,且运算成本较高。本文引入双稀疏模型,构建基于稀疏字典学习的AMP框架,降低迭代过程中字典学习对训练样本数量的需求,提高压缩感知图像... 详细信息

基于传统字典学习的近似消息传递(approximate message passing,AMP)算法对训练样本数量的需求较高,且运算成本较高。本文引入双稀疏模型,构建基于稀疏字典学习的AMP框架,降低迭代过程中字典学习对训练样本数量的需求,提高压缩感知图像重建的质量与效率。进一步,提出基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法,在迭代过程中依据图像块特征进行分类,并为各类图像块分别学习稀疏字典,实现自适应去噪。与基于传统字典学习的AMP算法相比,基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法能够将重建图像的峰值信噪比提高0.20~1.75 dB,并且能够将运算效率平均提高89%。

关键词：图像重构近似消息传递字典学习稀疏字典聚类

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基于层次化离散与残差网络的可调谐二极管激光吸收光谱层析成像

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电子与信息学报 2022年第7期44卷 2539-2546页

作者：司菁菁付庚宸程银波刘畅燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院秦皇岛066003 爱丁堡大学工程学院爱丁堡EH93JL 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

快速、准确、适用性强的重建算法是可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)的核心研究内容之一。现有算法一般取位于燃烧场中心的某局部区域作为感兴趣区域(RoI),利用整个燃烧场对激光束的光谱吸收值重建RoI这一局部区域内的气体参数... 详细信息

快速、准确、适用性强的重建算法是可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)的核心研究内容之一。现有算法一般取位于燃烧场中心的某局部区域作为感兴趣区域(RoI),利用整个燃烧场对激光束的光谱吸收值重建RoI这一局部区域内的气体参数分布。重建结果与实际情况存在一定偏差。针对这一问题,该文研究燃烧场的空间层次化离散方法,进而为TDLAT系统设计一种基于残差网络(ResNet)的层次化温度层析成像方案(HTT-ResNet)。该方案能够根据有限数量的光谱吸收测量值完整重建整个燃烧场的温度图像,并对计算资源与燃烧场不同空间区域的成像分辨率进行优化配置,着重实现RoI内温度分布的高空间分辨率成像。利用随机多模态高斯火焰模型与实际TDLAT系统测量数据进行的实验均表明,HTT-ResNet重建的温度图像能够准确定位火焰的空间位置、清晰描述燃烧场的温度分布。

关键词：可调谐二极管激光吸收光谱层析成像深度学习残差网络层次化离散

基于级联视觉Transformer与多尺度特征融合的燃烧场温度层析成像

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电子与信息学报 2023年第10期45卷 3511-3519页

作者：司菁菁王晓莉程银波刘畅燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院秦皇岛066003 爱丁堡大学工程学院爱丁堡EH93JL 河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004

可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)是一种重要的光学非侵入式燃烧诊断技术,可实现燃烧场2维横截面气体温度和浓度等流场参数分布的重建。该文将视觉Transformer(ViT)与多尺度特征融合引入TDLAT领域,研究有限数量测量数据与整个... 详细信息

可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)是一种重要的光学非侵入式燃烧诊断技术,可实现燃烧场2维横截面气体温度和浓度等流场参数分布的重建。该文将视觉Transformer(ViT)与多尺度特征融合引入TDLAT领域,研究有限数量测量数据与整个测量空间温度分布的非线性映射,提出基于级联ViT与多尺度特征融合的燃烧场温度层析成像网络(HVTMFnet)。该网络提取并融合TDLAT测量数据的局部-全局相关特征,实现整个测量空间的层次化温度分布重建。仿真实验与实际TDLAT系统实验均表明,HVTMFnet重建图像的质量优于现有的基于卷积神经网络(CNN)和基于残差网络的温度层析成像方案。与基于CNN的温度层析成像方案相比,HVTMFnet的重建误差能够降低49.2%~72.1%。

关键词：可调谐二极管激光吸收光谱层析成像温度重建视觉Transformer

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基于期望块对数似然的激光吸收光谱层析成像

仪器仪表学报 2023年第2期44卷 248-256页

作者：司菁菁刘鑫王晓莉程银波刘畅燕山大学信息科学与工程学院秦皇岛066004 燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院秦皇岛066003 爱丁堡大学工程学院爱丁堡EH93JL

可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAST)是一种重要的非侵入式燃烧检测技术。然而,TDLAST逆问题的欠定性使得传统算法重建的气体吸收密度存在较大误差。本文将期望块对数似然先验引入TDLAST逆问题的求解,提出基于高斯混合模型(GMM)... 详细信息

可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAST)是一种重要的非侵入式燃烧检测技术。然而,TDLAST逆问题的欠定性使得传统算法重建的气体吸收密度存在较大误差。本文将期望块对数似然先验引入TDLAST逆问题的求解,提出基于高斯混合模型(GMM)正则化的温度重建算法(GMMTRT)。该方法利用GMM建模燃烧场气体吸收密度的局部分布特性,采用半二次分裂方法求解引入GMM正则化的TDLAST逆问题。利用火灾动力学模拟器生成的仿真数据与利用TDLAST实验系统获得的实际数据进行的重建实验均表明,GMMTRT重建的温度图像能够准确定位火焰位置,并清晰描述燃烧场感兴趣区域的温度分布。与现有的基于Tikhonov正则化的温度重建算法和同时代数重建算法相比,GMMTRT的重建误差分别能够降低15.42%~36.16%和23.10%~44.79%。

