基于小波阈值法和维纳滤波的稀疏孔径光学系统成像的恢复

在研究稀疏孔径理想衍射成像光学系统的基础上，提出基于改进小波阈值法和维纳滤波的稀疏孔径光学系统成像恢复算法。针对存在噪声干扰的稀疏孔径光学成像系统，设计并利用改进的小波阈值去噪算法，较好地去除了成像噪声，最大程度地得到较为理想的成像结果，然后利用维纳滤波方法实现成像恢复。在实验中，利用光学设计软件ZEMAX设计了不同填充因子的稀疏孔径光学系统，并用本算法进行了成像恢复。实验结果表明，该算法的结果优于单独使用维纳滤波方法所获得的结果。     

稀疏孔径光学系统成像恢复算法研究

分析了传统小波阈值去噪方法,给出改进去噪算法.先对稀疏孔径光学系统含噪成像,通过改进小波阈值去噪,提高信噪比,最大程度得到较为理想成像结果,参考修正维纳滤波方法,对去噪结果经过修正维纳滤波实现成像恢复.在实验中,考虑结构非冗余性,利用光学设计软件ZEMAX设计Golay6结构不同填充因子的稀疏孔径光学系统,以本算法进行成像恢复.实验结果表明本文算法优于单独使用维纳滤波或修正维纳滤波方法.     

环形孔径长焦距光学系统

介绍一种可望用于空间相机的环型孔径长焦距光学成像系统,也是稀疏孔径的一种。光线通过最外面的环形孔径进入光学系统,经过一系列的同轴环形反射镜多次折转,最后通过补偿镜成像在光学系统的像面上。此类系统具有较大的遮拦比,可以在有效减少空间望远系统的厚度和体积的同时保持较好的成像质量,可望用于微小卫星高分辨率光学有效载荷。给出了光线经过6次反射的一种长焦距光学系统设计结果,并对其进行了像质评价和公差分析。     

增量维纳滤波法在波前探测解卷积中的应用

一个常规的自适应光学系统通常包含三个重要环节：波前探测、波前校正和波前重构。因此对系统的技术要求非常高,造成系统复杂,成本昂贵。基于哈特曼-夏克波前探测的图像解卷积处理就是“事后”处理的一种,它省去了波前校正环节,使常规的自适应光学系统得到简化,降低了系统成本。其基本原理为对瞬时波面进行短时间曝光探测,同时记录相应的短时间曝光图像,来进行解卷积处理。将增量维纳滤波法应用于基于哈特曼-夏克波前探测的解卷积中,并对室内模拟点源情况下的三组畸变光斑图像数据进行了解卷积恢复处理。结果表明,将增量维纳滤波法应用于基于波前探测的解卷积是完全可行的,在室内模拟点源情况下,恢复的图像可以达到衍射极限分辨力。与维纳滤波相比,它扩展了噪声抑制因子的选取范围,在噪声抑制因子选取不正确的情况下,仍能得到比维纳滤波更好的结果。     

光学稀疏孔径系统的成像及其图像复原

由多个小口径成像系统通过特殊排列综合而成的光学稀疏孔径系统是实现高分辨率天文目标成像观测的一种新方法.建立了光学稀疏孔径系统的衍射受限非相干成像模型,并针对某一具体的光学稀疏孔径系统,运用图像复原维纳滤波器完成了系统成像和图像恢复处理的计算机仿真实验.结果表明,光学稀疏孔径系统可以等效实现单个大口径成像系统的成像观测效果.     

ICF流体力学不稳定性实验中调制传递函数的测量

 在流体力学不稳定性实验中,实际X光强度分布经过成像系统后会发生改变。要准确得到实际的光强分布,必须对系统的调制传递函数进行精确地测量。通过对刀口图像分析得到了系统的线扩散函数,再对其进行傅里叶变换得到调制传递函数,最后通过维纳滤波和约束最小二乘方滤波两种方法对图像进行了重建,得到比较清晰的边界情况和图像轮廓。     

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。     

探测器噪声对波前编码成像系统图像复原过程影响的理论研究

波前编码光学系统其成像过程由光学成像和图像复原两部分组成,光学成像过程探测器上所成的编码图像含有噪声,该噪声在图像复原过程将被放大,为了分析探测器噪声对波前编码系统在图像复原过程中产生的影响,通过添加高斯随机噪声来模拟探测器噪声,使用直接逆滤波、维纳滤波和Lucy—Richardson滤波算法,对波前编码成像系统焦点位...     

用于计算成像系统的基于信噪比自适应估计的图像去模糊研究

实现有效的图像去模糊对提高基于球面光学的计算成像系统性能具有极为重要的意义。分析了球面光学系统中的成像模糊模型,并介绍了基于维纳去卷积的图像去模糊算法。针对基于维纳去卷积的图像去模糊需要准确地估计模糊图像信噪比的问题,提出了一种新的基于图像去噪的图像信噪比自适应估计算法。分别使用Zemax光学仿真软件获得的图像和研制的基于球面光学的计算成像系统原理样机获得的图像开展实验研究,结果表明提出的算法能准确地估计出模糊图像的噪声方差和信噪比,利用估计得到的信噪比,使用维纳去卷积能得到比较理想的图像去模糊结果。因此,结合提出的方法,基于球面光学的计算成像系统能得到清晰的高分辨率图像。     

光学稀疏孔径系统的成像及其评价方法

对典型阵列结构的光学稀疏孔径系统成像特性进行了数值仿真分析,并采用基于光学实验测量的调制传递函数（MTF）完成了光学稀疏孔径系统成像实验的图像复原处理.针对复杂目标成像,为了评价光学稀疏孔径系统最终成像的整体质量,不仅考虑系统的调制传递函数指标,还提出了一种基于相关系数的成像质量客观评价方法.数值仿真结果和光学实验结果均表明,基于相关系数的成像质量客观评价方法是可行的,实验说明光学稀疏孔径系统成像质量可以达到其等效单个大孔径成像系统的成像效果.     

