基于深度显著性预测的快速高分辨率单光子三维成像方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61875088
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0501.光学信息获取、显示与处理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

In the applications such as vehicle obstacle detection and precision three-dimensional modeling, it often requires real-time single photon three-dimensional imaging. There is obviously a contradiction between the limited number of detection elements and the requirement of fast imaging. New system and technology of fast and high resolution single photon three-dimensional imaging is a subject urgent to be studied. This project will explore the theory and method of real-time three-dimensional imaging based on single photon detector. The key is to break through the prediction method based on the significant three-dimensional information and the essential problem of interactive sparse measurement. Around the scientific issues involved in single photon three-dimensional imaging based on significant depth prediction, we will study the measurable depth model, the single photon sparse detection model and so on, to solve the problems of depth modulation, significant depth prediction and the construction of wavelet basis measurement matrix under light level as low as single photon. Then we propose the theory and method of single photon three-dimensional sparse imaging based on the significant depth prediction is proposed and carry out an experimental verification. By reducing the number of invalid measurements and active converging, the proposed method of fast and high resolution single photon three-dimensional sparse imaging achieves real-time three-dimensional imaging via an element of single photon detector and solves the problem of contradiction between the imaging speed and quality in traditional sparse measurement methods. The research results have important theoretical and practical value.
在诸如车辆障碍探测、精密三维空间建模等应用背景中,往往需要实时单光子三维成像,此时单光子探测器的探测单元数量与快速成像之间存在明显矛盾,迫切需要研究快速、高分辨率单光子三维成像的新体制和新技术。本项目拟探索基于单点单光子探测器进行实时三维成像的理论和方法,其关键是突破基于单光子探测的三维信息的显著性预测方法及其交互稀疏测量的核心问题。围绕基于深度显著性预测的单光子三维成像所涉及的科学问题,拟研究深度信息可测化模型、单光子稀疏测量模型等,解决单光子条件下的深度信息调制、深度显著性预测、小波基测量矩阵构造等难题,形成基于深度显著性预测的单光子三维稀疏成像的理论和方法并完成实验验证。形成的快速高分辨单光子三维稀疏成像方法通过减少无效测量的测量次数并进行主动测量收敛,实现了基于单光子点探测器的实时三维成像,解决了传统稀疏测量中成像速度与成像质量互为矛盾的难题,其研究成果具有重要的理论和应用价值。

结项摘要

针对快速高分辨率单光子三维成像需求,本项目主要研究目的在于将稀疏成像技术与高灵敏的单光子探测技术相结合,解决相关的基础理论和技术实现问题,从而实现快速、成像质量可控、计算简单的快速高分辨率单光子三维成像,为研制远距离高分辨率三维成像系统提供理论基础和技术支持,具有重要的作用和意义。围绕项目申请书与计划书中制定的研究目标,项目开展了单光子三维成像信息探测模型、复杂场景下单光子稀疏测量模型、基于深度显著性的三维图像重构方法方面的研究工作。主要包括:.(a)建立了单光子三维成像信息探测模型与复杂场景下单光子稀疏测量模型。建立测量光子飞行时间、获取光子计数统计直方图、提取反射率信息和深度信息的三维成像流程。研究探测和重建过程中噪声的产生,以及对信号测量以及深度信息提取的影响,为设计三维图像重构方法提供支持。.(b)研究了基于深度显著性的三维图像重构方法。提出深度显著性测量方法,设计了基于显著性结果的低复杂度噪声抑制方法与卡尔曼深度估计方法;基于深度信息和反射率信息之间稀疏性的差异,提出了反射率信息引导的深度估计方法,实现多分辨率自适应三维成像;分析边缘位置对回波信号的影响,提出了基于边缘增强的高效深度重构方法;设计了一种基于融合策略的卷积神经网络结构,实现成像分辨率的提升。.此外,本项目搭建了2套基于深度显著性的快速高分辨率单光子三维成像实验装置,包括远距离高分辨率三维成像实验装置和快速多维信息面阵三维成像实验装置,完成对基于深度显著性的快速高分辨率单光子三维成像方法的实验验证。.最后,积极探索了单光子三维成像实验装置的优化方案。研究了基于双探测结构的波形重建方法、光子数可分辨探测理论,为进一步改善精度等核心指标提供技术支持。.本项目自批准之日至今,项目研究成果共发表相关研究论文19篇(含会议论文1篇),其中SCI收录15篇、EI收录3篇。申请发明专利5项。同时,研建成像演示装置2套。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(5)
Approach for Pseudo-random bit-stream multi-depth imaging
伪随机比特流多深度成像方法
  • DOI:
    10.1007/s11082-019-2135-y
  • 发表时间:
    2020-01
  • 期刊:
    Optical and Quantum Electronics
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Shanshan Shen;Qian Chen;Weiji He;Guohua Gu
  • 通讯作者:
    Guohua Gu
Photon-efficient 3D reconstruction employing a edge enhancement method
采用边缘增强方法的光子高效 3D 重建
  • DOI:
    10.1364/oe.446369
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Optics Express
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Xiaochen Zhao;Xiaoduo Jiang;Aojie Han;Tianyi Mao;Weiji He;Qian Chen
  • 通讯作者:
    Qian Chen
Generating non-uniformly correlated twisted sources
生成非均匀相关的扭曲源
  • DOI:
    10.1364/ol.442264
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    OPTICS LETTERS
  • 影响因子:
    3.6
  • 作者:
    Zhu Shijun;Li Peng;Li Zhenhua;Cai Yangjian;He Weiji
  • 通讯作者:
    He Weiji
Structure-insensitive zero refraction effect based on a two-dimensional annular photonic crystal
基于二维环形光子晶体的结构不敏感零折射效应
  • DOI:
    10.35848/1882-0786/ac0482
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Applied Physics Express
  • 影响因子:
    2.3
  • 作者:
    Jingren Wu;Jing Yuan;Liyong Jiang;Weiji He
  • 通讯作者:
    Weiji He
Low noise frequency upconversion imaging based on Hadamard coding and time-gate detection
基于Hadamard编码和时间门检测的低噪声频率上转换成像
  • DOI:
    10.1016/j.infrared.2021.103842
  • 发表时间:
    2021-09
  • 期刊:
    Infrared Physics & Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    YuQi Jiang;TianYi Mao;Yongkui Liu;Xiaoyan Zhu;WeiJi He;GuoHua Gu;Qian Chen
  • 通讯作者:
    Qian Chen

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    2014
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    陈钱

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何伟基的其他基金

基于压缩感知理论的光子计数成像方法研究
  • 批准号:
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  • 批准年份:
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  • 项目类别:
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相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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