空间变化PSF非盲去卷积图像复原法综述

传统的图像复原一般认为点扩散函数(PSF)是空间不变的,实际光学系统由于受到像差等因素的影响,并非严格的线性空间不变系统,基于空间变化PSF的非盲去卷积图像复原法逐渐体现其优越性。空间变化PSF的非盲去卷积图像复原法先准确估计图像空间变化的PSF,再利用非盲去卷积算法对图像进行复原,有利于恢复出高质量图像。本文从算法的角度综述了近几年提出的基于空间变化PSF的非盲去卷积图像复原方法,并对比了基于强边缘预测估计PSF的非盲去卷积法、基于模糊噪声图像对PSF估计非盲去卷积法等算法的优缺点,各算法分别在PSF估计精确度、振铃效应抑制效果、适用范围等方面体现出各自的优劣。空间变化PSF的非盲去卷积图像复原法的研究,有利于推进图像复原技术向更高水平发展,使光学系统往轻小型化方向发展,从而在多个科学领域发挥其重要作用。     

基于BP神经网络的闪光照相图像复原

针对闪光照相系统模糊较大、成像信噪比较低的问题,提出了一种基于BP神经网络的闪光照相图像复原方法。该方法利用BP神经网络的泛化能力,用样本图像对网络进行训练,建立退化图像与真实图像之间的非线性映射关系,然后将待复原图像分区,利用训练好的BP神经网络对待复原图像的边界区域进行复原处理。数值试验表明,在系统点扩展函数未知的情况下,该算法能较好再现图像边缘信息,复原出的图像在信噪比和视觉方面都有较大提高。     

基于神经网络的大孔径厚针孔成像复原算法研究

为了更好地获取低强度辐射源空间分布图像,提出一种使用神经网络算法将大孔径厚针孔退化图像复原的方法。建立了孔径5 mm、10 mm、15 mm的厚针孔模型,获得了3600个汉字形状辐射源的厚针孔退化图像集。基于DnCNN神经网络模型,建立了大孔径厚针孔退化图像复原神经网络,并与维纳滤波、Lucy-Richardson这些传统算法进行了比较。在考虑噪声影响后,利用迁移学习理论,对原神经网络模型进行迁移训练,再对含噪大孔径厚针孔退化图像进行复原。神经网络算法复原的RMSE明显低于传统方法,迁移学习显著减小了噪声的影响。证明了神经网络算法在大孔径厚针孔退化图像复原领域的优越性,并验证了神经网络方法复原含噪大孔径厚针孔退化图像的可行性。     

空变环形编码孔成像模拟与图像复原

环形编码孔成像技术具有高的探测效率和信噪比,是一种解决低强度脉冲辐射源成像较好的技术。基于该技术,利用Geant4建立环形编码孔中子成像的模拟过程,获取6个不同位置的点扩散函数(PSF)和编码图像。根据空间移变图像分块原理,将图像分成矩形和圆形分块,每一块图像用RL迭代法复原,去除边界明显畸变的像素,这些像素强度由相邻的图像块像素到边界距离的加权系数叠加而成。模拟结果表明,该方法提高了图像复原效果,能够更好地诊断射线区域的空间分布情况。     

基于光学系统像面分割的图像恢复方法研究

实际光学系统的点扩散函数随视场的不同而变化,因此基于线性不变成像系统的图像恢复方法在处理由大视场系统得到的图像时,恢复效果不理想。若把成像系统作为线性空变系统来进行处理,根据等晕成像原理,如将降质图像分割为不同区域进行复原的话,则可以有效地提高图像的恢复效果。针对区域间边界不连续性的问题,提出了区域延拓的解决方法,通过数字仿真,验证了图像分割处理与区域延拓方法的可行性。     

