Golay3稀疏孔径光学系统调制传递函数分析和成像研究

给出Golay3稀疏孔径光学系统的光瞳结构,分析其调制传递函数（MTF）特点。对不同填充因子的Golay3稀疏孔径光学系统模拟成像,并用几何均值滤波进行图像复原,以相关系数评价模拟成像质量和图像复原效果。结果表明：模拟成像和图像复原结果与调制传递函数分析结果一致;经几何均值滤波后,图像质量得到改善：图像复原效果随填充因子增大而提高。     

三子镜与三臂形稀疏孔径的对比研究北大核心CSCD

研究了三子镜结构与由6个子镜构成的三臂形稀疏孔径结构,分析了两种孔径结构的特点。从光瞳函数出发推导出三子镜与三臂形稀疏孔径结构的调制传递函数(MTF)解析式,在此基础上用Matlab软件模拟两种稀疏孔径的MTF图像,并对模拟结果进行分析与比较。结果表明:两种结构的MTF都呈均匀正六边形分布;填充因子同为22%时,三子镜结构在归一化频率0.3附近MTF出现零点,三臂结构在归一化频率0.15处出现零点;随着填充因子的增加,三子镜与三臂结构的MTF值提高,三臂结构MTF曲线比三子镜结构起伏小,但MTF值也小,信息丢失较多。ZEMAX模拟成像及图像增强结果表明三子镜整体成像效果要优于三臂结构。     

稀疏孔径光学系统模拟实验研究

分析Golay3稀疏孔径结构及其调制传递函数分布,介绍模拟实验平台构建的思路和实验装置的参数。给出全孔径和Golay3稀疏孔径两种光瞳的模拟实验像,以及进行维纳滤波图像处理,并与计算机模拟成像结果进行比较。结果表明模拟实验与计算机模拟成像一致,验证了稀疏孔径光学系统成像理论和维纳滤波技术应用于稀疏孔径光学系统图像复原的有效性。     

光学稀疏孔径成像复合孔径阵列结构研究

对环型、Y型和Golay6等典型的光学稀疏孔径成像系统,给出了最大和最小填充因子,结果表明,最大填充因子只与子孔径的数目有关.提出一种建立在典型光学稀疏孔径阵型基础上的复合孔径阵列结构,给出了3种不同复合孔径阵列结构形式,在填充因子相同的情况下,用计算机仿真子孔径间距变化、子阵列旋转对调制传递函数(MTF)的影响,并对系统模拟成像及噪后的图像进行重构,使用相关系数对图像质量进行评价.结果表明,这种复合孔径阵列结构通过复制子阵列能够扩大系统的口径,而且具有易于加工、装调方便的特点.     

Golay6结构径向平移误差分析

在Golay6结构稀疏孔径光学系统中,通过计算和模拟Golay6结构主镜存在径向平移(piston)误差时的光瞳函数、点扩展函数以及调制传递函数,研究子镜装调产生的piston误差对成像的影响。根据中心点亮度的要求,给出了不同半径、不同填充因子下的最大容许误差,并通过Matlab软件进行成像模拟。结果表明:在给出的最大容许误差范围内,piston误差影响不显著。     

基于旋转阵列的多帧合成孔径图像复原

针对光学合成孔径成像系统的调制传递函数 (MTF)在中-低频段的衰减以及造成的合成图像降质问题,以6孔径Y型 阵列 为例,提出子孔径阵列旋转成像以获取包含互补信息的多帧图像;通过截止频率与中频能量 比确定旋转角度,并 利用多帧迭代盲解卷积算法进行图像复原。实验表明,与现有的代表性工作相比,本文方法 对于Y型阵列的合成孔径图像有较好的复原效果和重建的准确性。     

湍流变化对多孔径光学系统成像特性的影响

为了研究大气湍流变化对多孔径光学系统成像质量的影响,针对Golay3结构建立了一个理论分析模型,推导了湍流影响下望远系统的点扩散函数（point spread function, PSF）的表达式。分别针对近似圆形和近似长条状分布的湍流结构对成像特性的影响进行了讨论,具体构建了两种湍流影响下的光场相位计算模型,并计算比较了两种湍流的调制传递函数（modulation transfer function, MTF）。结果表明,光路中存在湍流将导致系统成像质量下降。在近似圆形湍流中,湍流强度越小,系统MTF影响越小。不同强度湍流影响的MTF在归一化空间频率0.16、0.45和0.69处均下降0.05左右。在近似长条状湍流中,对流湍流风速越小,系统MTF影响越小。不同风速的湍流影响的MTF在空间频率0.16、0.42和0.69处分别下降0.25、0.09和0.05左右。比较两种湍流表明,近似长条状湍流对成像系统MTF影响更为明显。     

