高噪声太赫兹图像处理与三维模型重建方法研究

Terahertz (THz) technology is getting extensive attention due to its outstanding performance in security check. THz wave with high penetration, has no damage to human body, and is therefore suitable for security check under complicated situations e.g. at stations or airports. However, THz images are usually blurred; high noise limits the detection of image details and the performance of traditional image enhancement algorithms. Therefore, how to get rid of high noise interference, restore the images and improve the image quality has become the key to the application of THz imaging technology..To break through these bottlenecks, this project will base on the Shanghai Key Lab of Modern Optical Systems in University of Shanghai for Science and Technology, and self-developed THz imaging system, (1) using the digital image processing technology, according to the noise characteristics of THz images, create an innovative iterative-adapted anisotropic-diffusion filtering method for denoising, and utilize the improved CNNs convolution neural network to do super-resolution reconstruction to get high resolution THz images; (2) Develop a quaternion based high-efficiency post-projection (BP) method for three-dimensional reconstruction, build the 3D THz model from 2D images, and study the methods of segmentation and recognition of suspicious objects in the 3D model. This technology will ensure full detection of the human body with no detection dead ends and will greatly reduce the visual fatigue of the security inspector with improved detection efficiency and reliability.

太赫兹(THz)技术因其性能优异在安检领域被广泛关注。THz波穿透性好，且不损伤人体，非常适用于安检情况复杂的场合(车站、机场等)。然而THz图像通常很模糊，高噪声限制了图像细节的检测及传统图像增强算法的效果。因此，如何去除高噪声干扰、对图像进行复原、提高成像质量已成为THz成像技术应用的关键。.为了突破这些瓶颈，本项目将依托上海理工大学现代光学系统重点实验室及自行研发的THz成像系统，开展相关研究：（1）利用数字图像处理技术，针对THz安检图像噪声特点、拟采用创新的迭代自适应各向异性扩散滤波方法进行去噪，并采用改进的CNNs卷积神经网络进行超分辨率重构，获得高分辨率THz安检图像；（2）研究基于四元数方法的高效BP后向投影三维重建算法，对二维THz图像进行三维重建，并探索三维模型中可疑物的分割与识别方法，实现人体360度无死角查看检测。这将大大减少安检人员视觉疲劳，提高安检效率和可靠性。

现代社会复杂的公共安全形势迫切需要一套快速、准确的安检方案，以保障人民群众的生命财产安全。传统“搜身”式安检的弊端明显，不仅耗时长效率低、工作人员容易疲劳可能导致误判、还带来隐私侵犯等一系列的问题。太赫兹波穿透性好且不损伤人体，非常适用于人体安检，用于探测金属物品，及陶瓷刀具、炸药、毒品等非金属类危险品。因此，各个国家都加大了对更安全、更先进的新型太赫兹人体安全检查设备的研发力度。然而太赫兹图像的高噪声、低分辨率限制了其检测效果。. 本项目首先开展了数字图像处理创新算法和三维重建关键技术研究，以实现高噪声太赫兹图像的降噪、超分辨率复原、图像三维重建，目标自动分割与识别。针对太赫兹安检仪所获取的图像普遍存在对比度低，图像模糊等缺陷的成像特点，和太赫兹图像三维模型重建的需要，从数字图像处理技术的角度入手开展对高噪声太赫兹安检图像的去噪复原增强，超分辨率重构等研究，获取高质量的太赫兹安检图像，方便安检人员的查看和自动分割识别算法处理。. 其次，研究了高噪声图像的并行处理与AI算法创新，为其他交叉学科在高噪声图像分析与应用研究方面打下了基础，例如高噪声弱相干电子衍射图像的处理和三维重建研究。项目基础研究成果结合材料学、大科学装置、生物医学图像、工业和智慧农业等交叉前沿开展了相关交叉学科应用研究。例如道路图像的行人智能检测、夜视和动态航拍图像的高噪声和运动模糊研究、自动驾驶的地图融合感知和场景三维重建等。. 本项目研究任务顺利完成，并发表了系列高质量SCI/EI论文，申请了多个发明专利，培养了一批青年人才和硕博士研究生，成果已超原计划。