平面复眼空间高分辨率技术研究
发布时间：2021-12-22 23:20
平面复眼成像系统具有结构紧凑和功能多样化的优点,在成像设备小型化和计算成像等领域具有广泛的应用前景。然而由于复眼子孔径较小和子孔径图像传感器空间采样率较低等问题,各个子孔径的图像质量和空间分辨率较低。对高分辨率应用场景,如何提高平面复眼系统的空间分辨率是亟需解决的问题。尽管现有平面复眼系统采用多种空间高分辨率重构算法或多图像超分辨算法以提高其空间分辨率,然而这些系统所采用的高分辨率重构算法仍然存在自适应性和鲁棒性较差以及应用范围较小的问题,这极大地限制了平面复眼成像系统的高分辨性能、灵活设计和实际应用。为了解决上述问题,本论文以平面复眼系统空间分辨率提高为研究主线,以变分贝叶斯多图像超分辨理论作为平面复眼系统空间分辨率提高的理论框架,重点研究如何在该框架下进一步提高多图像超分辨算法以及相应平面复眼系统的自适应性、鲁棒性和分辨率增强性能。论文的主要研究内容可以分为如下三个部分:1.由于高分辨率图像先验模型在用于平面复眼分辨率提高的多图像超分辨理论中的重要性,首先提出了一种基于滤波器组和l1范数的高分辨率图像先验模型,该先验模型的滤波器组可以进行灵活的选择和设计,同时...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：137 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
成像系统信息流示意图
图 1-2 典型的复眼示意图主要关注平面并置性复眼，并置眼设计有利于其各个子孔径)独立控制，进一步增加了系统的灵活性。在下文的论述中平面复眼。系统对场景信息的传输方式来看，现有的平面复眼成像系分视场成像复眼和视场重叠成像复眼，如图 1-3 所示[7]。分个光学子孔径仅对场景的一部分进行成像，然后通过拼接图像，这里的拼接分为光学拼接型[8-10](见图 1-3a)和图像拼种：光学拼接型复眼通过精密的光学设计直接在像平面上获像拼接型复眼的相邻子孔径所成图像部分重叠，通过图像图像拼接为整个场景的图像。视场重叠型复眼[13-19](见图 1-使得各子孔径所成图像有尽可能大的视场重叠，然后通过率增强技术获得重叠视场的高分辨率图像。光学拼接型的较好的适应性，然而其高分辨率性能依赖于精密的光学设
(a) (b) (c)图 1-3 三种平面复眼结构示意图[7]。(a)光学拼接型；(b)图像拼接型；(c)视场重叠型视场重叠型复眼系统主要有如下三个方面的优势[17]：一，在单孔径成像系统中，敏感度和分辨率是耦合的[26]，视场重叠复眼结大扩展了成像系统设计的灵活性，最明显的就是系统的敏感度和分辨率可以；二，通过适当的光学设计，复眼系统可以非常自然地实施广义采样策略[27通过各个带宽更低的光学子孔径对成像场景进行采样，各个子孔径采样通过的空间相位偏移来获得互补的非冗余信息，再通过广义采样信号重构理论获间高分辨率图像；三，视场重叠型复眼系统使得场景灵活、功能多样的多维度的信号采样成能[31-32]，包括各个子孔径在不同时刻采样、从不同视角采样、对不同光频谱、利用不同极化方式采样等。系统采集的多维信号为接下来的信号和信息处供了更多的可能，也为扩展成像系统的功能提供了更多的可能。
【参考文献】：
期刊论文
[1]遥感图像分辨率提升与数据处理[J]. 刘秀,刘咏,张翠,金伟其. 激光与光电子学进展. 2019(08)
[2]遥感图像的MAP超分辨重建[J]. 刘涛,钱锋,张葆. 液晶与显示. 2018(10)
[3]高灵敏度低噪声科学级CMOS图像传感器微光探测[J]. 张元涛,曹开钦,孙德新,刘银年. 激光与光电子学进展. 2018(08)
[4]基于小波域稀疏表示和自适应混合样本回归的图像超分辨率重建算法[J]. 刘微容,张超鹏,刘朝荣,刘婕. 兰州理工大学学报. 2018(03)
[5]融合特征分类和独立字典训练的超分辨率重建[J]. 汪荣贵,汪庆辉,杨娟,胡敏. 光电工程. 2018(01)
[6]光场成像技术:模型、标定、重建及应用（英文）[J]. Hao ZHU,Qing WANG,Jingyi YU. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2017(09)
[7]基于凸集投影的高分四号卫星影像超分辨率重建[J]. 许丽娜,何鲁晓. 测绘学报. 2017(08)
[8]基于小波域压缩感知的遥感图像超分辨算法[J]. 杨学峰,程耀瑜,王高. 计算机应用. 2017(05)
[9]一种监控视频人脸图像超分辨技术[J]. 王嫣然,罗宇豪,尹东. 光学学报. 2017(03)
