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公开(公告)号:CN116681783A
公开(公告)日:2023-09-01
申请号:CN202310576645.9
申请日:2023-05-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种冲击波诊断条纹数据快速重构方法,属于冲击波诊断条纹数据重构领域。该方法采用CUP‑VISAR系统进行数据采样,采样过程中将f帧(m‑f+1)×n的编码矩阵与每帧冲击波干涉条纹原始图像进行哈达玛相乘,得到大小为m×n的采样数据;再采用所构建的基于哈达玛积运算的TVAL3H重构模型对冲击波速度场采样数据进行重构:构建基于条纹分布特点的全变分正则化的重构模型;引入增强型拉格朗日函数,形成凸优化问题;将凸优化问题转化为两个子问题,通过最小化迭代的方式求解完成数据的重构。本发明能够实现CUP‑VISAR冲击波速度场的二维采样数据有效地重建为三维数据,保证重构质量的同时显著提高了算法重构速度。
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公开(公告)号:CN117492029A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311455541.9
申请日:2023-11-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01S17/90
Abstract: 本发明涉及一种无编码CUP‑VISAR系统及数据重构方法,属于以采用光学方法为特征的计量设备领域。本发明根据积分相机上采集到的空间混叠二维数据和条纹相机上采集到的时间维度数据构建数学模型,使用适配的最优化方法求解,结合行锚定降噪方法,实现数据在空间和时间上的高质量重构。本发明通过积分相机将干涉仪产生的动态条纹在时间维度上积分,得到高空间分辨率的采样数据,作为第一保真项,同时结合从条纹相机采集的时间维度数据作为第二保真项,共同来构建数学模型;然后使用混合整数非线性规划方法或整数规划方法,完整地重构出三维动态条纹数据;最后使用行锚定降噪方法,得到高质量的重构数据。
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公开(公告)号:CN116912350A
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202310938228.4
申请日:2023-07-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种无编码器CUP‑VISAR系统及条纹数据重构方法,属于计算成像领域。本发明将积分相机所获得的信息进行分离,一方面,提取出其采集信息中的散斑噪声,作为条纹相机采集图像的重构掩码,利用算法重构出条纹数据;另一方面,提取出的无噪声混叠条纹信息,对重构数据的噪声进行约束,提高重构质量。该方法无需传统CUP‑VISAR系统光路中的光学编码元件,是利用积分相机中蕴含的噪声信息来进行重构,从而简化了系统光路;同时利用积分相机中的无噪声混叠条纹信息对噪声进行了抑制并增加了采样率,从而提高了重构质量。本发明通过积分相机所获得的信息的挖掘和利用,提高了系统采样率,并抑制了噪声,改善条纹数据的重构效果。
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公开(公告)号:CN117523093A
公开(公告)日:2024-02-06
申请号:CN202311479024.5
申请日:2023-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及基于深度学习的二维冲击波速度场超快诊断掩码优化方法,属于图形图像处理技术领域。该方法包括:S1:编码器将输入的冲击波条纹数据转换为潜在空间表示;S2:通过得到的均值和对数方差重参数化潜在变量z;S3:潜在变量z传入解码器进行解码;S4:图像数据重建;S5:计重建图像差异损失并将其累加到总损失中,执行反向传播和优化,得到总体平均损失以及模型权重;S6:将所述S5中得到的模型权重取得符合模型学习到的分布规律的值生成掩码,输入所述S4中的重建算法中重新进行图像数据重建,重复S5‑S6步骤若干次,直至得到重构图像效果好的掩码为止。本发明有效的提高了信号的重构精度。
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