距离选通切片图像高精度三维重构方法

高精度水下三维成像可以获取更多的目标信息,有利于提高水下目标的识别率,一直是水下光电成像的重要研究方向之一。距离选通成像技术可以获取目标的距离信息,但由于选通深度的限制,难以直接从多幅选通图像重构出高精度的三维图像。在基本距离选通成像技术基础上,以较小的选通延迟时间间隔获取多幅距离选通切片图像,对这些图像的像素灰度值进行统计分析和曲线拟合,可以获取每个像素的距离值,从而重构出高精度的目标三维图像。理论分析表明,该方法的距离解算精度可能达到厘米级。     

基于分块平滑投影二次重构算法的单像素成像系统

单像素成像系统是通过无空间分辨能力的单像元探测器来获取目标二维分布信息的计算光学成像技术,与传统直接成像技术相比具有高能量收集效率、高灵敏度等一系列优点,在高能物理诊断技术领域有着广阔的应用前景。针对实际单像素压缩感知成像系统在复杂诊断环境中存在的重建噪声较大的问题,提出并实现了基于分块平滑投影Landweber二次重构算法的单像素成像系统。根据算法观测矩阵分布特性以及数字微镜硬件输入要求实现了实际投影观测矩阵的变换,利用二次重构算法实现了单像素诊断的仿真分析与实验测试。仿真结果表明,在采样率为20%～30%的条件下,重建图像峰值信噪比大于20 dB,结构相似性高于0.8。进一步搭建单像素成像平台完成实验研究及验证,实验结果表明,利用二次重构算法模型对目标场景进行恢复的效果优于其余两种传统算法。二次重构单像素成像系统在采样率仅为20%的条件下能够重建出清晰的原始图像,具有较好的噪声抑制特性。     

多尺度水下偏振成像方法

水下偏振成像技术利用散射光偏振特性能够有效提高水下成像质量,在水下目标探测和识别领域具有重要应用价值.针对该技术在背景散射光和目标信息光分离时由于噪声放大现象导致重建图像质量受限的问题,提出多尺度水下偏振成像方法.该方法利用图像分层处理思想,结合小波变换的多尺度特性,对体现图像高对比度的基础层和低对比度但细节信息丰富的细节层分别进行处理,重建高对比度、高信噪比的清晰场景图像.实验结果表明,多尺度水下偏振成像方法不仅能够大幅提高对比度,复原图像细节信息,而且能够有效抑制放大噪声,提高重建图像的信噪比,在水下偏振成像领域具有良好应用前景.     

使用局部视觉显著分析的红外图像增强

红外增强是提升红外成像质量、凸显目标信息的有效手段之一。利用在局部窗口内计算视觉显著图来帮助实现红外图像的增强。利用局部空间区域内的中心-周围像素灰度加权距离法衡量显著性,由此获取显著图来表征模拟人眼以赋予不同像素区域的权重;结合视觉显著图的提取,在此基础上实现红外图像的增强;选取几组红外图像进行实验,结合主客观评价对多种增强方法进行评估。实验结果表明,与其他方法相比,所提方法的结果具有更好地视觉效果,能凸显图像细节即目标信息,能有效实现目标与背景的对比增强。     

基于稀疏低秩特性的水下非均匀光场偏振成像技术研究

针对浑浊水体偏振成像时由于强散射作用导致的背景散射光分布不均匀且目标信息被淹没,无法有效解译,难以实现清晰化成像的问题,提出基于稀疏低秩特性的水下非均匀光场偏振成像技术.该技术利用散射光场中偏振信息的共模抑制特性消除非均匀性,结合水下散射光场中背景信息纹理单一、信息相关性高以及目标信息空间占比小的特点,建立偏振域的稀疏-低秩信息分析处理模型,有效分离目标和背景信息,重建高对比度清晰目标图像.实验结果表明,基于稀疏低秩特性的水下非均匀光场偏振成像技术不仅能够有效地提升浑浊水下图像的对比度,复原细节信息,而且能够有效地抑制非均匀强散射,在水下偏振成像领域具有良好的应用前景.     