大视场高像质简单光学系统的光学-算法协同设计

为了实现高像质相机低成本、小型化的需求,本文提出了一种大视场简单光学系统的光学-算法协同设计方法,并通过图像复原算法校正简单光学系统的残余像差。首先,针对大视场光学系统,对空间变化的交叉通道去卷积算法进行改进,加入倍率色差校正,使图像复原算法可显著去除色差的影响。然后,在光学设计过程中,放开色差的约束,并专注优化绿色通道的像质,使其成像锐利,在后期交叉通道去卷积算法中有助于红、蓝两通道图像复原。利用该方法设计了一个由两片同种材料的镜片构成的大视场简单光学系统。系统焦距为50 mm,全视场为46°,F数为5. 6,探测器分辨率为1 000万像素。实验结果表明:本文设计的两片镜、大视场简单光学系统的成像质量可媲美三片式库克镜头,明显优于纯图像复原的结果。本文方法实现了大视场简单光学系统的设计,并能够通过系统最终获得高分辨率、高像质图像。     

基于空间域共轭梯度法的盲目图像复原

针对图像退化的几种常见形式,在最小二乘法的基础上提出了一种基于共轭梯度法的空间域加权盲目图像复原方法。通过实验验证,该算法经过较少的迭代次数就可以实现运动模糊、离焦模糊图像的复原,并取得了较为满意的复原结果。     

大视场Ritchey-Chretien光学系统的间接成像方法

Ritchey-Chretien(R-C)光学系统广泛应用于航空和航天等远距离探测领域,因其视场较小,所以通常采用附加光学元件的方法实现大视场成像,但这会导致结构复杂,不利于系统实现小型化和轻量化。鉴于此,提出一种R-C系统间接成像方法。首先分析系统的像差特性,接着基于波前像差理论和Zernike多项式构建波前模型,然后通过傅里叶变换建立PSF模型,最后结合反卷积算法处理图像。在仅采用主、次镜的情况下,可以实现R-C系统大视场成像。对焦距为1300 mm、全视场为0.9°和F数为4的R-C光学系统进行仿真模拟。模拟结果表明,所提方法的MTF在频率为40 cycle/mm处平均提升约为0.25,成像质量显著提升。     

基于颤振探测和编码曝光的快速图像复原方法

编码曝光方法是基于扩频技术的思想,通过对快门的编码将传统的快门频谱扩展到更宽的频带上,保留更多图像的频域信息,方便图像信号的恢复。提出了一种基于光纤陀螺振动探测和编码曝光的颤振模糊图像复原方法,介绍了编码曝光和颤振探测的基本理论,实现最优编码码字的选取。利用光纤陀螺进行颤振轨迹探测,并使用统计的方法估计点扩展函数(PSF),将复杂的几何计算问题转化为简单的统计问题,降低运算复杂度,提高运算速度。提出的方法主要用于复原由卫星平台颤振引起的遥感成像模糊,实验结果表明,该方法能够实现快速的复原,对于快速获得高分辨率遥感图像具有重要意义。     

基于双泽尼克多项式的多视场稀疏孔径成像

基于双泽尼克多项式推导稀疏孔径光学系统与视场相关的广义光瞳函数,以Golay3稀疏孔径成像系统为例,通过ZEMAX软件进行光学设计和数据拟合获得广义光瞳函数的双泽尼克多项式系数,根据傅里叶变换关系计算得到稀疏孔径光学系统的调制传递函数（MTF）,并针对不同视场稀疏孔径光学系统进行成像模拟和图像复原。结果表明,调制传递函数的理论计算结果与ZEMAX设计结果一致,利用双泽尼克多项式可以表示不同视场稀疏孔径光学系统的成像特性。构建与视场相关的维纳滤波器进行图像复原,可有效提高不同视场稀疏孔径光学系统的成像质量。     

