光学合成孔径一维旋转阵列多帧成像优化方法

为提高一维合成孔径阵列的成像分辨率,研究 利用旋转基 线的方式实现含相位误差情况下的一维阵列多帧成像与复原。首先比较不同子孔径数及排列 方式的优劣,确定合适的阵列结 构;然后通过旋转基线进行多帧成像,实现频谱在各方向上的覆盖;利用多帧维纳滤波进行 复原,以相关系数为评价准则, 并结合成像性能与效率在3种备选方案中确定理想的旋转方式;最后通过增加旋转次数,实 现频谱的重复覆盖,以消除考虑相 位误差对成像质量的影响。实验表明,以60°旋转5次成像时,一维三孔径阵列的活塞误差 容限为0.07,倾斜误差容限为 40μrad。本文提出的一维旋转阵列多帧成像方法可以在消除一 定相位误差影响的同时实现高清晰复原,具有较强的实用价值。     

基于循环迭代的多帧湍流退化图像复原算法

采用频域多帧循环迭代解卷积算法(CIBD),针对提高复原图像的准确性和快速性两个方面进行研究。以退化序列中任意帧作为起始帧,逐次增加迭代帧,确保更多的观测帧参与循环迭代解卷积以增加复原的准确性;通过图像间的相关矩阵估计初始点扩展函数(PSF),采用尺度梯度投影法,自适应迭代步长,增加迭代终止条件等措施提高算法的收敛速度。实验结果表明,采用提议的算法能够有效地重建不同大气湍流条件下的远距离观测图像,性能优于传统多帧盲反卷积(MBD)迭代算法。     

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.     

基于大气MTF的退化图像复原

由于大气中气溶胶和湍流的存在,致使图像质量退化,依据退化的物理过程,建立了基于大气调制传递函数（modulation transfer function, MTF）的退化模型,从而进行图像复原。首先,利用图像拍摄时刻湍流和气溶胶的相关大气参数,估算出粗略的大气MTF;其次,采用一种指数调节MTF曲线的方法,指数因子通过迭代递归的方法确定,并以复原图像平均梯度最大为截止条件,从而得到更加精准的MTF曲线;最后,给出了实验结果,并对其进行定量评价,结果表明复原后的图像在视觉效果和定量指标上都有很大提高。     

基于降质信息估计的盲图像复原算法

针对低质量图像的复原重建问题,提出了一种基于降质信息估计的盲图像复原算法.该算法主要包括噪声估计网络、模糊核估计网络和重建网络3部分.首先分别通过噪声估计网络和模糊核估计网络,对图像噪声水平和模糊核进行估计;其次,将估计所得噪声水平和模糊核作为降质信息,并联合待处理的低质量图像一起输入重建网络,以帮助获得更好的重建效果...     

基于非连续多帧平滑的卷积混合盲分离频域算法

本文研究了卷积混合盲分离频域算法问题,基于短时傅立叶变换中各帧"部分卷积"的性质,提出了一种非连续多帧平滑的方法.该方法有助于降低源信号"短时谱"的瞬时混合和卷积混合信号的短时谱之间误差,从而提升分离性能.仿真实验证实了提出算法的有效性.     

激光气泡检测中图像的边缘正则化复原

基于光学成像的激光气泡检测已被广泛应用于工业领域,如气密性检测等.然而,检测图像的降质严重影响了测量的准确性.为了提高气泡检测的图像质量,提出一种估计动态调制传递函数进行边缘正则化的半盲图像复原法,采用客观图像的质量指标来对半盲解卷积算法进行约束,并将图像复原法与二值形态滤波比较.实验结果证明了该方法的有效性,由此可以得出该方法能有效提高激光气泡检测的成像质量,保留气泡检测图像的边缘细节,以达到更高的检测精度.     

基于相控阵与合成孔径聚焦方法的CMUT阵列虚拟声源成像技术

对电容式微机械超声换能器(CMUT)阵列成像中的相控阵(PA)和合成孔径聚焦技术(SAFT)的综合方法进行研究,使用CMUT子阵列形成虚拟声源,并利用虚拟声源的辐射能量进行超声成像。通过对比不同孔径的超声波声束发散程度,得到CMUT阵列最佳子孔径阵元数量为9,CMUT阵列实验通过将子孔径阵元数量从1到15依次增加,观察水中两个不同深度的钉子成像清晰度来验证最佳子孔径阵元数量。与传统全矩阵捕捉(FMC)成像技术相比,多阵元SAFT合成的虚拟声源辐射能力更强,所以有更好的探测深度,同时由于利用子阵列进行超声数据采集,因此减少了CMUT超声成像系统的硬件采集通道数。     

基于微波光子阵列的数字多波束测控系统构想

未来测控设备将向着多目标、高速率、平台多样性发展。数字阵列体制由于其独特的优势,逐步应用于测控领域。但是数字天线阵面功耗、体积、重量、电磁兼容、数据传输等瓶颈限制了其应用。文章给出了一种基于微波光子阵列的数字多波束测控系统构架,将有效提高测控系统的灵活性、平台适应性、重构扩展性、电磁兼容性,为我国未来海陆空天一体化测控系统提供了有效的技术途径。     