Single frame blind image deconvolution by non-negative sparse matrix factorization

Novel approach to single frame multichannel blind image deconvolution has been formulated recently as non-negative matrix factorization problem with sparseness constraints imposed on the unknown mixing vector that accounts for the case of non-sparse source image. Unlike most of the blind image deconvolution algorithms, the novel approach assumed no a priori knowledge about the blurring kernel and original image. Our contributions in this paper are: (i) we have formulated generalized non-negative matrix factorization approach to blind image deconvolution with sparseness constraints imposed on either unknown mixing vector or unknown source image; (ii) the criteria are established to distinguish whether unknown source image was sparse or not as well as to estimate appropriate sparseness constraint from degraded image itself, thus making the proposed approach completely unsupervised; (iii) an extensive experimental performance evaluation of the non-negative matrix factorization algorithm is presented on the images degraded by the blur caused by the photon sieve, out-of-focus blur with sparse and non-sparse images and blur caused by atmospheric turbulence. The algorithm is compared with the state-of-the-art single frame blind image deconvolution algorithms such as blind Richardson-Lucy algorithm and single frame multichannel independent component analysis based algorithm and non-blind image restoration algorithms such as multiplicative algebraic restoration technique and Van-Cittert algorithms. It has been experimentally demonstrated that proposed algorithm outperforms mentioned non-blind and blind image deconvolution methods.     

基于维纳滤波的迭代盲解卷积

盲解卷积是在两个卷积因子未知的情况下,通过卷积结果来获知卷积因子的。不考虑噪声,针对高斯模糊图像,在初始估计点扩展函数之后,利用维纳滤波的方法进行频域迭代盲解卷积,达到图像恢复的目的。实验表明,恢复的图像纹理比较清晰,边缘有所改善,主观视觉效果显著。该算法提高了分辨率。     

A novel method of high resolution imaging through random perturbation wave front

A novel method is proposed for eliminating the effect of the traditional optical aberration on high resolution imaging by random perturbation wave front and digital image processing. A random phase mask, whose phase spectrum fluctuation is accordant with Kolmogorov distribution, is positioned near the aperture stop of optical system, making the optical aberration image become random perturbation image, that is, the intermediate image. The blind deconvolution algorithm based on maximum-likelihood estimation technique is used to restore the intermediate image acquired by a digital detector. The effects of optical aberrations and the noise on the restoration image are explored. To demonstrate the validity of the method proposed, the computer simulation and laboratory experiments are carried out for the imaging of the optical system with primary aberration. The results have shown that the present method is well suited for effectively improving the imaging quality of the optical system with certain aberration, thus making the optical system resolution close to or reach the diffraction-limit of the optical system.     

Restoration of images degraded by extreme mechanical vibrations

A method of numerically calculating the optical transfer function appropriate to any type of image motion and vibration, including random, has been recently developed. This method has been verified experimentally with real vibrations, and the close agreement justifies implementation in image restoration from blur deriving from any type of image motion, including random displacement. Here, image restorations of actual physically degraded images are presented, based on a constrained least squares improvement of the original Wiener filter. Even for extreme vibrations where the blur extent is much larger than the blurred detail, restoration is quite complete. The key to restoration is the determination of the optical transfer function unique to the particular image motion and vibration causing the blur. Results are also presented for low vibration frequency motion of random blur extent, as well as for high vibration frequencies.     

基于模糊度量的激光水下图像复原的盲去卷积方法

由于水体对激光存在着不可克服的吸收和散射效应,距离选通水下激光成像系统所获得的图像存在不同程度的劣化问题,具有信噪比低、边缘模糊等特点.为提高图像质量,将基于模糊度量的盲去卷积方法应用于激光水下成像的图像复原中.结合威尔斯小角度近似得出的点扩展函数与调制传递函数,分别讨论了最大期望,最小均方与多次乘法迭代盲去卷积算法,...     

惯性约束聚变中环孔编码图像恢复的改进维纳滤波方法

针对惯性约束聚变(ICF)中环形孔径编码图像的恢复问题提出了一种改进的维纳滤波方法。在传统的维纳滤波方法中,由于原图像和噪声是未知的,故通常是用某一待定常量来代替其中的噪声与信号的谱密度之比。这种近似忽视了信号与噪声本身的信息,从而造成丢失某些关键的细节,难以达到高质量的图像复原效果。在改进的方法中,首先采用传统维纳滤波方法求得初始估值,然后利用该初始值求得原图像及噪声的谱密度估值,进而利用这些新获得的信息构成改进的维纳滤波器对退化图像进行第二次滤波。实验表明,这种改进方法可以克服原方法的不足,突出图像的一些关键细节,提高图像的整体质量。在仿真实验中,恢复图像的均方误差降低了15％以上;在实际惯性约束聚变图像的解码恢复实验中,图像恢复效果亦有显著改善。该方法还可以推广到其他图像恢复的应用中。