应用于图像复原的大气调制传递函数研究综述

大气的吸收和散射以及湍流效应是造成大气中长距离成像质量下降的主要原因,分析了导致图像恶化的大气因素和大气调制传递函数(modulation transfer function,MTF)。由于准确获取大气MTF是以大气MTF的图像复原技术研究为基础,较系统地总结了大气湍流和大气气溶胶的MTF理论结果,给出了可能的应用思路。     

光学稀疏孔径系统复合阵列构造对系统成像的影响

复合孔径阵列结构是通过复制子孔径来扩展阵列大小以得到甚高分辨率的一种有效手段.针对光学稀疏孔径系统的成像特征给出一种改进的信噪比(SNR)评价方法.在典型环形、典型Golay-6型和典型Y型阵列结构的基础上,研究了两种不同的复合孔径阵列构造方式.分析了6种复合阵列结构的调制传递函数,并以遥感影像为扩展物体进行光学成像实验,最后运用相关系数和改良后的信噪比对成像结果进行评价.结果表明,主阵列的结构决定了系统成像质量的好坏,子阵列构造方式只能在有限程度上改善图像质量.对不同类型的复合孔径主阵列,子阵列构造方式对成像质量的影响是不同的,并不具有一致规律.应针对主阵列结构的特征去选择其子阵列的构造方式,做到阵列优化.     

光学合成孔径成像原理及图像复原技术

根据光学合成孔径系统成像原理,利用傅立叶光学理论得出了合成孔径系统的点扩散函数（PSF）和光学传递函数（OTF）,从这两个参数分析了合成孔径成像系统的性能;给出了使用维纳滤波算法进行图像复原的方法。分析和实验结果表明,用光学合成孔径系统和图像复原技术完全可以达到单个大孔径的成像观测效果。     

Relative importance of the error sources in Wiener restoration of scintigrams

Through simulation studies, the relative importance of three error sources in Wiener filtering as applied to scintigrams is quantified. The importance of these error sources has been quantified using the percentage changed in squared error (compared to that of an image restored using an ideal Wiener filter) which is caused by estimating one of three factors in the Wiener filter. Estimating the noise power spectrum using the total image count produced to appreciable change in the squared error (less than 1%). Estimating the power spectrum of the true image from that of the degraded image produced small to moderate increases in the squared error (4-139%). In scintigraphic imaging, the modular transfer function (MTF) is dependent on source depth; hence, this study underscores the importance of using methods which reduce the depth dependence of the effective MTF prior to applying restoration filters. A novel method of estimating the power spectrum of the true image from that of the degraded images is also described and evaluated. Wiener restoration filters based on this spectral estimation method are found to be competitive with the image-dependent Metz restoration filter.     

用调制传递函数评价和优化维纳滤波器

为了正确评价维纳滤波器的质量并实现优化，以便获得好的重构图像，提出采用调制传递函数(MTF)来评价和优化维纳滤波器，得到很好的效果。     

不同天气条件下户外场景图像生成方法研究

大气介质和天气条件的变化使户外场景图像的生成相当复杂。文中分析了不同天气情况下大气介质对成像的影响,给出了由天气参数：拍摄时间、日出、日落时间、温度、风速、相对湿度、太阳照度等计算湍流大气调制传递函数MTEsc,由能见距离和光程计算气溶胶调制传递函数MTFa的方法,由两者的乘积得出总的大气传递数MTF,再利用大气传输理论,由总调制传递函数生成不同天气条件下的图像;文中还给出了图像生成的具体流程。实验表明：模拟生成的图像与实际拍摄的图像非常接近,获得了满意的实验结果。     

Improved synthetic aperture sonar motion compensation combined DPCA with Sub-Aperture Image Correlation

Estimation precision of Displaced Phase Center Algorithm (DPCA) is affected by the number of displaced phase center pairs, the bandwidth of transmitting signal and many other factors. Detailed analysis is made on DPCA’s estimation precision. Analysis results show that the directional vector estimation precision of DPCA is low, which will produce accumulating errors when phase cen-ters’ track is estimated. Because of this reason, DPCA suffers from accumulating errors seriously. To overcome this problem, a method combining DPCA with Sub Aperture Image Correlation (SAIC) is presented. Large synthetic aperture is divided into sub-apertures. Micro errors in sub-aperture are estimated by DPCA and compensated to raw echo data. Bulk errors between sub-apertures are esti-mated by SAIC and compensated directly to sub-aperture images. After that, sub-aperture images are directly used to generate ultimate SAS image. The method is applied to the lake-trial dataset of a 20 kHz SAS prototype system. Results show the method can successfully remove the accumulating error and produce a better SAS image.