| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景与选题意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 光子计数集成成像系统结构 | 第9页 |
| 1.2.2 光子计数集成成像重构算法 | 第9-10页 |
| 1.2.3 光子计数图像修复技术 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 2 三维集成成像的获取与可视化 | 第13-24页 |
| 2.1 三维集成成像的获取 | 第13-16页 |
| 2.1.1 基于微透镜阵列(MLA)的集成成像 | 第13-15页 |
| 2.1.2 合成孔径集成成像(SAII) | 第15-16页 |
| 2.1.3 轴向分布感知(ADS)集成成像 | 第16页 |
| 2.2 三维集成成像的可视化方法 | 第16-23页 |
| 2.2.1 SAII计算重构 | 第17-18页 |
| 2.2.2 移动MLA计算重构 | 第18页 |
| 2.2.3 ADS计算重构 | 第18-19页 |
| 2.2.4 实验结果 | 第19-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于贝叶斯自适应估计的光子计数集成成像 | 第24-39页 |
| 3.1 光子计数集成成像系统 | 第24-27页 |
| 3.1.1 光子计数探测模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 光子计数集成图像 | 第25-27页 |
| 3.2 传统贝叶斯估计算法 | 第27页 |
| 3.3 基于贝叶斯自适应估计的光子计数集成成像 | 第27-30页 |
| 3.3.1 指数先验分布的推导 | 第27-28页 |
| 3.3.2 局部自适应均值因子的计算 | 第28-29页 |
| 3.3.3 基于贝叶斯自适应估计的光子计数集成成像重构算法 | 第29-30页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第30-35页 |
| 3.4.1 光子计数SAII系统 | 第30-31页 |
| 3.4.2 算法重构结果 | 第31-35页 |
| 3.4.3 像质评价 | 第35页 |
| 3.5 基于光子数与邻域范围的贝叶斯自适应算法讨论 | 第35-38页 |
| 3.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 4 基于复合光子计数模型的光子计数集成成像 | 第39-61页 |
| 4.1 传统极大似然重构算法 | 第39-42页 |
| 4.1.1 基于标准泊松分布的极大似然重构 | 第39-41页 |
| 4.1.2 基于截断泊松分布的极大似然重构 | 第41-42页 |
| 4.2 基于复合光子计数模型的光子计数集成成像 | 第42-50页 |
| 4.2.1 基于复合光子计数模型的极大似然估计(CMLE) | 第42-43页 |
| 4.2.2 局部对比因子的计算 | 第43-44页 |
| 4.2.3 基于方差稳定化变换的BM3D算法 | 第44-49页 |
| 4.2.4 基于CMLE的光子计数集成成像重构算法 | 第49-50页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第50-55页 |
| 4.3.1 光子计数SAII系统 | 第50-52页 |
| 4.3.2 传统极大似然重构结果 | 第52页 |
| 4.3.3 CMLE重构结果 | 第52-54页 |
| 4.3.4 像质评价 | 第54-55页 |
| 4.4 CMLE算法讨论以及复现性验证 | 第55-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 5 基于EMCCD的集成成像实验 | 第61-70页 |
| 5.1 EMCCD成像系统 | 第61-63页 |
| 5.1.1 EMCCD的工作原理 | 第61-62页 |
| 5.1.2 EMCCD的噪声 | 第62-63页 |
| 5.2 基于EMCCD的集成成像微光三维重构算法 | 第63-65页 |
| 5.2.1 基于高斯模型的集成成像微光三维重构算法 | 第63-64页 |
| 5.2.2 基于泊松模型的集成成像微光三维重构算法 | 第64-65页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第65-69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 附录 | 第79页 |
