基于光學成像特性的高分辨圖像復原技術(shù)研究.pdf

1、光學圖像作為一種主要的信息載體在人們的日常生活，科學研究，軍事國防等各個領(lǐng)域都有著非常廣泛的應用。高分辨率，高清晰度的光學圖像，尤其對于遙感類應用，如氣象預測，自然災害監(jiān)控與防治，農(nóng)林保護，國土、海洋資源調(diào)查以及軍事偵察等具有舉足輕重的戰(zhàn)略意義。但是在實際光學系統(tǒng)中，圖像的分辨率和清晰度往往受到多方面的約束：對于輕小型光學成像系統(tǒng)，小孔徑限制了圖像的極限分辨率，衍射退化造成了截止頻率外信息的丟失；成像系統(tǒng)所期望的大視場不可避免的帶來邊緣

2、視場的像差惡化，各視場退化情況不同，影響信息的判讀；而機載，艦載，車載圖像的采集，常常碰到被攝物體與成像器件的相對運動或被攝視場內(nèi)物體的局部運動和離焦，同樣引起了圖像的退化。為了找回成像鏈路丟失的細節(jié)信息，提高圖像分辨率，使圖像盡可能反映被攝物體的特征，本文從這幾個方面展開了基于光學成像特性的圖像高分辨率復原技術(shù)研究。
　　 首先，本文對小孔徑成像系統(tǒng)的衍射退化和復原進行了仿真分析，在此基礎(chǔ)上根據(jù)遙感應用設(shè)計了小孔徑成像系統(tǒng)實驗

3、室模型，進行了退化函數(shù)設(shè)計值，實驗室環(huán)境測量值和圖像“刀刃法”提取值的復原對比；完成了不同孔徑下小孔徑成像系統(tǒng)拍攝圖像的高分辨復原，有效提高了圖像質(zhì)量；深入研究了各種圖像復原算法，總結(jié)在復原圖像的同時抑制噪聲和振鈴波紋，保留圖像細節(jié)的方法，對算法進行改進和優(yōu)化；對比分析了不同對象，不同細節(jié)度，不同模糊度，不同信噪比圖像在不同PSF初始估計，不同迭代次數(shù)，不同復原算法條件下的圖像復原情況。
　　 其次，針對大視場的像差隨空間變化的

4、成像系統(tǒng)，提出了針對退化函數(shù)隨空間變化(Space-Variant Point Spread Function, SVPSF)圖像的基于梯度振鈴矩陣(Gradient Ringing Metric， GRM)評價方法的總變分(Total Variation， TV)分塊復原算法；提出了等暈區(qū)外延加權(quán)漸變拼接的方法消除分塊復原法子塊之間的拼接縫；分析了外延重疊區(qū)大小選擇與復原圖像質(zhì)量的關(guān)系，分析不同復原算法對消除塊間拼接縫的作用。設(shè)計搭建

5、了SVPSF成像系統(tǒng)，在分析了大視場成像系統(tǒng)像差隨視場發(fā)生變化規(guī)律基礎(chǔ)上完成了對SVPSF系統(tǒng)實拍圖像復原。
　　 最后，針對局部離焦和局部運動模糊的SVPSF圖像，提出了綜合使用功率譜曲線，梯度分布曲線，局部方差分布，最大飽和度分布等評價因子來構(gòu)建模糊區(qū)域標識，并以此作為image matting（圖像目標提?。┧惴ǖ南闰炛R“trimap”的自動化區(qū)域分割方法。提出了使用alpha-map作為加權(quán)模板在分離出的模糊區(qū)域復原迭