空间编码复用散斑多信息融合关联成像(特邀)

提出空间编码复用散斑技术来实现单个单像素探测器对多个物体信息的同时探测获取。使用空间编码复用散斑对多个物体信息进行照明,使用单像素探测器对回波信号进行探测,利用关联算法获取混叠多物体信息,然后用空间编码信息对随机采样的多个物体信息进行解码,最后采用压缩感知技术对完整的多个物体信息进行复原。使用该技术分别实现了对多空间、多光谱和多偏振信息的同时探测获取,实验结果证实了该技术的有效性,该技术可有效降低系统数据量,提高关联成像系统的成像效能。     

基于光电混合神经网络的单像素快速运动物体分类（特邀）

对快速运动物体进行持续分类具有重要的应用前景。受限于有限的数据传输带宽和存储空间,目前基于场景图像的物体分类技术难以实现对运动物体的持续分类。受到单像素成像在时间上累积获取信息这一方式的启发,结合深度学习,提出了一种基于光电混合神经网络的单像素快速运动物体分类方法。该方法不需要获取目标物体的图像,利用对光场的空间调制和单像素测量,直接获取用于分类的特征信息,从而避免了在持续分类过程中基于图像分类方法产生的海量图像数据。单像素测量过程作为神经网络的一部分,将光计算与电子计算无缝衔接起来,构建了一个光电混合神经网络用于对物体的分类。通过对快速旋转圆盘上的手写数字进行持续分类实验测试,证明了提出的方法在分类快速运动的手写数字方面的能力,超过了人眼视觉。     

单像素复振幅成像（特邀）

传统光学成像系统主要依靠阵列探测器对目标的空间分布进行探测来达到成像的目的。而单像素成像不需要阵列探测器,在探测端只需要使用一个单点探测器来记录光场的信号,然后利用关联算法来重构目标物体的图像信息。由于单点探测器的技术较为成熟,且成本较为低廉,因此这种成像方式在近些年得到了研究人员的广泛关注,期望单像素成像技术能够应用在X射线、红外、太赫兹等波段。另外,单像素成像技术在生物荧光成像、多光谱成像、三维成像、光场复振幅成像等应用领域也得到了深入的研究。其中光场波前的相位探测在天文观测、医学诊断、光学测量等领域至关重要,研究人员针对这一问题提出了多种基于单像素成像技术进行复振幅成像的方法,这些研究有效地拓展了单像素成像技术的实际应用场景。文中主要介绍了单像素成像技术的历史发展及其基本工作原理,并着重介绍了单像素成像技术在复振幅成像应用中的工作。     

点源目标质心探测中单个盲元线性插值补偿算法选取

自适应光学系统中应用哈特曼波前传感器对点源目标进行质心探测时,光电探测器上子孔径区域内存在的盲元会引入一定的附加质心探测误差,为了减小质心误差,需要选取合适的盲元补偿算法获得相对合理的补偿值。推导了哈特曼波前传感器子孔径内单个盲元补偿后造成的附加质心探测误差。利用仿真统计了各种利用盲元邻域正常像素进行线性插值的单个盲元补偿算法对点源目标质心探测误差的影响。提出了单个盲元邻域像素线性插值补偿算法选取的若干准则,指出选用盲元上下左右4邻域像素的均值进行补偿造成的平均质心误差最小,而选用盲元左右两个像素平均补偿算法可以在补偿误差较小的情况下简化运算。实验结果与仿真结果相符合。     

基于液晶显示器的无透镜单像素成像研究

根据获取物体傅里叶频谱实现单像素成像的理论,提出了通过对液晶显示器(LCD)加载一系列灰度条纹图像,并利用置于屏幕前的单点光电探测器接收物体透射光强,来实现无透镜单像素成像的方法。该系统降低了对硬件的要求,光路紧凑,灵活性强。从理论上证明了LCD加载图像时图像灰度与透射光强之间存在的非线性关系对系统成像没有影响,从实验上验证了该方法的可行性。该系统的成像实验表明,加载条纹后需预留给显示器液晶分子一定的响应时间,使探测器准确获取光强,可显著减小背景噪声和共轭像干扰,提高重建图像质量。     

