针对传统鬼成像方法恢复图像差导致的边缘检测困难,提出了一种建立在高通滤波基础上的鬼成像改进方法。随机生成的灰度图在被输入空间光调制器前先经高通滤波处理,通过关联运算恢复出未知物体不同方向上的高频分量,然后根据所使用的滤波方法以相应的重构方法恢复出边缘图像,实现在无需预知物体信息的前提下对未知物体的边缘检测。实验以Kirsch滤波和非下采样轮廓波变换(NSCT)为例,表明了相比于传统的鬼成像边缘检测方法,该算法得到的边缘图像在主观上平滑性更好,清晰度更高,在客观上其边缘信噪比和均方误差指标均有所优化。

应用于输入多输出（MIMO）雷达成像的稀疏恢复算法可能会在收发器对之间的相位不匹配的情况下失去其优势。 在这封信中，我们确定了随机相位不匹配对成像问题的影响可能会成为MIMO点扩展函数幅度的缩小因子。 因此，我们建立了成功的支持恢复条件和针对所涉及问题的正交匹配追踪（OMP）算法的性能度量，这两者都是缩减因子的函数。 同时，提出了通过期望最大化（SIEM）进行稀疏成像的方法，以缓解面对相位失配的OMP性能损失。 数值结果证实了分析结果，并说明了SIEM算法的有效性。

基于合成孔径激光成像雷达(SAIL)二维数据收集方程和成像算法, 研究了圆形孔径和矩形孔径光学望远镜天线的方位向成像分辨率, 导出了点扩展函数的解析表达式, 分析了理想成像点尺寸及其光学足迹中心偏离、相位二次项匹配滤波失匹、空间采样宽度、采样周期等的影响; 也研究了距离向成像分辨率并分析了非线性啁啾补偿等的影响。对于各种影响因素都给出了数学判据, 特别是发现了矩形孔径的光学望远镜可以产生适合于SAIL扫描方式的矩形光学足趾并消除方位向分辨率不均匀降低, 可以设计最佳的矩形孔径的尺度分别控制光学足趾在方位向及其垂直方向上的尺度, 得到大扫描宽度和高方位向分辨率; 也发现了目标外差延时必须尽量小以克服非线性啁啾和初始光频不稳定性相位误差。

在本文中，我们解决了具有不完善的载波频率同步的频分多输入多输出（FD-MIMO）雷达稀疏成像问题。 从距离角平面上的经典点扩散函数（PSF）的角度来看，我们知道感兴趣的场景中的不同散射体将不再共享相同的PSF。 取而代之的是，位于不同范围容器中的散射体将具有不同的PSF。 此外，对于不同的产生载波频率偏移的信号源，我们发现与那些与接收器相关的信号源会由于范围角度尺寸之间的交叉干扰而对PSF产生更严重的影响。 我们还提出了一个不严格的载波频率偏移阈值，以建议超出的边界，由此导致的PSF将完全失真。 相应地，我们建议在稀疏重建后，当那些频偏可控时，以迭代方式补偿这些频偏的影响。 仿真证明了从解析推导中得出的合理结果，并验证了所提算法的有效性。

在跨发射机和接收机的载波偏移下，多/输入多输出（MIMO）雷达成像会遭受性能下降的困扰。 本文从MIMO点扩展函数（PSF）的角度分析了载波偏移对稀疏目标成像的影响。 建立了使用正交匹配追踪（OMP）成功进行支持恢复的条件，并且根据l（2）距离来表征性能损失。 提出了一种考虑载波偏移引起的扰动的稀疏成像算法，该算法对OMP算法进行了改进。 数值实验证实了这一分析。

chirp scaling算法，是雷达成像算法中比较常用的。包含具体的算法过程及原理。

研制了一套探头末端直径为1 mm的血管内扫频光学相干层析成像（IV-OCT）系统。为了确保探头内格林透镜的中轴线与安装在微型电机轴上的直角棱镜的中轴线对准，制作了尺寸匹配的塑料套管；将格林透镜插入塑料套管后与微型电机一同安装于聚四氟乙烯（PTFE）管中，制成了末端直径为1 mm的探头。对光源自带的k-clock信号进行硬件滤波以去除其中的直流分量和谐波分量，提高了系统分辨率。对等波数域间隔重采样后的干涉光谱数据进行加窗、快速傅里叶变换(FFT)、取对数、背景去除后，将得到的多个轴向扫描(A-scan)数据进行坐标变换、重建，从而得到圆环显示的样品图像。实测系统纵向分辨率为11.8 μm，横向分辨率为24 μm，成像帧速为30 frame/s。利用研制的IV-OCT系统，实现了管状白胶带、小葱葱管、藕、离体鸭血管样品的OCT成像。

腹部_MR_幻影 用于磁共振成像的逼真的4D腹部幻影。 本着可重现性研究的精神，我们的4D腹部MR幻影已在线上提供给社区。 源代码以MATLAB软件包的形式提供，可以在找到。 引用 如果您在科学出版物中使用过Abdominal_MR_Phantom，我们将对以下论文的引用表示赞赏： Lo WC，Chen Y，Jiang Y，Gulani V，Seiberlich N.用于磁共振成像的逼真的4D腹部幻影。 Proc Intl Soc Mag Reson Med，檀香山，2017，＃1231。 如果您使用过Fessler工具箱，也请引用以下文章： 菲斯勒JA。 基于非笛卡尔MRI的基于NUFFT的网格化。 J.Magn。 雷森2007; 188：191–195。 正在下载 请下载并安装Fessler工具箱，以用于非基于笛卡尔的NUFFT网格化。 菲斯勒工具箱： ://web.eecs

在[1]中，通过迭代最小化（SLIM）方法进行的稀疏学习已被证明在MIMO雷达模型的高分辨率成像中是有效的。 但是，那里的回声模型是直接根据离散形式导出的。 成像空间的先前网格化以及所有散射体都精确位于网格上的假设。 因此，这里我们将回波模型推广到任意位置散射体的连续形式。 通过比较两个模型，我们首先指出了先前模型中的一个推导错误。 然后，我们分析了先前模型和SLIM方法在何种程度上会受到离网散射体的范围和角度偏差的影响。 根据我们的分析，由于先前模型中的采样间隔和离散距离仓的大小是根据传输的子脉冲的持续时间设计的，因此距离偏差对成像性能没有重大影响。 但是，角度偏差可能导致基矩阵不匹配，从而严重影响SLIM的重建结果。 因此，提出了一种基于自更新的SLIM（SUB-SLIM）方法，通过交替稀疏成像和自适应细化角箱来处理偏角网格散射体。 数值结果说明了我们的方法和相关分析的有效性。

在水下环境中，光的散射和衰减导致水下光学成像质量严重下降，图像对比度低、颜色失真。提出了一种基于暗原色和白平衡相结合的新方法来提高水下光学成像的图像质量，达到使水下光学成像清晰化的目的。根据水下成像特点，建立水下光学成像模型，采用暗原色算法对图像进行去模糊，并依据白平衡理论对去模糊后的图像进行颜色校正，提高水下彩色图像的质量。实验表明，提出的方法能够有效去除由光的散射引起的模糊，增强水下图像的可见度和恢复水下图像的颜色平衡，明显提高图像的清晰度和颜色的保真度。