分布式孔径数字全息成像系统误差标定

发布时间：2020-07-13 16:35

【摘要】：基于数字全息术的分布式孔径综合成像是一种先进的主动成像技术。采用多个子孔径对目标进行全息探测,然后将各个子孔径上的目标光复振幅根据其空间位置综合起来,从而获得较大的数值孔径,最终实现多孔径综合高分辨率成像。这种成像系统的难点在于子孔径之间的相位误差应控制在十分之一个波长以内。考虑到子孔径间的相对旋转、放大率、位移和倾斜误差对综合成像质量的影响,深入研究了基于图像配准和清晰化的系统误差标定和校正方法,研究内容和结果包括以下3个方面。针对子孔径间的旋转和放大率误差,研究了基于图像配准的误差标定和校正方法。首先理论分析了子孔径间的旋转和放大率误差的特点;然后提出了尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)和快速鲁棒特征(Speeded-Up Robust Features,SURF)算法的误差标定方法,以及基于图像变换的校正方法;最后进行了实验验证。实验结果表明:基于图像配准的误差标定和校正方法具有较高的精度;与SURF算法相比,在相同大小的散斑噪声下,SIFT算法的精度更高。针对子孔径间的位移和倾斜误差,研究了基于图像相关和清晰化的误差校正方法。首先理论分析了子孔径间的位移和倾斜误差对综合成像质量的影响;然后根据二者之间的耦合关系,提出了基于目标图像相关和清晰化的粗精两级校正方法,即在图像相关法获得的初始值的基础上,采用随机并行梯度下降算法(SPGD)对图像清晰度进行优化,从而实现精校正;最后通过9孔径综合模拟实验进行了验证。实验结果表明,基于图像相关和清晰化的误差校正方法能够有效校正子孔径间的位移和倾斜误差,提高综合成像质量。最后,为了便于实际应用,设计了基于C语言的三孔径综合成像程序模块。在VS2013开发环境下,基于MFC开发技术编写了对话框界面,利用Open CV图像视觉库和自己开发的其他程序模块,实现了系统误差标定和校正功能。运行结果验证了程序设计的正确性,因此能够很好地应用于实际系统。
【学位授予单位】：华北理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;TN26
【图文】：

示意图,孔径综合,全息术,成像系统

θ = 1.22λ / D。该关系式表明光波长越小、系统的口径直径越大，系统的角分辨率就越高。然而，针对特定的应用场合，一方面激光波长有一定的限制，如各个大气窗口，另一方面，成像系统口径也会受到材料、工艺、成本、质量和平台载荷等诸多因素的限制。因此研究人员开始寻求新的理论和方法来提高成像分辨率，其中孔径综合是主要方法之一。综合孔径技术是指利用多个小口径天线排列成一定形式的稀疏孔径阵列，对物体进行探测，利用信息处理手段对探测结果进行处理，最终等效于单个大口径的观测结果[15]。基于数字全息术的分布式孔径综合成像是一种先进的成像技术，能够在低照度、复杂背景条件下获取高分辨率远距离景物三维图像，具有重要的应用价值。基于该技术的成像系统如图 1 所示[6]，子孔径记录目标返回光和本地参考光的干涉信号（图 1 中只给出一个子孔径模块）即数字全息图，然后根据其空间位置对各个全息图（或复原出的目标光复振幅）进行综合，最后数值模拟衍射计算出目标图像。

示意图,孔径,实验装置,示意图

这正是本课题的研究目标。1.2.3 孔径综合相位误差校正技术2007 年美国 Lockheed Martin 公司的 Joseph C. Marron 等人首先对这种主动成像体制进行了室内实验[4]，验证了该技术的可行性。室内 4 孔径实验装置的示意图如图 2 所示。激光器发射出的相干光束被分为两束，一束光射向目标，另一束光进一步被分为 4 束分别作为 4 个子孔径内的本地参考光。目标散射光经过一个准直器（模拟目标在无穷远处）后被子孔径接收。子孔径内的光电探测器分别记录本地参考光与目标返回光的干涉信号，即数字全息图。在数字信号处理器中，采用傅立叶变换和空间滤波等方法从干涉信号中分别复原出子孔径探测面上的目标返回光复振幅，然后按照子孔径空间位置对 4 个复振幅进行排列，最后通过数值模拟光束衍射过程计算出目标图像。Joseph C. Marron 等人得到的室内实验结果如图 3 所示，左图为子孔径探测到的干涉信号，右图为计算出的目标灰度图（8 帧数据的平均结果）。

室内实验,干涉信号,目标图像,成像

kheed Martin 公司 Joseph C. Marron 等人建立了“Y”型 9 孔径成像系统，首次了室外近地 500m 水平综合成像，在大气相干长度为 90mm-2mm 的条件下初得了较高分辨率的图像，其中子孔径直径为 90mm，目标为一个长 28cm 的车同年 Joseph C. Marron 等人开展了双波长三维成像试验。同期，Dayton 大学雷光通信研究室对这种成像方法也显示出极大的兴趣，Nicholas J. Miller 等人开计用于水平 7km 成像的 3 孔径实验平台[20]，并从视场、角分辨率、探测距湍流影响等几个方面进行了详细分析。在此基础上，2012 年 Dayton 大学ller 等人为了实现大气湍流环境下的实时综合成像，开发了基于 GPU 构架的 1综合处理硬件系统[22]。7 孔径综合成像时，系统对 7 帧 128*128 数据的处理速到 1000Hz，对 36 帧的处理速度达到 300Hz。与双核 CPU、Matlab 环境下的速度相比，该硬件构架的效率提高了 8300 倍，然而从室内综合成像结果来仍然没有达到理论效果。100400

【参考文献】