太赫兹成像质量提升方法

太赫兹成像是空间光学遥感成像领域的新方向,然而太赫兹成像分辨率受到器件加工和制造工艺水平限制。为了提高太赫兹成像的图像分辨率,提出一种改善太赫兹过采样成像的图像处理方法。首先,对响应在太赫兹谱段的目标进行错位观测形成多路观测结果;然后,对多路观测的太赫兹图像进行范数优化约束和增强滤波;最后,将经过范数优化约束和滤波增强后的多路太赫兹图像重构成一幅分辨率更高的图像。实验证明:这种方法能够在抑制背景噪声的同时,有效提高目标边缘连续性。从图像质量评价指标上看,所提方法相较于传统方法能提升图像的有效细节信息,进而增强图像质量。     

基于分布式压缩感知算法的超分辨率成像技术

为解决超分辨率成像技术中图像数据传输与重构效率较低等问题,提出基于分布式压缩感知算法研究新的超分辨率成像方法。首先,基于压缩感知算法压缩成像编码孔径,构建分布式压缩感知编码孔径模型,采用多值模板设计编码孔径;其次,基于IOMPI算法重构超分辨率图像。最后,采用空间光调制器对行、列分布的图像子块进行多次压缩感知采样测量,进行、列两种方式图像重构,取其均值为最终重构图像。实验结果表明:基于分布式压缩感知算法的超分辨率成像技术有效缩短图像重构用时最短为9.06 s,提高了重构效率,重构的图像信噪比在0.75以上,细节清晰、无模糊现象。     

一种改善图像边缘效果的POCS超分辨率重建方法

利用图像超分辨率重建(SRR)技术可以在现有成像系统基础上提高图像空间分辨力。凸集投影(POCS)是超分辨率重建的主流方法之一。对POCS算法进行了改进,具体改进体现在两个方面:(1)用可控核回归插值图像作为POCS重建的初始估计以提高初始估计图像的质量;(2)将POCS重建中使用的点扩散函数(PSF)由高斯核改为可控核以减少重建图像的边缘振荡效应。对所提出的算法进行了仿真,实验结果显示采用本文方法重建图像的边缘效果有了明显的改善。     

余弦编码复用高空间分辨率关联成像研究

发展了一种余弦编码复用高空间分辨率关联成像技术。首先通过构造多个低空间分辨率的余弦编码散斑复用为高空间分辨率调制散斑对目标进行调制照明,单像素探测器收集调制光与目标相互作用后产生的散射光强,由迭代算法复原出目标的混叠图像。进而鉴于余弦编码所特有的确定性频谱结构,利用数字图像处理方法高效解码重构出多个低空间分辨率物体图像,最终拼接为高空间分辨率目标图像。理论分析了余弦编码复用高空间分辨率关联成像技术实现方法,并仿真验证了该方法的有效性。本方法大幅降低了传统高空间分辨率关联成像所需的调制散斑,减少了在线采样时间与离线图像重构时间,提高了高空间分辨率关联成像的成像效率。     

基于非局部相似度约束的多通道复用压缩遥感成像方法

结合压缩感知成像原理和遥感成像系统的物理可实现性,提出了采用掩膜编码的多通道复用压缩成像方法。首先,采用多组随机二值伯努利分布的掩膜为不同光学通道视场进行压缩编码,在单位积分时间内采集一帧图像重构所需欠采样数据。然后,针对传统的全变分范数最小化的重构方法易受遥感图像局部突出特征干扰的问题,提出了以遥感图像空间域非局部相似度为正则化重构标准的先验约束。实验结果验证了本文提出的压缩成像方法的可行性。与传统算法相比,本文提出的重构算法能够在保留图像细节的同时实现快速有效重构。     

基于非局部相似度约束的多通道复用压缩遥感成像方法

结合压缩感知成像原理和遥感成像系统的物理可实现性,提出了采用掩膜编码的多通道复用压缩成像方法.首先,采用多组随机二值伯努利分布的掩膜为不同光学通道视场进行压缩编码,在单位积分时间内采集重构图像所需的欠采样数据.然后,针对传统的全变分范数最小化的重构方法易受遥感图像局部突出特征干扰的问题,提出了以遥感图像空间域非局部相似度为正则化重构标准的先验约束.实验结果验证了此压缩成像方法的可行性.与传统算法相比,此重构算法能够在保留图像细节的同时实现有效重构.     

基于盖革APD阵列的光子计数三维成像

基于盖革APD阵列的激光主动探测系统具有较高的灵敏度、空间分辨率和测距精度,在遥感探测、目标识别等领域具有广泛的应用前景。受探测模式、噪声等因素影响,盖革APD阵列需要大量累积光子探测来实现高精度成像。针对该问题,基于目前国内规模最大的InGaAs盖革APD阵列,搭建了1 064 nm激光探测实验装置,对室外600 m外目标进行了成像。通过分析光子计数物理过程,建立了目标反射率与距离的极大似然估计。结合自然图像稀疏的先验知识,采用正则化图像重构方法,改善了累积光子数较少情况下的成像精度。通过对比,验证了正则化图像重构方法能够抑制光子数涨落引起的参数估计偏差,提升了成像质量。     

基于IBP的实用的SRR重构算法研究

由于红外探测器像元尺寸的限制,红外图像的分辨率相对于可见光要低得多,SRR(Super-resolution reconstruction)是提高红外图像空间分辨率是最有前景的方法,它是通过多幅有子像素位移的有欠采样的图像重构出超过系统Nyquist频率极限的图像,在"一种改进的IBP重构方法"中通过改进反投影修正因子,使改进的算法收敛速度加快,相对于传统的POCS(Projection on Convex Set)与IBP(Iterative Backward Projection)对低SNR(Signal Noise Ratio)的LR(Low-resolution image)重构有更好效果,在此基础上,对前文中提出的算法,在实现上,采用矩阵投影运算,相对之前采用的逐像素循环计算,大大节省了运算时间,同时反投影修正因子,考虑了各LR间的位移差,进一步提高了重构图像质量.     

基于双向运动估计的残差分布式视频重构模型研究

针对遥感视频成像卫星星上编码端结构复杂、传输数据量大及传输带宽大的问题,同时为了保证遥感视频成像系统的高图像分辨率和低采样复杂度,根据视频图像的高时空冗余特点,在连续图像残差重构模型的基础上提出了基于双向运动估计的分布式视频残差重构模型及相关算法,并进行了数值仿真。仿真结果表明,模型能够在降低采样率的同时保证良好的重构效果,且算法简单,耗时短。     

基于CCD阵列错排的图像差分超分辨重建方法

借助阵列错位排列技术通过将多条线阵CCD按特定方式错位排列,可以实现在不提高光学成像系统参数要求和减小CCD像元尺寸的前提下提高图像分辨率的目的,提出了一种利用4条线阵CCD的错排将图像两个方向分辨率均提高1.5倍的图像超分辨方法,利用循环方法解决了单次运算量大的问题.通过数字仿真实验验证了该方法的有效性,搭建了仿真成...