為了提高擴散光層析成像智能化水平,提出基于大數(shù)據(jù)的擴散光層析成像智能化建模方法。根據(jù)光源的空間分布進行擴散光層析成像的三維建模,結(jié)合光子傳輸優(yōu)化控制方法進行擴散光層析成像的自適應控制,建立擴散光層析成像的大數(shù)據(jù)分析模型,采用線性化的光學參數(shù)估計方法進行擴散光層析成像光學參數(shù)模型設(shè)計,根據(jù)擴散光層析的被測光通量和光學參數(shù)進行擴散光層析成像大數(shù)據(jù)信息融合處理,分析下層光學參數(shù)沿深度的變化特征,建立差異性大數(shù)據(jù)分布式特征重構(gòu)模型,結(jié)合線性正則化方法進行擴散光層析成像智能化建模。仿真結(jié)果表明,采用該方法進行擴散光層析成像的質(zhì)量較好,特征匹配能力較強,擴散光層析成像的輸出信噪比較高。 

【文章來源】：激光雜志. 2020,41(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

擴散光層析原始成像結(jié)果

以圖1的圖像為研究對象，采用線性化的光學參數(shù)估計方法進行擴散光層析成像光學參數(shù)模型設(shè)計，根據(jù)擴散光層析的被測光通量和光學參數(shù)進行擴散光層析成像大數(shù)據(jù)信息融合，得到信息融合結(jié)果如圖2所示。根據(jù)圖像的融合結(jié)果，進行擴散光層析成像處理，并與傳統(tǒng)方法對比，得到優(yōu)化的成像結(jié)果如圖3所示。

分析圖3得知，采用本文方法進行擴散光層析成像智能化建模，輸出的成像效果較好，對擴散光層析特征的辨識能力較強。而基于小波匹配方法不能得到擴散光層析成像大數(shù)據(jù)信息融合的圖像，僅能得到原始圖像，因此該方法的融合效果十分低�；谛〔ㄗ儞Q的方法雖然能夠得到融合圖像，但是該融合圖像的清晰度較差。4.2 峰值信噪比對比

【參考文獻】：
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本文編號：3118724