多波段前视红外图像融合的海面杂乱背景平滑方法

为了有效地克服单波段前视红外图像中存在的点状杂波、条状波浪以及局部高亮区域等随机杂乱背景的影响,开展了基于多波段前视红外图像融合的海面杂乱背景平滑方法的研究。充分利用多波段前视红外图像之间的互补性和差异性,通过融合多波段红外图像的信息,旨在平滑抑制海面杂乱背景并保持舰船目标的特征信息,为舰船目标检测提供一幅优质的图像。首先利用离散小波变换将多波段源图像分解为低频子带和高频子带,其中,高频子带主要包含了图像中背景以及舰船目标的细节信息,低频子带主要包含了图像的亮度以及对比度信息;对于高频子带,在基于高频系数取绝对值最大法得到高频融合图像后,计算每个像素的区域能量来对高频融合图像进行调制以抑制图像背景的细节信息而保留舰船目标的细节信息;对于低频子带,通过平均法融合低频子带并利用导向滤波对低频融合图像进行平滑滤波处理;最后对高频融合图像和低频融合图像进行小波逆变换得到的重构图像即为融合图像。对实际采集的多波段前视红外图像进行仿真实验,将该方法与双边滤波、导向滤波、梯度最小化、相对全变分、双边纹理滤波和滚动滤波共6种图像平滑滤波方法进行对比。结果表明:所提出的方法通过有效地融合多波段图像的信息,将空间域的平滑处理转换到频率域中进行,能够很好地平滑海面随机杂乱背景并较好地保持舰船目标的结构、灰度以及对比度信息,大大增强了舰船目标的可分离性,其图像平滑性能优于作为对比的6种方法。     

基于自校验的单像素成像系统动态干扰去除方法

单像素成像系统通过对目标场景的多次调制,获取相应的单像素测量值,并由此重构图像.在这一过程中,如果其他物体侵入成像场景,会严重影响测量值的准确性,降低重构图像质量.由于侵入物体的反射率,形态均具有一定的随机性,因此从桶探测器信号的角度很难有效分离出受干扰信号.针对这一问题,基于哈达玛矩阵的特征,提出了一套自校验方法,即利用桶探测器自身测量值进行正确性校验,筛选出未受干扰的桶探测器信号,显著提升了重构图像的质量.该方法适用于一般性成像场景,且不需要引入额外的调制图像辅助校验,有力推动了单像素成像技术的实用化进程.     

基于非偏振光照明的水下偏振成像目标增强技术

分析水中粒子对光的吸收及后向散射造成的图像退化的物理模型,提出一种基于非偏振光照明的水下偏振成像目标增强技术。该技术的优势在于非偏振光照明确保了目标反射光与杂散光始终存在偏振态差异;采用偏振角特征参量确保了杂散光光强估算的精确性。与基于线偏振光照明的水下偏振成像技术相比,其适用范围更广,图像恢复精度更高。实验结果表明,该方法能够提高水下图像的能见度与对比度,对比度至少提升100%,适用于不同材质目标、不同成像距离以及不同杂质、不同浑浊程度的水体环境,在水下成像领域具有潜在应用价值。     

基于水下成像系统模型的水下图像超分辨率重建技术研究

水下成像技术在诸多领域获得了越来越多的应用,然而由于受到成像器件参数、水体特性等成像系统参数的影响,水下图像的分辨率普遍较低、像质较差。基于包括点扩散函数、衍射极限等水下成像系统模型的图像超分辨率重建技术,能够在提高图像分辨率的同时增强图像质量。为了尽可能提高图像分辨率,建立了基于光束传播理论的超分辨率成像模型,并将其应用于水下脉冲激光距离选通成像结果图像的超分辨率重构。重构实验的结果表明,所提出的方法可以有效地提高水下成像的分辨率和质量。     

MPPC low-level-light imaging enhancement algorithm based on sub-window box filtering北大核心CSCD

针对多像素光子计数器(MPPC)进行微光成像时,图像受光照不足和噪声影响出现的图像亮度低、对比度差、边缘模糊等问题,提出一种基于子窗口盒式滤波的自适应微光图像处理算法。为了减少算法运行时间的同时突出图像的边缘细节信息,利用子窗口盒式滤波器对图像进行分层得到基础层和细节层;对基础层图像采用自适应阈值直方图均衡化拉伸对比度,细节层图像采用自适应增益控制方式进行增强;根据基础层图像中有效灰度值个数占总灰度的比值自适应确定融合系数,将基础层图像与细节层图像融合得到增强后图像。通过微光实验平台设置3组不同照度的微光环境进行实验仿真,验证了本文算法在保持边缘信息和增强细节方面获得了更好的效果。实验结果表明本文算法在标准差、信息熵、平均梯度等客观评价方面优于改进前算法,提升了微光图像的成像效果。     