全向激光告警系统中激光光斑精确定位方法

在成像型全向激光告警系统中,大视场探测与精确定向构成一对矛盾.为提高全向激光告警的定向精度,需要对激光光斑进行亚像素级的精确定位.在分析了鱼眼镜头大视场聚焦探测像差引起的光斑非对称性,并且信息量不足,不易于实现亚像素激光中心定位的基础上,提出通过镜头离焦的成像方式探测激光,使得激光在成像面上形成一定大小的弥散圆形光斑.在面阵探测器获取光斑采样像素点的基础上,通过双三次B样条插值曲面重建圆形光斑.并提取一定灰度值的光斑圆周插值点,作为圆形光斑边缘.通过快速Hough算法计算圆心,从而实现光斑中心的亚像素精度定位.通过实验对比验证,说明该方法可有效地提高激光光斑中心定位精度.     

单像素空间频域成像的实时化

本文提出了一种单像素空间频域成像的实时化方法,该方法可动态测量多波长下的空间频域漫反射图像,并快速重构光学参数。动态单像素成像采用交叠成像窗口方式,即只更新少数测量值来重建新一帧图像,其他测量值与前一帧共享,因此在相同的测量时间内可以获得传统方法两帧图像间的多帧中间状态图像,有效提高了单像素成像的帧率。针对空间频域漫反射图像的频谱分布,设计了圆形路径下单像素采样模板的测量顺序及成像窗口交叠长度,以保证动态成像过程中漫反射图像的直流成分和交流成分同步更新。为快速重构光学参数图像,提出一种基于区间优化和像素优化的快速查表法,该方法有效减少了传统查表法重构光学参数过程的冗余运算,提高了重构速度。使用搭建的单像素空间频域成像系统对所提方法进行了一系列仿体验证,结果表明,所提方法可以实现超过10 frame/s的多波长漫反射图像的实时测量,并可以以低于2%的误差实时重构光学参数图像。     

大视场高分辨率数字全息成像技术综述

数字全息作为一种干涉成像方式,能够准确记录物体的相位信息,具有快速、无损、三维成像等优势,被广泛应用于生物成像与材料科学等领域。与其他光学成像方式相同,数字全息也面临分辨率与成像视场互为限制而导致空间带宽积受限的问题。研究人员提出了计算照明、计算调制与计算探测等方法,通过牺牲成像系统的时间、偏振等自由度来扩展其空间带宽积。文中分析了光学系统信息承载能力的理论基础,总结了近年来大视场高分辨率的数字全息成像技术,介绍了倾斜照明、结构光照明、随机调制照明、多位置综合孔径探测和像素超分辨等方法实现分辨率增强,以及基于角度复用的视场扩展的原理及具体实现,对不同方法进行了比较和分析,并对提高分辨率以及扩大视场的途径进行了展望。     

基于相位调制的运动目标多光谱关联成像研究

为克服扫描方式多光谱成像无法捕获动态场景下的多光谱数据,提出了一种基于相位调制实现运动目标单次曝光多光谱成像方法。该方法将关联成像技术、压缩感知技术与光谱成像相结合,在成像光路中引入空间随机相位调制器,对运动目标物体三维图谱信息数据进行调制和压缩,然后利用探测器获取二维混叠信号,实现单次曝光获取运动目标的三维图谱信息重构,具有光能利用率高、成像时间短、系统结构简单等优点。实验结果表明:单帧CCD探测信号的电子数均值从200 e?按100 e?的间隔增加到1300 e?时,随着电子数均值增加,重构图像相对均方根误差rRMSE值对应减小,重构图像质量提高;当步进电机以30 Hz速度带动目标物体连续运动时,可获得较好质量运动物体的多光谱重构图像;采用光谱仪对目标物体中不同谱段的光谱分布曲线进行测试,所得结果与重构图像的光谱分布曲线相吻合,证明了该方法的有效性。研究结果对多光谱关联成像技术在无人机平台、动态监测等领域的应用提供了有益借鉴。     

