公开(公告)号：CN106501865A

公开(公告)日：2017-03-15

申请号：CN201610887587.1

申请日：2016-10-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 何丰 ,  陈艺 ,  陈国平 ,  汪天真 ,  李俊飞

IPC: G01V3/12 ,  G01S13/89 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明请求保护一种边缘嵌套加权的稀疏成像方法，用于毫米波安检成像。步骤如下：(1)通过主动式雷达成像技术，获取3D后向散射数据；(2)将所述的3D后向散射数据进行纯随机采样；(3)在关于重构的三维毫米波安检图像Fi和空间频域分布Yi的矩阵拟合模型中，根据边缘位置的检测和边缘位置的支撑权重学习来判定是否为边缘，即加入关于三维重构图像Fi的全变差TV3D(Fi)；(4)进行最优化求解，最终得到三维安检重构图像Fi。本发明基于压缩感知(CS)理论上指出利用较少的非相干性采样数据较大概率的恢复出原始图像。而该算法是通过边缘位置检测以及边缘位置的支撑权重学习，进一步突破成像所需理论值，保证高质量的图像恢复的同时提高成像速度。

公开(公告)号：CN106501865B

公开(公告)日：2018-10-12

申请号：CN201610887587.1

申请日：2016-10-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 何丰 ,  陈艺 ,  陈国平 ,  汪天真 ,  李俊飞

IPC: G01V3/12 ,  G01S13/89 ,  G06T17/00

Abstract: 本发明请求保护一种边缘嵌套加权的稀疏成像方法，用于毫米波安检成像。步骤如下：(1)通过主动式雷达成像技术，获取3D后向散射数据；(2)将所述的3D后向散射数据进行纯随机采样；(3)在关于重构的三维毫米波安检图像Fi和空间频域分布Yi的矩阵拟合模型中，根据边缘位置的检测和边缘位置的支撑权重学习来判定是否为边缘，即加入关于三维重构图像Fi的全变差TV3D(Fi)；(4)进行最优化求解，最终得到三维安检重构图像Fi。本发明基于压缩感知(CS)理论上指出利用较少的非相干性采样数据较大概率的恢复出原始图像。而该算法是通过边缘位置检测以及边缘位置的支撑权重学习，进一步突破成像所需理论值，保证高质量的图像恢复的同时提高成像速度。