数字共焦显微镜实验3维点扩散函数的构建

为了获取作者所在实验室数字共焦显微镜光学系统实验3维点扩散函数,采用荧光微珠模拟点光源,利用该显微镜对荧光微珠不同散焦量的切片图像进行采集,采用多图像平均法对切片图像进行降噪处理,以此构建显微镜光学系统的实验3维点扩散函数。以该实验点扩散函数进行3维显微图像复原,并与理论点扩散函数的复原效果进行了比较。结果表明,两种点扩散函数对图像复原时均获得良好的复原效果,但是以正确实验方法获取的实验3维点扩散函数,更符合该光学系统的光学传递特性,复原效果更准确。所构建的实验3维点扩散函数,为下一步的生物显微图像复原处理提供了一种较好的选择,为数字共焦显微镜实验3维点扩散函数的构建提供了一种有效的方法。     

长曝光大气湍流退化图像点扩散函数估计

大气湍流能明显降低光学系统的成像质量,距离目标越远,曝光时间越长,受大气扰动越严重,图像越模糊。利用大气湍流退化点扩散函数可以对模糊图像进行复原,但实际自然条件下的点扩散函数往往难以准确获得。结合课题研究背景,针对长曝光大气湍流退化图像复原提出了近似等腰三角形模型,通过该模型能得到准确的大气湍流点扩散函数,并采用维纳滤波获得清晰复原图像。实验表明该方法能够对大视场、远距离条件下获得的长曝光大气湍流退化自然图像估计出准确的点扩散函数,复原图像拥有较好的视觉效果,通过计算灰度平均梯度值和拉普拉斯梯度模两个客观评价标准,进一步证实了该算法的有效性。     

高速飞行条件下长曝光图像复原方法北大核心CSCD

在大气层、临界层中高速飞行的飞行器其周边的光学成像环境复杂,准确求解点扩散函数并抑制噪声是图像复原的两个重点。针对目前复原算法存在抗噪性能差、先验信息利用不足等问题,本文提出高速飞行条件下长曝光图像的图像复原方法。首先构造多尺度多方向形态学滤波器对图像进行去噪预处理;引入小波变换将小波的多分辨率特征与图像复原相结合,进一步抑制残留噪声并加快运算速度;采用结合最大类间方差法的Radon变换计算运动模糊点扩散函数;最后构造多直线拟合模型,提出基于图像梯度的对称频谱估计,自适应重建清晰图像频谱。实验表明,本文算法可使用单幅长曝光图像完成有效去噪和去模糊,满足实时复原场景,PSNR和SSIM评价指标数值有效提升。     

基于双参数正则化方法的图像复原

针对高斯模糊图像的纹理和结构特性,提出一种基于总变分的双参数正则化约束的图像复原方法.首先采用基于各向异性的梯度处理方法,建立了具有点扩散函数和图像像素的灰度梯度.然后进行非线性和空间各向异性的规整化处理,使其在恢复目标图像和估计点扩展函数中能自适应地进行梯度运算.最后采用交替迭代的数值处理方法提高图像复原的速度.实验结果表明,基于梯度的双参数正则化图像复原能较好地提高图像复原的效果.     

基于反射镜拼接的动态目标成像系统

以行间转移面阵CCD KAI-01050作为传感器件,设计了一种基于反射镜拼接结构的动态目标成像系统。完成了CCD时序控制及驱动电路设计,利用相关双采样消除视频信号中的相关噪声;通过分析反射镜拼接中心视场图像降质的产生原理,建立了图像复原数学模型,对反射镜拼接中心视场图像进行恢复。整个系统以FPGA为核心控制器件,采用乒乓缓冲结构,高速并行处理图像数据,系统延迟满足动态目标成像要求,复原后中心视场图像信噪比提高了14.8 d B。     

高速运动目标的运动模糊图像复原研究

对单一图像进行运动模糊复原,存在模糊点扩散函数（PSF）难以估计以及图像反卷积的病态性问题。利用多个PSF具有联合可逆性的特点,针对运动目标观测,提出采用参数相同的多个成像设备共同对同一视场进行拍摄,来获取背景相同、曝光时间不同、目标模糊程度不同的观测图像;然后利用同一设备获取的序列图像进行目标的模糊PSF估计;并根据目标背景的运动模糊叠加特征,分别从观测图像中提取出完整的模糊目标图像;最后,对这些具有不同PSF的同一目标图像进行空间域迭代复原算式的联立求解。实验表明:该方法设计的目标获取装置对硬件条件要求较低,获取的图像更便于采用多点扩散函数联合进行图像复原,复原效果良好。     