紧凑双光路单像素成像系统（特邀）

不同于使用阵列探测器的常规数码相机,单像素相机使用不具空间分辨能力的单像素探测器对目标进行成像。由于其工作波长覆盖广、灵敏度高,单像素相机在特殊波段和弱光照明等特殊场景中较普通相机更有优势,在遥感探测、显微成像、军事侦察等领域得到广泛应用。提出一种紧凑型单像素成像系统,该系统利用数字微镜阵列的工作特性形成了对称的折叠双光路以快速完成差分测量。紧凑的结构降低了相机系统的体积,使系统可采用标准尼康镜头作为成像透镜。系统具有双光路差分成像、双光路平均降噪、宽谱波段成像、双光路交替采样等多种模式,并且可根据场景对重建图像信噪比、实时帧率、成像波段的不同需求切换应用模式。基于系统样机的实验结果表明其能实现预期的功能、达到相应的性能。紧凑型单像素成像系统的提出是一次较成功的单像素成像工程化尝试,为单像素成像技术后续的实际应用奠定了较好的技术和工程基础。     

三维移动目标无源定位算法

无源定位已经成为雷达对抗中一项相当重要、不可或缺的技术。针对常态侦察时三维移动目标的无源定位问题，考虑了基于到达方位信息的代数几何概率定位方法，并给出了每一时刻目标位置误差随时间变化的关系，最后通过数值模拟展示了所研究定位方法的精度。该算法基于运动学原理,充分利用了辐射源信号测量值的时空变化量信息，定位收敛速度快而且非常稳定，具有很强的实用性。以期在实际应用中对近空间或邻近空间中高速移动目标进行三维快速定位，更好地提供无源侦察中移动目标的方位情报信息。     

运动目标检测和目标区域的估算

采用三帧差分法检测静止背景下视频序列中的运动目标,得到运动目标的二值图像。并利用矩方法对运动目标的几何特征进行了研究,在此基础上提出了一种运动目标的质心和最小外接矩形的估算算法,并对该算法进行了改进,使之适合噪声干扰比较大的情况。该算法可实现运动目标进行快速准确定位和区域估算,实验表明该算法的时间复杂度和空间复杂度低,效果良好,且具有很好的鲁棒性。     

基于光线追迹的长线列摆扫式热像仪在轨几何成像仿真方法

针对卫星发射前在轨数据缺乏导致的无法进行成像质量评估、链路分析及几何处理算法验证等问题,提出了一种基于光线追迹的长线列摆扫式热像仪在轨几何成像仿真方法.首先根据光学系统结构及成像特点,构建了长线列摆扫式热像仪严格几何定位模型;然后,基于姿轨仿真数据、DOM和DEM辅助数据,通过光线追迹及重投影算法实现了像元视矢量的空间...     

一种机载SAR快速几何精校正算法

几何定位精度是SAR在遥感测绘领域的一个重要技术指标。机载SAR具备高机动性、高分辨率、低成本等方面的优势,是SAR技术发展的一个重要方向。运动误差和地形起伏是机载SAR几何定位的重要误差来源。该文从SAR成像原理和成像几何的角度出发,深入研究了运动误差与地形起伏耦合下几何定位误差的产生机理,并在此基础上提出了一种快速几何精校正方法。仿真实验和实测数据结果验证了该方法的正确性和有效性。      

Localization of a mobile robot using the image of a moving object

This paper proposes a new approach for determining the location of a mobile robot using the image of a moving object. This scheme combines data from the observed position, using dead-reckoning sensors, and the estimated position, using images of moving objects captured by a fixed camera to determine the location of a mobile robot. Using the a priori known path of a moving object and a perspective camera model, the geometric constraint equations that represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated robot's position are derived. Since the equations are based on estimated position, measurement error may exist. However, the proposed method utilizes the error between the observed and estimated image coordinates to localize the mobile robot, and the Kalman filtering scheme is used for the estimation of the mobile robot location. The proposed approach is applied for a moving object on the wall to show the reduction of uncertainty in the determining of mobile robot location.     

