面向图像复原的广义岭估计模式法波前重构

为了提高自适应光学图像的复原效果,提出了一种面向图像复原的广义岭估计Zernike模式波前重构算法。首先,按照用时间换精度的思路,把广义岭估计引入自适应光学波前重构算法中。改善最小二乘估计的奇异性,抑制波前测量误差的放大。然后,引入迭代计算提高方程的解算精度,进一步提高点扩散函数(PSF)重建质量。最后,利用广义岭估计重建的PSF对降质图像进行复原实验验证PSF的重建质量。实验结果证明,广义岭估计PSF的复原效果比最小二乘估计PSF高约15%,更接近成像系统的光学衍射极,同时复原计算迭代次数也减少了35%。新算法重构的PSF在图像复原中有更好的图像重建效果。     

光学稀疏孔径系统复合阵列构造对系统成像的影响

复合孔径阵列结构是通过复制子孔径来扩展阵列大小以得到甚高分辨率的一种有效手段.针对光学稀疏孔径系统的成像特征给出一种改进的信噪比(SNR)评价方法.在典型环形、典型Golay-6型和典型Y型阵列结构的基础上,研究了两种不同的复合孔径阵列构造方式.分析了6种复合阵列结构的调制传递函数,并以遥感影像为扩展物体进行光学成像实验,最后运用相关系数和改良后的信噪比对成像结果进行评价.结果表明,主阵列的结构决定了系统成像质量的好坏,子阵列构造方式只能在有限程度上改善图像质量.对不同类型的复合孔径主阵列,子阵列构造方式对成像质量的影响是不同的,并不具有一致规律.应针对主阵列结构的特征去选择其子阵列的构造方式,做到阵列优化.     

提高相位误差容限的光学合成孔径多帧成像方法

相位误差的存在严重降低了光学合成孔径系统的成像质量。针对活塞误差和倾斜误差的不同特性,设计对应的量化指标,并以维纳滤波进行复原,利用相关系数进行评价。统计结果表明,只有活塞误差均值小于0.06λ,倾斜误差均值小于16μrad时,才能保证相关系数大于0.98,近似实现无损复原。在此基础上,通过旋转阵列获取频谱不同的多帧图像共同参与复原,以减小或消除相位误差的影响。比较不同旋转角度和次数情况下的复原结果,最终确定最优方案。实验结果表明,该方法与直接成像相比,可以显著提高含相差系统的图像复原质量,而且将两种相位误差容限分别提高到0.12λ和35μrad,降低了对光学设计和相差校正的精度要求。     

一种新的光学合成孔径系统成像性能指标与光瞳优化方法

为探索能够准确反映合成孔径系统成像性能的特征指标,计算比较了三种典型的六孔径阵列的填充因子上下限、截止频率、截止能量比以及相关系数等参数,发现其成像质量主要与调制传递函数(MTF)中低频段的频谱分布有关。在此基础上,提出了综合考虑频率高低与频段分布均匀性的加权频段能量曲线,可以较准确地反映不同阵列在成像质量方面的差异。为实现MTF中低频段频谱能量最大化,对三种阵列的光瞳结构进行优化,得到对应的中心聚合型阵列。实验结果表明,新阵列在成像质量上明显优于原阵列,填充因子范围也能满足一般设计需求。     

基于目标和点扩展函数联合估计的点源目标图像近视解卷积

在传统的基于波前探测的解卷积方法中,由波前探测得到的点扩展函数被认为是精确的,并用维纳滤波进行复原,但是点扩展函数不可避免地存在误差,所以最终的复原目标图像质量不佳.为了解决该难题,提出了基于目标和点扩展函数联合估计的图像近视解卷积算法.它运用了点扩展函数和目标的先验信息,对点扩展函数和目标进行了规整和进一步约束,从而得到更优的恢复图像质量.对该方法的原理和实现过程进行了阐述,并将其运用于室内点源目标数据中.实验结果证明,与维纳滤波方法相比,该方法使图像恢复的效果得到明显改善.     

光学合成孔径一维旋转阵列多帧成像优化方法

为提高一维合成孔径阵列的成像分辨率,研究 利用旋转基 线的方式实现含相位误差情况下的一维阵列多帧成像与复原。首先比较不同子孔径数及排列 方式的优劣,确定合适的阵列结 构;然后通过旋转基线进行多帧成像,实现频谱在各方向上的覆盖;利用多帧维纳滤波进行 复原,以相关系数为评价准则, 并结合成像性能与效率在3种备选方案中确定理想的旋转方式;最后通过增加旋转次数,实 现频谱的重复覆盖,以消除考虑相 位误差对成像质量的影响。实验表明,以60°旋转5次成像时,一维三孔径阵列的活塞误差 容限为0.07,倾斜误差容限为 40μrad。本文提出的一维旋转阵列多帧成像方法可以在消除一 定相位误差影响的同时实现高清晰复原,具有较强的实用价值。     

基于旋转阵列的多帧合成孔径图像复原

针对光学合成孔径成像系统的调制传递函数 (MTF)在中-低频段的衰减以及造成的合成图像降质问题,以6孔径Y型 阵列 为例,提出子孔径阵列旋转成像以获取包含互补信息的多帧图像;通过截止频率与中频能量 比确定旋转角度,并 利用多帧迭代盲解卷积算法进行图像复原。实验表明,与现有的代表性工作相比,本文方法 对于Y型阵列的合成孔径图像有较好的复原效果和重建的准确性。     

影像压缩几何畸变度量方法的改进

数字影像巨大的数据量已给涉及影像存储与传输的许多应用领域带来严重障碍,因此对影像数据压缩具有十分重要的意义.对众多的压缩方法来说,基本上可分为两类:无损压缩和有损压缩.无损压缩就是在压缩过程中没有任何信息损失,重建图像与原始图像完全一样,正由于此才使得无损压缩的压缩比比较低,限制了其应用.而有损压缩则是在压缩过程中有信息损失,其重建图像相对于原始图像有一定的畸变或误差,正是由于这种误差才换来有损压缩较高的压缩比,从而得到广泛的应用.