彩色单像素相机实验研究

近年来频谱重建的单像素成像技术的独特性质得到人们的普遍关注,它不仅提出一种新的成像方式,而且揭示了物体空域信息与频域信息的逆傅里叶变换关系,为了在实验教学中研究这个问题,本文在理论和实验上研究了单像素彩色成像问题。首先,分析了单像素成像的物理基础:频谱重构;接着,考虑了环境电磁辐射、探测器位置和探测器有限面积等因素后,建立了单像素探测辐射度量公式;然后,依据三步相移法导出了频谱重建公式,提出单像素彩色成像的三种实现方案,并比较了它们的优点和缺点;最后在实验上建立了彩色单像素成像装置,并采用分色照明结合分时探测的方法,实现了单像素彩色成像。本研究在物理实验教学上展示了一种新的成像原理:频谱重构结合逆傅里叶变换成像;在技术上提供了实现单像素彩色成像的一种低成本实验方案,让学生在成像过程中实时理解物体空域信息与频域信息的对应关系,并定量研究不同频谱范围对成像质量、不同探测器位置对成像效果的影响。     

基于偏振信息探究水下环境气泡群对目标成像的影响

水下光学成像是海底探索和目标识别的一个重要方式.由于海浪、船舶尾流以及海洋生物游动与呼吸等原因,存在着大量的气泡.气泡群的光散射作用往往会使水下目标成像效果受限、难以识别,并且一般的光学技术难以消除气泡对成像的影响.针对上述问题,本文先从理论上推导和仿真了入射光线在水下单气泡、气泡群中以及目标表面的光强和偏振信息的变化;然后在构建了水下气泡实验平台的基础上探究了光源入射角度的改变以及成像波段的变化对气泡环境中目标偏振成像的影响;研究了不同金属材质目标物的强度和偏振信息的变化趋势;分析了水下目标在不同气泡群厚度条件下强度和偏振信息的变化趋势;最后利用偏振特征提取与视觉信息保留的图像融合方法抑制气泡对水下目标成像的影响.实验结果显示气泡群中目标成像会受到多种因素的影响,利用偏振图像融合方法会使气泡群受到较好的抑制,并提高了水下目标的清晰度.     

基于四叉树分级搜索和透射率优化的水下图像复原

针对不同场景下获得的水下图像存在色偏、细节模糊和对比度低等问题,提出一种基于四叉树分级搜索和透射率优化的水下图像复原方法。首先,建立双透射率水下成像模型,将透射率定义为直接分量透射率和后向散射分量透射率;然后,利用红通道补偿算法对原图像进行预处理,并利用四叉树分级搜索、改进暗通道先验和无退化像素点方法分别估计背景光强度、后向散射分量透射率和直接分量透射率;最后,通过逆求解成像模型,并采用满足瑞利分布的直方图拉伸获得复原图像。实验结果表明,与其他水下图像复原方法相比,所提方法对在强干扰环境下采集的水下图像有着更强的颜色失真校正以及模糊信息增强的能力。     

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.     

基于双边纹理滤波的图像细节增强方法

为了实现图像的细节增强,特别是纹理细节增强,同时尽可能保持图像的结构完整,提出了一种基于双边纹理滤波的图像多尺度分解方法。首先,对图像进行多尺度双边纹理滤波分解,分别得到一幅基本图像和一系列细节纹理图像。接着,类似于小波增强方法,对细节图像采用多尺度自适应增强方法,得到一系列增强后的纹理细节图像。最后,将基本图像和增强后细节图像相加,重构出最后的增强图像。实验结果表明:本文提出的增强方法能够在突出边缘的同时,较好地增强图像中的纹理细节信息。将基于双边纹理滤波的多尺度分解引入图像增强,能更好地体现图像纹理细节特征,为增强图像提供更加丰富的信息。     

