基于B样条插值算法的亚像元技术的研究

亚像元动态成像技术是目前实现卫星相机小型化及提高相机空间分辨率的一种有效方法。在不改变TDICCD相机的焦距、成像距离,以及TDI CCD器件的像元尺寸的前提下,亚像元动态成像技术可以提高相机的空间分辨率。利用B样条插值算法,研究了TDI CCD相机的图像的亚像元动态插值问题,由两幅相机输出的原始图像经过算法得到比原图像分辨率高的图像,并对比了该算法与其它几种算法的效果,分析结果表明,该算法较其它算法得到的高分辨率图像的效果更佳。     

一种提高CCD像元分辨率方法的初步探讨

提出了一种面阵CCD成像的对角钱错位合成方法。该方法将两幅沿对角线方向错位拍摄的CCD图像迭加成一幅合成的图像。给出了两种合成计算公式 ,并分析讨论了合成图像的空间分辨率。分析表明 ,此种方法能充分利用CCD像元本身的探测能力 ,将合成图像的分辨率提高到原来的 1 4倍 ,而数据量仅为原来的 2倍 ,在遥感测量中具有非常实用的意义。将两幅实验拍摄的合成图像与单幅图像进行了比较 ,定性地验证了分析结果     

亚像元成像系统细胞神经网络插值方法研究

亚像元动态成像技术是实现卫星相机小型化及提高相机空间分辨率的有效方法。采用细胞神经网络(CNN)实现了对亚像元图像的实时插值,对插值的过程进行了详细的分析,并与基于亚像元图像的传统插值方法进行了对比。结果表明,亚像元成像系统细胞神经网络插值方法不仅可以节约系统资源,而且还可以提高系统的运行速度。通过仿真证明了该方法的正确性。     

一种TDI CCD亚像元图像合成方法

通过分析TDI CCD亚像元相机输出数据的空间和频谱特点,设计了亚像元插值算法,由相机输出的两幅原始图像经过插值融合处理得到一幅比原图像分辨率高的图像.仿真结果表明,该算法较其它算法得到的高分辨率图像的效果更佳,融合之后的图像比原图像分辨率提高至少1.4倍.     

基于折线采样的高分辨率成像系统设计

针对现有的提高线阵电荷耦合器件(CCD)成像系统的图像空间分辨率的方法存在的不足,提出了一种新的采样模式,并设计了一种高分辨率成像系统。该系统利用两个相同的线阵CCD相机进行特定的空间排列,即使得相机1和相机2的CCD阵列都倾斜θ来进行扫描取像,并利用图像校正和像素插值等图像重建方法,得到高分辨率的图像。实验结果表明,倾斜角取60°的情况下,相对于单个线阵相机在θ=0°的正常采样模式下得到的采样图像,图像的空间分辨率提高了1倍,且保持了成像的视野不变。本系统工程上实现简单,十分经济且便于维护,仅利用现有的成像装置即可获取更高分辨率的图像。     

双正交小波插值的CCD图像超分辨恢复

给出了一种构造双正交小波滤波器的设计方法,应用该方法得到的双正交小波对低分辨率图像进行小波分解。对分解后的图像结构进行分析,提出双三次插值与方向插值相结合的方法,对分解后图像插值。对插值后图像小波逆变换,得到超分辨率图像。应用于CCD图像,获得了比双线性插值高的峰值信噪比(25.3090dB),图像细节信息增强了。实验结果表明,算法应用于CCD图像不仅提高了图像的空间分辨率,同时也提高了图像的峰值信噪比,还比较好地保留了图像的边缘信息,且经过该方法恢复后的图像更适合人眼观察,细节丰富,更加清晰,畸变小,是一种提高CCD图像空间分辨率的有效方法。     

超分辨重建技术及其研究进展

超高分辨成像技术一直是航天、遥感、目标识别等领域的研究热点。随着光学成像到光电数字成像的转变,如何提高CCD的几何分辨率,已成为研制高分辨光电成像系统亟待解决的问题。本文从理论和工程实现的角度介绍了超分辨成像的技术原理,分析了实现超分辨重建技术的几种方法,主要描述了微扫描和亚像元两种重建技术的实现方式,指出了目前超分辨技术存在的缺陷。最后,针对超分辨技术中无混淆重建带宽较窄的问题,提出了一种新的技术方案。该方案将光学编码技术与目前的亚像元技术相结合,可将重建带宽拓展3倍。研究结论指出：融合了光学,光电子学和信号处理的成像系统的综合设计,将是未来成像领域的一个重要研究方向。     

高准确度光电成像测量系统图像畸变校正算法

在以CCD为核心器件的光电成像测量系统对物体进行线度测量中，成像光学系统的固有特性使得数字图像存在畸变，根据像差理论建立了三次多项式的畸变校正模型，分析比较了不同的灰度重建方法的优缺点，进行了双线性插值的灰度重建.对一种校正图像进行了噪音点滤除，进行了仿真实验.校正后的图像可用于高准确度的成像测量.     

