基于CCG的閃光照相圖像重建研究.pdf

1、高能閃光照相是進行武器研究的主要手段之一。閃光照相系統(tǒng)比較復雜，成像過程不可避免的受到各種因素的影響，致使投影圖像信噪比低，因此需要研究噪聲抵抗能力強的圖像重建方法來對照相客體進行層析成像，以獲得高精度的邊界和密度數(shù)據(jù)。 本文以圖像重建理論為基礎(chǔ)，研究了閃光照相圖像重建模型，并針對單軸閃光照相的特點，提出了重建客體的斷層網(wǎng)格劃分方法——同心圓網(wǎng)格劃分方法，得到了基于同心圓網(wǎng)格的閃光照相圖像重建方程；在重建迭代方法的研究中，對比討

2、論了無約束共軛梯度法(CG)和約束共軛梯度法(CCG)的重建質(zhì)量，并對采取不同約束條件——非負約束和光滑約束時，CCG迭代算法的收斂性和重建質(zhì)量進行了研究；針對同心圓網(wǎng)格重建方程的特點，提出了新的預優(yōu)矩陣選取方法；針對圖像重建問題的不適定性，討論了在重建算法中引入Tikhonov正則化策略的方式——最小模準則和光滑準則，得到了相應(yīng)的兩種正則化重建方程，和相應(yīng)的約束共軛梯度重建算法——MPCCG、SPCCG；探討了不同的正則參數(shù)選擇方法，

3、并在重建算法中采用了基于Morozov偏差方程的雙參數(shù)法(TPA)，取得了良好的重建效果。 在數(shù)值重建試驗中，以FTO客體為例，對不同重建算法進行了圖像重建的數(shù)值試驗和分析。數(shù)值試驗表明：在共軛梯度法中引入非負約束和光滑約束改善了迭代的“半收斂”性，非負約束保證了解的非負性，光滑約束抑制了重建解的振蕩現(xiàn)象，約束算法的重建精度與無約束算法相比大幅度提高；在約束共軛梯度重建算法中引入預優(yōu)技術(shù)，可以加快算法的收斂速度，提高迭代的穩(wěn)定性