基于单目视觉的移动光斑跟踪定位方法

针对移动光斑跟踪定位中目标快速运动、严重遮挡导致光斑位置难以长时间跟踪的问题,提出了一种基于光斑跟踪模块、光斑中心定位模块和光斑轨迹预测模块三部分组成的单目视觉的移动光斑跟踪定位方法。其中,光斑跟踪模块是通过图像分割出目标光斑区域并以该区域初始化相关滤波器CN算法;光斑中心定位模块在跟踪框内通过灰度质心法求取光斑中心;光斑轨迹预测模块是通过自适应无迹卡尔曼滤波器(UKF)结合轨迹线性拟合来估计目标位置,在受干扰情况下校正CN跟踪器的搜索区域,提高系统抗干扰能力;利用实际移动光斑视频图像序列进行实验研究,对比试验结果表明所提方法的有效性。     

基于多分辨率动态轮廓线的面积测量与跟踪方法

提出了一种基于多分辨率动态轮廓线的物体表面积测量方法。该方法使用光电式图像瞄准系统采集被测物体的目标图像并构造该图像的高斯金字塔,并采用了多分辨率动态轮廓线且使其由初始位置向目标轮廓边缘收敛;根据基于B样条封闭曲线面积与形心公式,准确计算出图像的目标面积与形心;再利用形心自标定技术、图像目标形心以及双频激光器测量出像素的尺寸当量,从而准确测量出真实物体的表面积。实验表明,在动态轮廓线控制点数目为20时,其单次测量误差达到了±0.2%。与单分辨率动态轮廓线面积测量方法相比,该方法具有鲁棒性强,平均值误差、单次测量误差及重复性误差小等优点。将该方法应用于基于红外与可见光图像融合的运动目标跟踪过程的实验表明,它不仅具有很好的跟踪准确性,而且能够跟踪快速运动的目标。     

形心匹配优化下的狭长空间近距离轨迹测量系统

在基于双目视觉的三维轨迹测量中,双目同名点的高精度匹配是提高测量精度的关键。在狭长空间的近距离测量场景下,针对双目拍摄角度不同导致仅用形心法定位匹配的轨迹测量精度不高的问题,研制了一种形心匹配优化下的狭长空间近距离轨迹测量系统。首先,在仅用形心法对目标物体定位匹配的基础上利用极线约束投影进行双目形心的二次定位;其次,提出了一种基于距离和方法权重的灰度互相关方法进行双目形心的亚像素匹配;最后,通过卡尔曼滤波对于目标物体的三维重建运动轨迹进行滤波修正。实验结果表明：该轨迹测量系统通过对多方法组合优化,显著提高了狭长空间近距离条件下的轨迹测量精度,在128 mm的全量程测量范围内对纹理较好目标物体的平均轨迹长度测量误差为13.14μm,测量精度约为0.01%,相比于仅用形心法定位匹配,轨迹长度测量精度提高了94.3%。     

互相关算法在运动目标距离选通激光三维成像中的应用

在微光成像中,距离选通成像是一种获取目标三维信息的有效手段。对于静止目标而言,可以通过对目标切片成像,获得不同选通距离的目标图像,进而通过二值化算法或质心算法获得目标的三维图像。而对于运动目标而言,在切片成像的同时,目标的空间位置会发生变化,因此需要对不同选通距离的目标图像进行配准,而后才能获得目标的三维图像。搭建了基于像增强电荷耦合器件(ICCD)的距离选通实验系统,提出了一种基于像质评价的互信息配准算法配准激光图像目标的空间位置,然后对配准后的激光图像通过互相关算法获得三维图像,并在保证一定的三维精度基础上,逐渐减少激光图像的像幅数,最后与二值化算法和质心算法三维重构进行了实验对比,实验结果表明,互信息配准算法能够有效配准激光图像,互相关三维成像算法精度高于二值化法和质心法,最少采用2幅图像即可获得目标的三维点云图像,大大降低了对运动目标三维成像的难度。