基于Poisson-Markov分布最大后验概率的多通道超分辨率盲复原算法

在Poisson和Markov随机场分布假设基础上,改进了存在噪声时多通道互限制原则,提出了一种基于最大后验概率判据的多通道图像盲复原算法,可在无需已知通道内离散点扩散函数性质、类型和具体分布等先验知识的情况下,在图像幅度限制约束空间和离散点扩散函数能量恒定约束空间内,通过对图像和离散点扩散函数的交替迭代,使两者收敛到全局最优解,最终复原出超分辨率图像.对计算机模拟和实际存在微平移、微离焦情况的图像处理表明：算法在不同信噪比水平和非命中PSF尺寸下具有良好的图像复原效果和稳定性. 关键词： 泊松-马尔科夫分布 最大后验概率 多通道 盲复原     

雾天降质图像的快速复原

针对在雨雾霾天气条件下,大气介质的散射和吸收作用导致光电成像系统接收的图像对比度降低,细节模糊不清及颜色偏移,提出通过快速图像复原来解决此类图像退化问题。基于大气成像光学模型,在暗通道先验的理论基础上,提出了一种基于形态学滤波器的快速估算暗通道图像的方法,并采用参数自适应调整方法来抑制暗通道先验不满足时的大片天空/白墙区域的颜色失真现象。实验结果表明,该算法能够有效快速复原雨雾天气条件下的降质图像,对于600×400大小的图像,其Matlab复原仿真时间仅为0.4 s,复原后的图像主观视觉质量明显提升,其大片天空/白墙区域的颜色失真得到有效抑制。     

含单层衍射元件的可见宽波段计算成像系统设计

为消除单层衍射元件在可见光宽波段中低的衍射效率对成像质量的影响,根据探测器的量子效率,提出了设计波长的选择方法,构建了可见光宽波段折衍混合系统受衍射效率影响的点扩散函数（PSF）模型。使用构建的PSF模型进行图像复原,提高了折衍射混合系统的图像质量。为了验证所提方法的有效性,将单层衍射光学元件引入目前已有的专利物镜系统中进行优化设计,优化后的系统中不仅光学元件的数量得到了减少,还将波段范围从486.1～656.3 nm扩展至400.0～800.0 nm。利用所提方法对波段范围扩展后的低衍射效率图像进行复原,复原后的图像质量不论在主观上还是客观上都有明显提升,这说明所提方法可用于含单层衍射元件的可见光宽波段系统设计。     

基于随机点扩散函数的多帧湍流退化图像自适应复原方法

针对湍流退化图像随机性的问题,提出了一种基于随机点扩散函数的多帧湍流退化图像自适应复原方法。首先介绍了随机点扩散函数的图像退化模型,并分析了点扩散函数随机性对图像复原造成的影响,建立了基于随机点扩散函数的多帧图像退化模型。在此基础上,建立了基于多帧退化图像的全变分复原模型,利用前向后向算子分裂法对模型进行求解,提高了算法的运算效率。然后,提出了一种新的自适应正则化参数选取方法,该方法利用全变分复原模型的目标函数计算正则化参数,当正则化参数收敛时,复原图像的峰值信噪比达到最大值,因此利用目标函数的相对差值作为自适应算法迭代终止的条件,可以获得最佳复原效果。最后通过实验分析,算法中退化图像的帧数应不大于10帧。实验结果表明:当取10帧退化图像时,AFBS算法运算时间与单帧的FBS算法相当,信噪比增益为1.4 dB。本文算法对图像噪声有明显的抑制作用,对湍流退化图像可以获得较好的复原效果。     

一种空间变化PSF图像分块复原的拼接方法

介绍了一种退化函数随空间变化图像的分块复原和拼接方法,首先以等晕区为依据对退化函数随空间变化的图像进行分块并向外延伸一定区域,然后使用Lucy-Richard算法对每一个图像块进行图像复原,在去除各复原图像块包含明显振铃波纹的部分边缘区域之后,将相邻图像块剩余的重叠区像素以其到等晕区边界的距离构成的加权系数进行叠加,拼接得到完整的图像.该方法能够消除退化函数随空间变化的图像分块复原处理时产生的振铃波纹,在诸如卫星遥感、飞机航拍图像复原,医学图像处理等众多领域均可广泛应用.     

