非视域成像技术采用非传统光学技术，利用间接成像的方法对无法直接观测的隐藏物体进行探测。针对目前试验系统复杂且需要场景扫描，导致数据采集过程复杂且需要大量时间的问题，提出基于阵列式APD的透射式非视域成像试验设置，试验设置操作简单且不需要场景扫描，实现快速数据采集。针对非视域成像技术一般只能获取不完全（缺失）角度的数据，使用反投影算法不能得到理想的重建结果的问题，提出利用联合代数迭代（SART）重建算法对非视域成像物体进行三维重建。试验结果表明：SART算法能够在部分角度数据下，更好地去除反投影算法中的伪影和噪点；在最初的第2和第3次迭代后，通过计算，其峰值信噪比PSNR值提高了1.392 8、2.466 3，其结构相似度SSIM值提高了0.119 8、0.231 2，表明该方法能有效提高非视域物体的图像重建精度。

非视域成像技术是一种新型光学成像技术, 主要是对拐角处的隐藏物体进行成像。针对目前成像设备复杂和需要场景扫描, 导致数据采集速度慢的问题, 提出采用纳秒激光和APD阵列探测器的透射式成像试验装置, 可以实现快速数据采集, 不需要进行场景扫描, 相比之前的系统大大缩短了数据采集时间。针对仅能在稀疏角度或有限角度下采集数据而导致图像重建结果差的问题, 提出使用最大似然期望最大化(maximize likelihood estimate maximization, MLEM)迭代算法进行隐藏物体三维图像重建。试验结果表明, MLEM迭代算法能够较好地重建隐藏物体的形状, 并有效抑制传统的反投影算法带来的伪影。对比反投影算法, 隐藏物体在深度位置150 cm处, 3次迭代(第3、6和10次)结果图的结构相似度(SSIM)值分别提高了0.232 1、0.387 8和0.438 9; 在深度位置190 cm处, 3次迭代(第3、6和10次)结果图的SSIM值分别提高了0.314 6、0.401 3和0.431 3。这表明MLEM算法对重建图像质量有较大提升。

传统的光学成像技术是通过探测器对视线区域内的场景成像, 而非视域成像技术是对观察者视线之外的区域进行成像, 它通过一个中介面, 对被其他物体遮挡住的隐藏物体成像(如拐角处、烟雾后等), 是近年来刚发展起来的一种新的光学探测技术。该项技术对于反恐、灾难救援、城市交通等都有重要意义。本文针对国内外非视域成像系统的特点进行总结分析, 根据成像系统的成像机制不同, 将目前非视域成像系统分为 4种主要类型, 分析其应用的优缺点, 并从成像装置、成像分辨率和重建算法几个方面分析其研究趋势。

近红外光谱的 650～1000 nm是大脑成像的“光学窗口”, 功能近红外光谱技术对大脑成像具有非侵入、无需注射造影剂、成本低和方便等优点, 被应用于脑成像。概述了近红外光谱在大脑成像中的原理、方法及发展, 总结分析了功能近红外光谱技术对大脑探测在提高系统分辨率方法的 3个主要阶段, 提出了存在的问题和发展前景。