场景深度无关的虚拟孔径图像鬼影去除算法

发布时间：2018-10-09 20:00

【摘要】：与传统成像系统相比,虚拟孔径成像的深度分辨率大为提高,但虚拟孔径图像的散焦区域普遍存在较严重的鬼影问题。提出一种基于熵值计算的鬼影去除算法,特点在于无须进行场景深度估计。首先,依据光场理论分析了鬼影产生原因;随后,提出了预测图像点聚焦趋势的假设,并依此逐像素计算熵值估计低通滤波器的核函数;根据相邻像素点相似性和相邻聚焦深度图像连续性,采用在空域低通滤波的方法实现图像鬼影去除。在仿真数据和真实数据的实验表明,该算法能够有效去除鬼影,并能保持虚拟孔径图像聚焦区域的清晰成像,从而验证了文中所提出算法的有效性。
[Abstract]:Compared with the traditional imaging system, the depth resolution of virtual aperture imaging is greatly improved, but the defocusing region of virtual aperture image generally has serious ghost problem. A ghost removal algorithm based on entropy calculation is proposed, which is characterized in that it does not need to estimate the depth of scene. Firstly, according to the theory of light field, the cause of ghost image is analyzed, then the assumption of predicting the focus trend of image is proposed, and the entropy value is calculated to estimate the kernel function of low-pass filter. According to the similarity of adjacent pixels and the continuity of adjacent focus depth images, the image ghost removal is realized by using low-pass filtering in spatial domain. Experiments on simulation data and real data show that the proposed algorithm can effectively remove the ghost and keep the focus region of the virtual aperture image clear, thus validating the effectiveness of the proposed algorithm.
【作者单位】： 西安理工大学计算机科学与工程学院;西北工业大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(61501370、61401359、61272287) 陕西省自然科学基础研究计划(2016JQ6069、2015JQ6209) 虚拟现实技术与系统国家重点实验室开放课题(BUAAVR-16KF-10)资助
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2260598