基于区域滤波的模糊星图复原方法

当星敏感器在动态条件下工作时,在成像的过程中星点会因能量的分散而出现运动模糊现象,导致图像的信噪比降低,星点的模糊区域很难被提取,从而降低了星点质心的定位精度,严重影响星敏感器的姿态测量精度。为此,文中提出了一种基于区域滤波的模糊星图复原方法,在有效提高图像信噪比的同时可提高星点质心的定位精度。首先,根据星敏感器的工作特性,建立了不同工作条件下星点质心的运动模型。然后,根据运动模型确定星点质心的运动轨迹,进而提取星点的模糊区域,再利用图像处理算法对模糊区域内外的图像分别进行预处理。最后,利用图像复原算法对模糊星图进行复原。实验结果表明:在2(°)/s的动态条件下,区域滤波算法能够有效提高模糊星图的信噪比,并且复原图像中星点质心的定位误差不超过0. 1 pixel,可以满足星敏感器对高质心定位精度的要求。     

像方扫描技术研究

基于显微摄影的成像原理,研究了像方扫描以扩大视场的途径,并建立了一个二次成像的设计模型,包括一个大视场的固定前置物镜组和一个运动轨迹为球面的中继透镜组。物镜组所成的一次像面优化了场曲,中继透镜组则根据该场曲进行运动,对一次像面不同区域成像,并采用光学被动消热差以保证不同温度的像质。该模型的相对孔径1∶3,波长3.7 m~4.8 m,焦距90 mm,瞬时凝视视场为4,扫描视场达24,采用7片透镜3个非球面,在全视场范围内具有接近衍射限的像质。     

基于双层多指标优化的水下偏振成像技术

无先验水下主动偏振成像方法能够实现目标信息光偏振度和后向散射光偏振度的自动获取,但该方法在反演过程中仅追寻高对比度这一单一指标,有时会导致自动获取的两项偏振反演参数过于相近,使图像复原效果不理想,且常伴有大量噪声.针对上述仅追求单一指标导致复原图像质量不理想的问题,本文提出一种基于双层多指标优化的水下偏振成像方法.首先,第1层以互信息和对比度为目标函数,基于多目标遗传优化算法自动获取偏振参数最优解集;其次,选择信息熵为第2层目标函数,遍历最优解集,获取偏振参数最终解,并将其代入成像模型,获取复原图像;最终,根据所获偏振参数之差,选取适当数字图像处理手段进一步提升复原图像质量.实验结果表明,无论背景区域存在与否,无论目标物偏振度高低,本方法均能有效增强图像细节,平衡各项图像质量评价指标,得到综合质量较高的复原图像.     

基于空间变化点扩展函数的图像直接复原方法

采用点插值法、循环矩阵模型、拉普拉斯正则化方法和共轭梯度迭代法,解决了空间变化图像复原过程中空间变化点扩展函数的获取、反卷积的计算模型、反问题的病态性以及复原算法等问题。在此基础上,建立了空间变化图像复原方法,并分析了图像复原的基本模型。最后,通过仿真对比了提出的空间变化图像复原算法和空间不变图像复原算法,结果表明,空间变化算法的图像复原结果好于空间不变算法。     

基于圆形视场分割的鱼眼相机星图识别方法

海上星光导航是航海中一种重要的自主导航技术, 星图识别是其关键步骤。针对船载鱼眼相机星光导航系统超大视场带来的单幅图像数据量大、识别冗余、识别效率低等问题, 提出了一种基于圆形视场分割的鱼眼相机星图识别方法。对于拍摄到的星图, 利用同心圆将视场分割成若干个面积相等的环形和圆形区域; 在构造导航星特征库的过程中, 以星角距为特征构造散列函数, 将导航特征库分段存储成若干个子库; 在识别过程中, 利用基于中心星的多三角形识别算法, 从视场中心圆形区域开始依次向视场边缘环形区域进行识别。海上观测实验结果表明:该方法能够平均以2.5 s的识别时间达到90%以上的识别成功率, 且具有良好的实时性。