基于FPGA的线阵CCD亚像元边缘检测片上系统

为提高线阵CCD边缘检测系统的精度、速度、集成度,以及系统的可靠性,提出一种集成于单片FPGA、全数字化的亚像元边缘检测系统.根据图像边缘灰度梯度的阶跃特性,通过边缘自动检测算法确定出经过高斯滤波处理的CCD图像的像元级边界,在此基础上应用多项式插值算法对图像边缘位置进行亚像元细分,实现亚像元边缘检测.以FPGA作为系统的处理核心及数字电路硬件载体,利用VHDL语言以及MAX＋plus Ⅱ软件对系统进行模块化设计,设计出集成于单片FPGA的线阵CCD亚像元边缘检测系统.系统仿真和测试表明,所设计的片上系统具有高精度、高速度、高集成度、高可靠性的特点.     

亚像元边缘检测系统的FPGA实现

提出了一种集成于单片FPGA的数字化线阵CCD边缘检测系统。通过对CCD输出图像的边缘灰度梯度分析,利用高斯滤波除噪、边缘检测算法确定其像元级边界,并提出了一种以最小二乘多项式拟合来确定亚像元级边界位置的新算法。整个系统以现场可编程门阵列器件作为核心及数字电路硬件的载体,利用VHDL语言及图形化输入方式在QuartusⅡ7.2软件平台上进行了系统的设计。误差分析及仿真结果表明,该边缘检测系统的分辨率可达到将近六十分之一的像元宽度,可应用于研制高精度CCD光电自准直仪。     

一种基于现场定标的光电图像畸变校正算法

针对CCD摄像机所采集的图像存在畸变问题,提出了一种基于现场定标法的多项式变形技术和三元卷积算法,对其进行校正.灰阶Sobel算子通过引入衰减因子对图像进行边缘检测得到不失真的灰阶边缘图,然后将灰阶边缘图进行三次样条插值处理,使标准定标图案边缘的定位达到亚像素级,提高了图像边缘检测的精度.利用建立的校正畸变的函数关系式,实现空间几何坐标变换,既保证特殊环境下的图像测量具有足够高的精度,又使光电图像几何畸变校正达到很好的效果.     

CCD摄像头圆目标中心定位方法

在大型设备自动对接系统中,需要CCD摄像头对一设备截面的圆目标进行图像获取,并找出图像的中心点坐标,用于两设备的中心对准。为了满足实时性测量和高精度定位要求,提出一种CCD摄像头圆目标中心定位方法。先对图像使用中值滤波方法进行图像增强,利用广义数字形态学中的多结构抗噪膨胀腐蚀型算子提取单像素宽图像边缘,用多项式插值法对图像边缘进行亚像素定位,用半径约束最小二乘圆拟合法对圆中心进行精确定位。实验测量结果表明,该方法测量时间短、精度高、稳定性好,亚像素定位精度优于1/20像素,中心点总标准偏差小于0.01,可满足设备自动对接系统要求。     

基于FPGA的准直测角系统

为了提高线阵CCD准直测角系统的精度、速度、集成度,以及可靠性,提出一种集成于单片FPGA、光积分时间可自适应调节的片上准直测角系统。以FPGA作为系统处理核心,利用高斯滤波算法对CCD输出信号进行数字滤波,利用边缘自动检测算法获得图像的像元级边界,在此基础上应用多项式插值算法对图像边缘位置进行亚像元细分,最终计算出失准角。利用VHDL语言以及MAX+plus II软件完成了系统设计。系统仿真和实验表明,所设计的片上系统具有高精度、高集成度、高可靠性的特点。     

局部牛顿插值法提高多狭缝自准直仪准确度

根据多狭缝自准直仪目标物形状特征及光电探测器成像特点,通过边缘检测算法确定经过高斯滤波处理的CCD图像的像元级边界.在此基础上应用局部牛顿插值法对CCD图像边缘位置附近进行亚像元细分,实现亚像元边缘检测;再结合最小二乘直线边缘拟合法进一步提高图像边缘检测准确度.经验证,该算法可达到0.13″的定位准确度.     

一种显示器投影成象系统的彩色图象几何畸变校正方法

显示器投影成象系统是解决数字图象输出的一种设备,它可将显示器荧屏上的图象(可来自数码相机、光盘、计算机等)扩印在普通彩色相纸上.由于光学镜头会产生几何畸变,加之显示器表面有一定弧度,因此成象在相纸上的图象存在着非线性的畸变.本文主要介绍了如何用数字图象处理的方法对显示器投影成象系统的图象进行几何畸变校正,并对其软件实现进行了简单的讨论.     

基于AM测度及混合优化算法的图像配准方法

介绍了一种基于边缘特征的图像配准方法。首先利用Canny算子提取图像的边缘;然后以AM测度作为配准准则,在优化AM峰值和配准参数的时候,先用遗传算法将配准参数收敛到最优值附近,再使用Powell法进行局部搜索;最后对待配准图像进行刚体变换及双线性插值,从而实现图像配准。实验结果表明,此优化方法不仅提高了计算速度,而且提高了配准精度,配准结果达到了亚像素级水平。