基于CCG的閃光照相圖像重建研究.pdf

1、高能閃光照相是進(jìn)行武器研究的主要手段之一。閃光照相系統(tǒng)比較復(fù)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(qiáng)的圖像重建方法來對(duì)照相客體進(jìn)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(duì)單軸閃光照相的特點(diǎn)，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(duì)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(duì)采取不同約束條件——非負(fù)約束和光滑約束時(shí)，CCG迭代算法的收斂性和重建質(zhì)量進(jìn)行了研究；針對(duì)同心圓網(wǎng)格重建方程的特點(diǎn)，提出了新的預(yù)優(yōu)矩陣選取方法；針對(duì)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(zhǔn)則和光滑準(zhǔn)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(yàn)中，以FTO客體為例，對(duì)不同重建算法進(jìn)行了圖像重建的數(shù)值試驗(yàn)和分析。數(shù)值試驗(yàn)表明：在共軛梯度法中引入非負(fù)約束和光滑約束改善了迭代的“半收斂”性，非負(fù)約束保證了解的非負(fù)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(yù)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