光学综合孔径成像系统探测器采样研究

基于探测器采样原理,从空间域和频率域详细研究了探测器采样对光学综合孔径(OSA)成像质量的影响。在空间域,研究了OSA成像系统点扩散函数分布与探测器采样误差的关系;在频率域,基于探测器采样与光学传递函数的关系,研究了采样频率对OSA成像系统截止频率的影响,分析了成像系统欠采样的产生并进行了欠采样图像恢复仿真。实验结果表明,在OSA成像系统的设计中,要将探测器与光学系统适当匹配,才能获得最佳的图像性能。     

Underwater image restoration by means of blind deconvolution approach

Although the use of blind deconvolution of image restoration is a widely known concept, little literatures have discussed in detail its application in the problem of restoration of underwater range-gated laser images. With the knowledge of the point spread function (PSF) and modulation transfer function (MTF) of water,underwater images can be better restored or enhanced. We first review image degradation process and Wells' small angle approximation theory, and then provide an image enhancement method for our underwater laser imaging system by blind deconvolution method based on small angle approximation. We also introduce a modified normalized mean square error (NMSE) method to validate the convergence of the blind deconvolution algorithm which is applied in our approach. The results of different initial guess of blind deconvolution are compared and discussed. Moreover, restoration results are obtained and discussed by intentionally changing the MTF parameters and using non-model-based PSF as the initial guess.     

基于微分进化算法的综合孔径辐射计圆阵优化

依据二维综合孔径微波辐射计的反演成像原理及天线阵列分布的基本思想,引入微分进化算法优化设计圆周天线阵列分布.以阵列最小冗余及空间频率采样点均匀分布距离最大化为目标函数,得到了16～40个天线单元二维圆周阵列的优化分布结果.与常用的模拟退火算法相比,该算法的优化结果更优,计算时间更短.     

基于Curvelet变换的SAR与可见光图像融合研究

提出了一种基于Curvelet变换的合成孔径雷达(SAR)与可见光图像融合方法,设计了一种有效抑制噪声并充分保留源图像重要特征的融合规则。采用偏差指数、相关系数及等效视数指标对融合效果进行评价。实验证明,该方法明显优于基于小波和Ridgelet变换的融合方法。     

基于Huber正则化二阶加速Richardson-Lucy湍流图像复原算法

为了快速准确地恢复湍流退化图像,提出了Huber正则化Richardson-Lucy(R-L)加速迭代盲反卷积(IBD)算法。根据图像滤波处理结果,采用Huber函数自适应地选择一阶范数和二阶范数正则化约束,增加算法收敛速度同时提高图像细节和边界复原质量。引入基于泰勒级数的二阶矢量外推加速方法,进一步增加迭代的收敛速度。实验结果表明,采用提议的算法需要的迭代次数较少,适用于实时性要求较高的场合,复原图像的主客观质量均有所提高。     

改进的MEA-WNN图像复原方法

模糊图像复原是计算机视觉和图像处理领域的重要任务。针对思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)相结合的图像复原模型中,MEA的得分函数相对差别小、选优功能较弱等问题,提出了一种改进的MEA-WNN图像复原方法。该方法采用逻辑回归函数进行幂律变换,增加得分之间的差别,从而增强MEA的选优功能。将改进的模型与传统的基于WNN和MEA-WNN的图像复原模型进行对比,改进的模型把复原图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)分别提高15%和6.5%、结构相似性(structural similarity,SSIM)提高了6.1%和5%,实验结果证明改进模型的有效性和优越性。     

基于刃边法的红外图像目标信息复原

红外图像在成像过程中,由于成像系统本身的因素以及电子噪声、热噪声等,会造成图像质量下降,对红外目标信息的识别造成影响。针对以上问题,本文提出了一种基于刃边法的图像信息复原方案。首先建立红外系统的复原模型,采用刃边法来计算系统的复原参数;接着使用Prewitt锐化算子检测刃边,再利用三次样条插值以及Savitzky-Golay滤波优化边缘扩散函数,得到系统的点扩散函数;最后采用维纳与盲卷积复原算法对红外图像进行处理,比较两种方法的热噪声特性,并通过边缘锐度与标准差来量化复原效果。实验结果表明:维纳滤波相比于盲卷积在复原效果上的提升更为明显,约为1倍,且热燥声改善也优于盲卷积,复原方案切实可行。     

基于独立分量分析的极化SAR图像非监督分类方法

提出了一种针对极化合成孔径雷达(SAR)图像的新的分类方法--基于独立分量分析(ICA)的非监督分类方法.该方法将ICA和基于模糊集理论的非监督分类方法结合起来.用ICA方法对原始极化SAR图像进行特征提取,并用模糊C均值(FCM)算法对提取出的独立分量图像进行分类.该算法可对极化SAR图像进行自动分类,并减少由相干斑噪声所引起的分类错误,且其收敛速度快、稳定性高.采用SIR-C/X-SAR数据的试验证明了该算法的有效性.     

仅位相型滤波器实现彩色图像的非相干光识别

本文提出了一种用非相干系统识别采色图像的方法,将彩色图像分成三个单色像处理,设计一可实现的仅位相型光学传递函数（ＯＴＦ）,对其进行带通优化,从而提高信噪比并使相关峰锐化,通过一对滤波器的来合成该ＯＴＦ。介绍了滤波器制作原理和方法,获得了彩色图像相关识别的实验结果。