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剪切光束成像是一种非传统地基光学成像技术,在对位姿快速变化的目标成像时,为重构目标高分辨率清晰图像,其成像系统的回波数据采样速率仍不够快.本文提出一种五光束快速采样的图像重构方法,通过改变成像系统编码和解码方法,采用中心对称结构呈“十”字形排布的发射光束阵型,利用所提的快速图像重构算法,单次采样的回波数据所能重构的目标图像从1幅增加到8幅,快速抑制了重构图像的散斑效应.仿真结果表明,与传统三光束图像重构方法相比,获得相同质量图像所需的回波数据采样次数从20次减少至5次,大幅减少了回波数据采样次数,提高了回波数据采样速率. 相似文献
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集成成像技术作为一种重要的裸眼三维显示技术,在完整记录三维场景信息的同时,庞大的数据量给传输和存储带来了压力。为了实现图像的有效压缩和重构,根据光子计数集成成像的特点,基于分布式压缩感知理论,提出用于图像压缩与重构的方案。该方案将图像分为参考图像和非参考图像两类,对其设置不同的测量率并分别进行重构。为保证非参考图像的重构质量,提出一种联合重构算法。该算法首先对非参考图像进行分块测量,依据与参考图像之间的相关性进行图像块分类,然后结合参考图像测量值信息构建新的测量矢量,利用新的测量矢量完成初次图像重构。为了进一步提升图像重构质量,对初次重构结果进行二次残差补偿重构,获得最终重构结果。最后通过设置不同的测量率进行了大量实验,实验结果表明,所提算法在测量率为0.25时,图像重构质量可以达到30 dB,测量率为0.4时,图像质量可以达到35 dB,算法性能具有一定的优越性。 相似文献
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激光的单色性和自然图像频谱稀疏且集中在低频区间的特点,使图像频谱稀疏采样成像成为可能.基于小规模激光探测器,引入参考激光,本文提出了频域稀疏采样激光成像方法.介绍了频域稀疏采样激光成像的原理和成像系统结构,推导了激光回波重构复频谱的表达式,给出了重构频谱和复图像的仿真结果并分析了信号参数对重构效果的影响,同时采用相干系数、均方误差和结构相似度来评价其重构效果.规模为256×256的激光回波复图像仿真表明, 5个拼接1/4×1/4规模频域探测器组成的近似十字型稀疏采样结构,在约31.25%(5/16)的频域稀疏采样条件下,仍可获得较好的重构频谱和重构复图像. 相似文献
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为了提高最终图像的质量,结合传统的直接重构算法和相位重构算法,提出了一种基于迭代的傅里叶望远镜图像重构方法。对反演得到的傅里叶频谱进行逆傅里叶变换得到直接重构图像,取直接重构图像的阈值图像作为相位重构算法的初始输入,通过迭代能够获得质量更高的图像。成像仿真实验结果表明,成像信噪比为50倍时,与直接重构图像相比,迭代重构图像斯特列尔比从0.82提高到0.88,峰值信噪比从17dB提高到19dB;在成像信噪比为100倍时,迭代重构图像斯特列尔比从0.89提高到0.93,峰值信噪比从20dB提高到22dB。 相似文献
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提出使用统计分析中的Bootstrap方法对鬼成像中图像信息重构的不确定度进行估计。仿真结果表明,Bootstrap方法估计的标准误差分布图与强度关联重构的标准误差理论计算结果一致;用标准Bootstrap方法估计的标准误差和置信区间分布能够很好地解释压缩感知算法得到的重构结果误差,并且使用相应的Bootstrap方法的变种能够更为准确地描述从原始样本中重构图像信息的偏差和绝对误差。所提方案适用于估计无真实参考图像的实际应用场景的重构图像的不确定度。 相似文献
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为提高计算生成集成成像实时交互显示性能和灵活性,构建与集成成像再现系统结构一致的集成光场视见模型,通过该模型为单元图像阵列中每个像素生成一条逆向追踪的光线,使用光线追踪技术并行渲染光线为单元图像阵列像素着色.实验结果表明,顶点数为565 880的点云模型、面数为977 308的含纹理网格模型在透镜数为22×13、视点数为175×175的4K显示系统上显示帧率40fps以上,并实现了缩放、移动、旋转、显示微调等交互功能.该方法摆脱了虚拟相机模型,降低了算法复杂度,利于实现实时交互,能够应用于基于不同分布形式透镜阵列的集成成像显示系统. 相似文献
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针对当前水下单像素成像方法侧重于从整体角度重构目标图像,难以理想地恢复目标细节的问题,提出了一种基于目标搜寻和细节增强的水下单像素成像方法。目标搜寻旨在从图像中判断出目标部分和背景部分,从而增强目标信号,降低背景噪声;细节增强旨在学习采集信息的细粒度特征、增强重构图像的细节。首先用传统单像素成像方法快速重构目标图像;其次通过判断各行、各列最大像素点的差值来区别目标和背景环境;最后用基于分块模型的神经网络学习目标的细粒度特征,提高目标图像的细节部分。为了验证提出方法的可靠性,重构了空间环境和水下环境中的目标图像,实验结果表明,在两种实验环境下,该方法都可以较好地保存目标的细节信息,获得高质量的目标图像。 相似文献
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基于非采样Contourlet变换的遥感图像融合算法 总被引:9,自引:5,他引:4
为了使融合后的多光谱图像在尽可能保持原始多光谱图像光谱特性的同时,显著提高空间分辨力,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的遥感图像融合算法。算法首先对全色波段图像进行非采样Contourlet变换,得到全色波段图像的低频子带系数和各带通方向子带系数;然后针对多光谱图像的每一个波段,将其进行双线性插值后作为融合后多光谱图像的低频子带系数,对全色波段图像的各带通方向子带系数采用基于成像系统物理特性的注入模型(调整系数)进行局部调整后,作为融合后多光谱图像的各带通方向子带系数,从而得到融合后多光谱图像的非采样Contourlet变换系数;最后再经非采样Contourlet逆变换得到该波段具有高空间分辨力的多光谱图像。采用IKONOS卫星遥感图像进行了仿真实验,实验结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面优于其它传统的遥感图像融合算法。 相似文献
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集成成像系统采用微透镜阵列记录空间场景信息,只有一次成像过程,在获取场景深度时,不存在相机的参数设置和校准问题,简化了深度测量过程,具有很大优势。但是由于该系统采集的元素图像分辨率低,容易受记录噪声影响,元素图像之间匹配困难。基于集成成像系统能够计算重构出多幅视图的优势,充分利用多幅视图提供的冗余信息来改善立体匹配情况。采用颜色相似性的自适应窗口在参考视图与其他视图之间进行立体匹配,得到参考视图与其他视图之间的视差信息,利用视差与视图对之间的抽样距离满足正比函数关系的性质,对多个视差值进行函数拟合,减少了由于记录噪声等因素产生的误匹配,物体深度层次的分辨更加准确。 相似文献
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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。 相似文献
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从原理上分析了掩膜的光场成像特点,通过建立光场成像的计算机仿真模型,模拟四维光场的获取,并通过数字对焦算法获得离焦物体的清晰图像.同时利用采样定理分析了孔径采样密度对数字对焦图像的影响,计算出合适的采样间隔对仿真模型的复杂度进行优化. 相似文献