【摘 要】
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相位恢复指的是从已知的傅里叶变换或者其他线性变换的幅值信号中恢复原始信号的过程。相关算法已经成为许多现代计算成像系统的重要组成部分,例如无透镜成像和通过散射介质成像等。在实际应用中,用于相位恢复的测量数据极易受到噪声的干扰,这就导致了重建图像时容易受到不良的影响,因此研究具有鲁棒性的相位恢复算法具有十分重要的现实意义。该文主要围绕具有鲁棒性的相位恢复算法进行研究,具体研究内容如下:首先,该文在基于
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相位恢复指的是从已知的傅里叶变换或者其他线性变换的幅值信号中恢复原始信号的过程。相关算法已经成为许多现代计算成像系统的重要组成部分,例如无透镜成像和通过散射介质成像等。在实际应用中,用于相位恢复的测量数据极易受到噪声的干扰,这就导致了重建图像时容易受到不良的影响,因此研究具有鲁棒性的相位恢复算法具有十分重要的现实意义。该文主要围绕具有鲁棒性的相位恢复算法进行研究,具体研究内容如下:首先,该文在基于广义近似消息传递与三维块匹配滤波（Block-Matching and 3D filtering,BM3D）去噪算子结合的相位恢复框架下引入了利用前馈卷积神经网络的去噪网络（Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising,DnCNN）,设计了广义近似消息传递与DnCNN结合的相位恢复算法。随后利用去噪缩放技术对该算法中的神经网络进行了优化。最后通过对比试验,验证了该算法的有效性。其次,研究了基于矢量近似消息传递（Vector Approximate Message Passage,VAMP）与图像先验相结合的相位恢复算法。传统的基于VAMP的相位恢复算法是一种特殊的双次迭代的相位恢复算法,相比于其他的双次迭代相位恢复算法,运行时间短是其最大的特性。该文在VAMP解决相位恢复问题的算法框架上引入了BM3D来添加图像的先验信息。最后通过实验证明,改进后的算法可以更加准确的重构原始图像。最后,该文在离散期望一致信号恢复（Decentralized Expectation Consistent Signal Recovery,DEC-SR）的基础上设计了基于DEC-SR与BM3D相结合的BM3D-DEC-SR。原始的DEC-SR算法拥有较好的重构性能但易受噪声的干扰,尤其是在噪声方差较大的情况下,算法的重构精度会大大降低,为了提升DEC-SR对噪声的鲁棒性,该文在原算法基本的循环网络架构中用BM3D代替原算法中的滤波步骤。改进算法充分利用了BM3D强大的去噪能力,有效的滤除了信号中高斯噪声的干扰。最后,通过多次实验证明,将去噪算子引入迭代网络不仅能提升原始图像的重建精度,而且大大提升了算法对噪声的鲁棒性。
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