[10]电磁超构材料色散调控研究进展[J]. 郭迎辉,蒲明博,马晓亮,李雄,罗先刚. 光电工程. 2017(01)
博士论文
[1]光场成像技术研究[D]. 周志良.中国科学技术大学 2012
硕士论文
[1]基于深度学习的单幅遥感图像超分辨重建[D]. 李欣.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
[2]基于稀疏表示的医学超分辨率图像重建研究[D]. 曾继琴.哈尔滨工程大学 2017
本文编号：3547300
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：137 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
成像系统信息流示意图
图 1-2 典型的复眼示意图主要关注平面并置性复眼，并置眼设计有利于其各个子孔径)独立控制，进一步增加了系统的灵活性。在下文的论述中平面复眼。系统对场景信息的传输方式来看，现有的平面复眼成像系分视场成像复眼和视场重叠成像复眼，如图 1-3 所示[7]。分个光学子孔径仅对场景的一部分进行成像，然后通过拼接图像，这里的拼接分为光学拼接型[8-10](见图 1-3a)和图像拼种：光学拼接型复眼通过精密的光学设计直接在像平面上获像拼接型复眼的相邻子孔径所成图像部分重叠，通过图像图像拼接为整个场景的图像。视场重叠型复眼[13-19](见图 1-使得各子孔径所成图像有尽可能大的视场重叠，然后通过率增强技术获得重叠视场的高分辨率图像。光学拼接型的较好的适应性，然而其高分辨率性能依赖于精密的光学设
(a) (b) (c)图 1-3 三种平面复眼结构示意图[7]。(a)光学拼接型；(b)图像拼接型；(c)视场重叠型视场重叠型复眼系统主要有如下三个方面的优势[17]：一，在单孔径成像系统中，敏感度和分辨率是耦合的[26]，视场重叠复眼结大扩展了成像系统设计的灵活性，最明显的就是系统的敏感度和分辨率可以；二，通过适当的光学设计，复眼系统可以非常自然地实施广义采样策略[27通过各个带宽更低的光学子孔径对成像场景进行采样，各个子孔径采样通过的空间相位偏移来获得互补的非冗余信息，再通过广义采样信号重构理论获间高分辨率图像；三，视场重叠型复眼系统使得场景灵活、功能多样的多维度的信号采样成能[31-32]，包括各个子孔径在不同时刻采样、从不同视角采样、对不同光频谱、利用不同极化方式采样等。系统采集的多维信号为接下来的信号和信息处供了更多的可能，也为扩展成像系统的功能提供了更多的可能。
【参考文献】：
期刊论文
[1]遥感图像分辨率提升与数据处理[J]. 刘秀,刘咏,张翠,金伟其. 激光与光电子学进展. 2019(08)
[2]遥感图像的MAP超分辨重建[J]. 刘涛,钱锋,张葆. 液晶与显示. 2018(10)
[3]高灵敏度低噪声科学级CMOS图像传感器微光探测[J]. 张元涛,曹开钦,孙德新,刘银年. 激光与光电子学进展. 2018(08)
[4]基于小波域稀疏表示和自适应混合样本回归的图像超分辨率重建算法[J]. 刘微容,张超鹏,刘朝荣,刘婕. 兰州理工大学学报. 2018(03)
[5]融合特征分类和独立字典训练的超分辨率重建[J]. 汪荣贵,汪庆辉,杨娟,胡敏. 光电工程. 2018(01)
[6]光场成像技术:模型、标定、重建及应用（英文）[J]. Hao ZHU,Qing WANG,Jingyi YU. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2017(09)
[7]基于凸集投影的高分四号卫星影像超分辨率重建[J]. 许丽娜,何鲁晓. 测绘学报. 2017(08)
[8]基于小波域压缩感知的遥感图像超分辨算法[J]. 杨学峰,程耀瑜,王高. 计算机应用. 2017(05)
[9]一种监控视频人脸图像超分辨技术[J]. 王嫣然,罗宇豪,尹东. 光学学报. 2017(03)
[10]电磁超构材料色散调控研究进展[J]. 郭迎辉,蒲明博,马晓亮,李雄,罗先刚. 光电工程. 2017(01)
博士论文
[1]光场成像技术研究[D]. 周志良.中国科学技术大学 2012
硕士论文
[1]基于深度学习的单幅遥感图像超分辨重建[D]. 李欣.中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所) 2018
[2]基于稀疏表示的医学超分辨率图像重建研究[D]. 曾继琴.哈尔滨工程大学 2017
本文编号：3547300
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