融合偏振信息的多孔径水下成像算法

水下光学成像是探索水下奥秘的关键技术,但是环境中介质吸收和背向散射效应会造成图像严重退化.基于差分偏振的复原技术是水下图像复原技术的主要方法之一,通过正交偏振图之间的共模抑制实现背景散射光的抑制,但是相关研究表明该方法对于非均匀光场等情况的恢复效果一般,其原因主要在于非均匀光场条件下偏振度和强度的估计误差.针对上述问题,本文提出融合偏振信息的多孔径水下成像技术,该方法利用相机阵列实现虚拟大孔径成像系统,从而获取广角光场信息,进而融合场景的深度信息实现背景散射和偏振度的精确估计,估计参数值能更好地反映场景的全局特征.对浑浊水下环境中不同偏振度目标进行成像实验,与目前先进的复原算法进行对比,结果表明,本文方法能够有效克服水下非均匀光场带来的问题,得到高质量的复原结果.     

基于二代小波变换的红外图像非线性增强算法

红外图像具有对比度低和信噪比低等特点,实用中必须进行增强处理.将小波分析与模糊逻辑相结合,提出了一种基于二代小波变换的红外图像非线性增强算法.该算法首先利用二代小波变换对图像进行分解,提取图像的多尺度细节特征,然后,根据目标和背景噪声信号的差异,通过模糊非线性增强算子分别对各个分解层的高频子带进行非线性增强来改变目标特征的强度,抑制背景信号,最后利用小波反变换重构图像,以实现图像的对比度增强和背景抑制.与几种常用的图像增强算法实验结果相比,此算法能有效地抑制图像中的背景噪声,增强目标内容信息,取得了较好的增强效果.     

角膜曲率测量中自动识别的对焦评价

角膜曲率测量一般是采用视标成像的方法得到角膜的反射像后,通过对反射像的再成像间接得到角膜的曲率半径。为了实现对角膜曲率测量图像的对焦判断,在简化角膜曲率测量系统的基础上,对获取的图像对焦算法进行研究。对角膜曲率测量图像的六个测试光标分别进行像素统计,初步判别过度离焦的状态。对角膜曲率测量图像进行四方向Sobel算子的卷积运算,对得到的边缘增强图像进行对数灰度级像素统计,得到对焦评价值。将该算法与Tenengrad函数、方差函数和单一对数灰度级像素统计评价函数算法做对比实验,评价该算法的可行性。实验结果表明,该对焦评价函数具有良好的精确度、单峰性、灵敏度和无偏性,对细节信息较少、结构简单的图像的对焦评价方面有应用前景。     

考虑探测器γ特性的光电偏振成像系统偏振信息重构方法

由于探测器响应的γ特性, 造成光电偏振成像中直接利用图像灰度重构的偏振信息与真实目标场景偏振信息的严重偏离, 基于重构偏振信息的后续定量化处理将完全失去意义. 为此, 提出了一种考虑探测器γ特性的光电偏振成像系统偏振信息重构方法, 分别针对分时和同时偏振成像模式分析了实现方法, 并设计进行了实际偏振成像实验. 实验数据表明: 探测器γ特性直接影响偏振成像系统重构的斯托克斯矢量和偏振度, γ值偏离1越大, 直接利用图像灰度重构的偏振度的重构误差也越大; 该偏振信息重构方法能够准确地重构出目标场景的斯托克斯矢量和偏振度信息, 为后续偏振成像的研究和定量应用奠定了理论基础.     

基于免疫模板聚类的模糊中波红外图像目标提取

借鉴生物先天性免疫与适应性免疫的协调作用机制,综合考虑中波红外图像的光谱成像机理和频域模板统计特征,提出一种免疫模板聚类目标提取算法。借鉴先天性免疫对抗原表面分子模式的识别作用,以最大类间方差,将模糊中波红外图像初分割为目标像素集、背景像素集和模糊像素集;借鉴先天性免疫的特征提呈作用,提取中波红外图像模糊像素的频域模板特征,将图像的像素灰度特征空间映射为频域模板特征空间;基于提呈得到的模板特征,对模糊像素集进行适应性免疫聚类,将模糊像素划分为目标像素或背景像素。用手部痕迹的模糊中波红外图像进行实验,并与经典边缘检测模板法和传统区域模板法进行了效果比较和定量评价,结果表明免疫模板聚类算法的目标提取率、与参考标准的重合度、绝对误差率均优于现有模板方法,能够有效实现模糊中波红外图像的目标提取。