关键词：可调谐二极管激光吸收光谱层析成像期望块对数似然高斯混合模型

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基于卡通-纹理模型的激光吸收光谱层析成像

中国激光 2023年

作者：司菁菁吕东灿张瑞程银波刘畅燕山大学信息科学与工程学院河北省信息传输与信号处理重点实验室河北农业大学海洋学院爱丁堡大学工程学院

可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)是一种重要的光学非入侵式燃烧检测技术。然而，TDLAT逆问题的欠定性本质使得现有迭代层析成像算法重建的燃烧场温度分布图像存在较大误差。针对该问题，本文将图像处理领域的卡通-纹理模型引入... 详细信息

可调谐二极管激光吸收光谱层析成像(TDLAT)是一种重要的光学非入侵式燃烧检测技术。然而，TDLAT逆问题的欠定性本质使得现有迭代层析成像算法重建的燃烧场温度分布图像存在较大误差。针对该问题，本文将图像处理领域的卡通-纹理模型引入TDLAT，提出基于卡通-纹理模型的温度重建算法(TRACT)。该算法利用全变差约束下的Landweber算法重建气体吸收密度图像中的卡通成分，较好地恢复其中的平滑特征与边缘结构；构建改进的迭代收缩阈值算法深度展开网络，重建气体吸收密度图像中的细节纹理成分；通过卡通成分重建与纹理成分重建的相互补充，提高气体吸收密度图像的整体重建质量，进而提高燃烧场温度分布图像的重建质量。利用火焰动力学模拟器生成的仿真数据与利用TDLAT实验系统实际测量数据进行的重建实验均表明，与现有的迭代层析成像算法相比，TRACT重建的燃烧场温度分布图像在客观评价指标与主观视觉质量方面均有较大提升。

关键词：可调谐二极管激光吸收光谱层析成像温度重建双线测温法卡通-纹理模型

基于多尺度卷积神经网络的低剂量CT图像后处理

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燕山大学学报 2022年第4期46卷 362-370页

作者：司菁菁张宁赵熙程银波燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省信息传输与信号处理重点实验室河北秦皇岛066004 河北农业大学海洋学院河北秦皇岛066003

低剂量CT通过降低X射线的剂量,减轻电离辐射对人体造成的伤害。然而,基于低剂量X射线重建出的CT图像通常含有大量的噪声与伪影,降低了图像的可读性。本文引入图像金字塔模型,结合残差结构,设计了一种基于多尺度双层卷积神经网络(Multi-s... 详细信息

低剂量CT通过降低X射线的剂量,减轻电离辐射对人体造成的伤害。然而,基于低剂量X射线重建出的CT图像通常含有大量的噪声与伪影,降低了图像的可读性。本文引入图像金字塔模型,结合残差结构,设计了一种基于多尺度双层卷积神经网络(Multi-scale Double-layer Convolutional Neural Network,MD-CNN)的低剂量CT图像后处理方案。该方案在图像金字塔模型的多尺度框架下,利用双层残差网络提取并融合不同尺度下的图像细节特征,提高重建图像的清晰度。利用实际人体胸部与腹部CT图像进行的实验表明,MD-CNN方案能够在有效去除低剂量CT图像中的噪声与伪影的同时,保留图像细节特征。与基于RED-CNN的低剂量CT图像后处理方案相比,MD-CNN方案重建图像的峰值信噪比平均提高了0.75 dB。

关键词：低剂量CT 后处理卷积神经网络多尺度

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基于聚类与稀疏字典学习的近似消息传递

燕山大学学报 2023年

作者：司菁菁王亚茹王爱婷程银波燕山大学信息科学与工程学院燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室河北农业大学海洋学院

基于传统字典学习的近似消息传递(approximate message passing,AMP)算法对训练样本数量的需求较高,且运算成本较高。本文引入双稀疏模型,构建基于稀疏字典学习的AMP框架,降低迭代过程中字典学习对训练样本数量的需求,提高压缩感知图像重建的质量与效率。进一步,提出基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法,在迭代过程中依据图像块特征进行分类,并为各类图像块分别学习稀疏字典,实现自适应去噪。与基于传统字典学习的AMP算法相比,基于聚类与稀疏字典学习的AMP算法能够将重建图像的峰值信噪比提高0.20～1.75 dB,并且能够将运算效率平均提高89%。

关键词：图像重构近似消息传递字典学习稀疏字典聚类

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基于近似消息传递与卡通纹理模型的图像重构

系统工程与电子技术 2017年第6期39卷 1400-1405页

作者：司菁菁程银波燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004

近似消息传递(approximate message passing,AMP)的高相变性能与低计算复杂度使其非常适用于图像重构等大数据量应用领域。如何充分利用图像的结构化稀疏先验是基于AMP研究图像重构的一个关键问题。将卡通-纹理模型引入AMP图像重构,根... 详细信息

近似消息传递(approximate message passing,AMP)的高相变性能与低计算复杂度使其非常适用于图像重构等大数据量应用领域。如何充分利用图像的结构化稀疏先验是基于AMP研究图像重构的一个关键问题。将卡通-纹理模型引入AMP图像重构,根据迭代滤波中待处理图像卡通、纹理成分的不同特点,设计基于双树复数小波变换与全变差的层次化AMP滤波算子,进而分析AMP迭代次数对滤波对象结构特征与滤波算子性能的影响,研究AMP的阶段化滤波操作,提出一种基于卡通-纹理模型与分段滤波的AMP图像重构算法。实验表明,该算法能够更好地保留图像轮廓与纹理信息,提高图像的重构质量。

关键词：图像重构近似消息传递卡通-纹理模型迭代滤波