一种自适应分数阶变分图像复原模型

为了克服分数阶变分图像复原模型在图像的不同区域变分策略恒定以及未有效利用退化函数先验信息的缺点,建立了一种充分利用退化函数先验信息的自适应分数阶图像复原模型。该模型利用退化函数的平滑先验,采用分数阶变分对退化函数加以表示,并通过极小化图像局部梯度信息对分数阶变分项进行约束。模型的优化求解采用极小化Bregman距离与对偶迭代相结合的方法,并通过对比实验证明建立的自适应分数阶图像复原模型可以更好地复原图像的结构与纹理信息,峰值信噪比与结构相似性都有所提高,图像复原性能更优。     

波前编码离轴三反光学系统图像复原

渡前编码技术是一种新兴的"光学-数字"一体化成像技术,可以使光学系统在保持相对孔径及视场角不变的情况下将焦深扩展至原来的10倍左右.然而这种焦深扩展是以降低图像质量为代价的,因此,要通过数字图像处理的手段对由CCD直接采得的图像进行复原,使最终图像质量接近正常水平.介绍了一种针对这类图像的全新的图像复原方法,通过光学设计软件来求取复杂的点扩散函数,在复原过程中引入了正则化因子.应用该方法并对由一个应用波前编码技术的离轴三反光学系统所成的模拟像进行了复原,得到了很好的效果,复原图像的NMSE优于0.019,PSNR优于23.7.而且修改滤波器的某些参数可以使复原图像更适合于人眼观察.     

基于单帧图像的复杂光学成像条件下图像复原方法

大气层、临界层等光学成像环境复杂，如何准确求解点扩散函数并抑制噪声是图像复原的两个重点。针对目前复原算法存在先验信息利用不足和抗噪性能较差等问题，提出基于单帧图像的复原方法。首先建立多尺度多方向形态滤波器，引入噪声特征图像自适应选择结构元素，克服传统方法固定结构元素无法改变的缺点；使用小波变换将小波的多分辨率特性与图像复原相结合，加快运算速度并进一步抑制残余噪声；提出基于分形维数动态求解支持域与正则化参数，改善以往固定支持域的缺点，提升图像复原的准确性。大量实验结果表明，本算法仅使用单帧模糊图像即可有效复原，可适用于多种类型数据集，满足实时复原的场景。     

最大似然空间变化图像恢复算法

在光学图像处理中,把光学成像系统看做线性空间变化系统具有普遍意义。从实际光学系统成像过程出发,考虑光学系统的点扩散函数的空间变化特性和探测器噪声特性,建立了空间变化成像模型。在此成像模型基础上,基于最大似然法提出了空间变化的Richardson-Lucy(SVRL)图像恢复算法。为了分析SVRL算法的性能,实验中利用ZEMAX软件计算不同视场的点扩散函数,而后利用此空间变化点扩散函数进行成像仿真,得到仿真成像结果,最后分别采用0视场、0.5视场、0.7视场、1视场的点扩散函数以及空间变化点扩散函数对仿真图像进行恢复。实验结果表明,对于实际的空间变化光学系统,SVRL算法的图像恢复效果十分有效。     

多模块相机视场合成配准的测试技术

随着对宽视场的需求和视场拼接技术的发展,多相机视场拼接系统在空间和工业上均有相关应用.为了满足对相机的高精度要求和图像实时获取需求,对多相机视场拼接系统进行了视场配准测试,并结合简单的图像拼接,检验配准后系统的成像性能.实验表明,多相机视场拼接配准测试能保证图像像质,并能优化图像拼接过程,适用于实时系统.     

雨滴成像中的散焦模糊复原方法及应用

针对自主研制的降水微物理特征测量仪存在的成像质量问题,重点考虑与光源相关的散焦模糊,提出了基于点扩散函数的雨滴图像复原方法,利用圆盘函数对雨滴图像进行复原,消除噪声和模糊,得到具有清晰轮廓的雨滴图像。利用与雨滴光学性质相近的玻璃球进行了定标实验,确定了成像系统散焦模糊的半径和图像二值化的阈值。外场实测结果表明,图像复原可以有效修正雨滴尺度及其谱分布,测量得到的雨滴谱和降雨强度与激光雨滴谱仪的结果具有很好的一致性。该方法应用于降水微物理特征测量仪,可以显著提高雨滴谱及其他微物理特征的测量性能。     

拼接式全景头盔红外夜视仪系统设计

大视场、轻量化、小型化成像系统是目前各类光电探测设备的发展方向,提出了一种采用4路小口径红外镜头拼接实现全景成像的红外夜视仪设计方案,给出了该全景头盔式红外夜视仪的实现原理。系统由红外物镜系统、图像拼接处理器、OLED微显示器、红外目镜系统组成,确定了全景头盔式红外夜视仪的设计参数,并给出了一个视场可达150°的超大视场红外夜视仪成像系统设计实例。     

