基于非干涉多维信息图像的3D重构算法研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于非干涉多维信息图像的3D重构算法研究

项目名称：基于非干涉多维信息图像的3D重构算法研究
项目类别：青年科学基金项目
批准号：60603083
申请代码：F020513
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2007-01-01-2009-12-31

项目负责人：章权兵
负责人职称：副教授
依托单位：安徽大学
批准年度：2006

中文摘要：

将散焦技术与相位成像技术，波动与几何结合起来，研究基于非干涉图像的场景3D恢复问题，选题和研究具有重要性和挑战性。本项目主要探讨由散焦图像恢复物体深度和由强度图像恢复物体相位的理论基础和实现方法，是一种有别于传统的新的研究视角和探索，虽然困难，但也取得了较大进展研究了散焦图像与点扩散函数之间的关系；改进了利用信息散度求场景深度的算法；提出了基于总变分和基于方向性热流等散焦恢复深度算法；研究了强度与相位的关系，结合强度传输方程提出了基于整体变分的相位恢复算法。同时，将这种新的研究视角与压缩成像和重建技术等工作结合起来，敏锐地发现了压缩传感（CS）理论的重要性并在国内较早地开展了这方面的研究将亚高斯随机投影引入CS理论，给出了两种新类型的CS测量矩阵，即稀疏投影矩阵和非常稀疏投影矩阵；提出了改进的后退型最优正交匹配追踪和基于稀疏贝叶斯学习（SBL）的可压缩图像重建方法。相关论文在自动化学报的综述文章中被提及或被EI收录。本项目的理论和算法也应用到3D显示的相位恢复、移动视点的全景漫游等方面，在论文发表、产学研合作、学术交流、研究生培养等方面都达到了预期目标。

中文主题词：散焦恢复深度；相位成像；压缩传感；强度传输方程；点扩散函数

结论摘要：

英文主题词depth-from-defocus; phase imaging; compressed sensing; transport-of-intensity equation; point spread function

成果综合统计