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。     

结合稀疏表示与匹配梯度分布的图像复原

针对基于稀疏表示的传统图像复原方法无法准确恢 复图像小尺度细节的不足,提出了一种结合稀疏 表示与匹配梯度分布的图像复原方法。首先在稀疏表示图像复原模型的基础上,利用参数化 的超拉 普拉斯分布估计原始图像的梯度分布;然后,通过对图像的梯度分布进行全局约束,利用梯 度直方图匹配 操作匹配图像梯度分布,使复原图像的梯度分布尽可能接近原始图像。仿真实验结果表明 , 本文算法能够取得较优的复原效果, 并且能以较高精度复原图像的细节信息。     

面向图像复原的广义岭估计模式法波前重构

为了提高自适应光学图像的复原效果,提出了一种面向图像复原的广义岭估计Zernike模式波前重构算法。首先,按照用时间换精度的思路,把广义岭估计引入自适应光学波前重构算法中。改善最小二乘估计的奇异性,抑制波前测量误差的放大。然后,引入迭代计算提高方程的解算精度,进一步提高点扩散函数(PSF)重建质量。最后,利用广义岭估计重建的PSF对降质图像进行复原实验验证PSF的重建质量。实验结果证明,广义岭估计PSF的复原效果比最小二乘估计PSF高约15%,更接近成像系统的光学衍射极,同时复原计算迭代次数也减少了35%。新算法重构的PSF在图像复原中有更好的图像重建效果。     

基于加速正则化RL算法的大气湍流退化图像盲复原方法

提出了一种基于加速正则化Richardson-Lucy（RL）算法的大气湍流退化图像盲复原方法（AccRLTV-IBD）。在总变分（TV）正则化RL算法的基础上,引入二阶矢量外推加速技术对其进行加速,形成加速正则化RL（AccRLTV）算法,并将该算法应用到迭代盲目反卷积（IBD）算法中。使用长曝光大气湍流光学传递函数（OTF）的物理模型或根据图像来获取初始的点扩散函数（PSF）,在灰度平均梯度（gray Mean Grads, GMG）的基础上定义了一个相对灰度平均梯度（relative Gray Mean Grads, RGMG）参数作为无参考图像复原质量的评价标准。模拟图像和实际湍流退化图像复原结果表明,基于RL的IBD算法要优于基于Wiener滤波的IBD算法,并且与RL-IBD算法相比,AccRLTV-IBD收敛速度更快,复原效果更好。     

基于超分辨力图像复原算法的模糊系统辨识

由于利用已有的知识和经验得到的点扩散函数(PSF)估计值与真实值之间的偏差会直接影响图像复原质量。为准确地估计PSF,使其向真实的点扩散函数类型和参量逼近,采用超分辨力图像复原MPML算法同几种常用的数字图像去模糊处理进行比较分析,通过实验表明：MPML算法具有其他几种算法的优势,同时减少了对原有信息的丢失;在此基础的同时,按照点扩散函数的分类,分析了点扩散函数的不同估计值及其对图像复原的影响,提出基于超分辨力图像复原算法的图像细节评价参数D,保证了复原图像主观效果和评价参数的一致性。对于模糊图像的系统辨识及其图像复原问题的解决具有实际意义,但对于附加较大噪声条件下的图像复原仍是需要进一步研究的问题。     

计算成像系统中的模糊图像重建研究

深入研究计算成像系统中的模糊图像重建方法,基于球面光学计算成像系统模糊成像原理获取的模糊图像,采用去卷积滤波器去除模糊图像噪声,卷积去噪过程引入梯度先验性约束控制模糊图像重建结果平滑度在0与1之间,保留较多模糊图像细节信息,在该模糊图像重建结果中引入自适应稀疏先验约束,降低模糊图像噪声方差对模糊图像重建影响;在此基础上划分去噪后模糊图像为模糊图像块集合,提取相应模糊图像块的局部空间不变点扩散函数集合,稀疏先验自适应去卷积运算模糊图像块集合和点扩散函数集合,得到去噪后模糊图像重建集合,采用迭代重加权最小二乘法优化重建该集合,引入信号幅值投影因子约束模糊图像重建图像信号幅值,完成模糊图像重建。实验结果表明,所研究方法模糊图像重建质量与图像模糊程度成正相关,模糊图像重建效果佳。     

基于粒子群优化的正则化水下图像盲复原

水下图像恢复的难点在于缺少海水的点扩展函数的足够信息,而导致病态的问题.为了提高水下激光成像系统的成像质量,提出了用粒子群优化正则化参量的盲图像复原算法.该方法结合Tikhonov正则化和改进的全变分正则化的技术特点,使用一种交替迭代方法,分别估计点扩展函数和估计复原图像,同时用粒子群算法优化正则化参量.结果表明,该方法对水下图像复原具有较好的鲁棒性,算法收敛稳定.