平面复眼空间分辨率增强技术研究

发布时间：2017-10-27 06:09

  本文关键词：平面复眼空间分辨率增强技术研究

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【摘要】：平面复眼成像具有厚度薄的优势,同时根据多目的结构特点,能实现多光谱成像、三维成像、数字重对焦等功能,但由于各子成像系统口径和焦距的显著缩减,空间分辨率成为限制其应用的“短板”。利用各个子成像系统所得图像重建出高分辨图像,实现空间分辨率增强,成为突破该短板的关键。本文以平面复眼空间分辨率进一步增强为研究目标,开展了一系列理论与实验方面的研究工作。论文的主要研究内容有:首先,针对复眼图像高分辨重建算法,研究了以下四个方面的关键技术:(1)针对复眼图像中模糊函数的估计,提出基于USAF 1951分辨率板的模糊函数计算方法,实现了模糊函数的简便估计;(2)针对亚像素偏移值,提出了基于自适应权值和SIFT-RANSAC的图像配准算法,提高了自适应权值算法的配准精度;(3)基于平面复眼成像系统的结构特点,提出了图像配准算法的加速框架,显著消减了配准算法计算复杂度;(4)针对联合重建方法中亚像素偏移值的更新,提出了基于SSIM的高分辨图像联合重建,实现了配准误差的进一步抑制与重建效果的提高。其次,通过复眼图像采集与图像重建整合研究,在平衡系统空间分辨率与系统厚度的情况下,研究了平面复眼成像的最优子孔径数。首先仿真生成不同子孔径数情况下平面复眼成像系统采集的复眼图像,并对这些复眼图像进行高分辨重建,增强系统空间分辨率;然后采用客观评价指标对不同子孔径个数情况下重建效果进行了统计;最后通过实验,验证了仿真的有效性。特别需要指出的是,由于子图像之间亚像素偏移暗含了互补信息,是高分辨重建的重要信息来源,而配准算法计算得到的亚像素偏移值与真实值通常有偏差,所以本文分别探索了真实亚像素偏移值和计算亚像素偏移值两种情况下子孔径数对重建效果的影响。最后,实验研究了平面复眼空间分辨率增强性能。首先介绍了平面复眼成像样机;其次采用此样机,对物距为3m的USAF 1951分辨率板进行成像,在不同光圈数F情况下,实验测量了样机的空间分辨率,并在相同图像传感器和光圈数F情况下,与单孔径成像系统进行了对比;最后,根据实验结果,确定了重建算法提高空间分辨的倍数。
【关键词】：平面复眼 空间分辨率 图像高分辨重建
【学位授予单位】：中国科学院研究生院（光电技术研究所）
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 致谢4-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 目录9-16
• 1 绪论16-40
• 1.1 引言16-17
• 1.2 国内外研究现状17-33
• 1.2.1 概述17
• 1.2.2 典型平面复眼成像系统的构造17-22
• 1.2.2.1 TOMBO、超薄多通道红外成像系统和Pi Cam18-19
• 1.2.2.2 相机平面阵列19-20
• 1.2.2.3 PANOPTES20-21
• 1.2.2.4 与平面复眼成像相关的复眼系统21-22
• 1.2.3 复眼图像重建算法22-33
• 1.2.3.1 反问题与复眼图像重建算法23-24
• 1.2.3.2 平面复眼成像模型24-26
• 1.2.3.3 噪声水平与模糊函数计算26-28
• 1.2.3.4 图像配准28-29
• 1.2.3.5 图像高分辨重建模型29-32
• 1.2.3.6 重建图像质量评价32-33
• 1.3 平面复眼空间分辨率增强技术的发展需求33
• 1.4 成像系统空间分辨率测量方法33-37
• 1.4.1 分辨率板34-35
• 1.4.2 有限距离测量35-36
• 1.4.3 无限距离测量36
• 1.4.4 适用于平面复眼成像的测量方法36-37
• 1.5 研究内容及结构安排37-40
• 2 重建算法的优化40-68
• 2.1 基于USAF 1951 分辨率板的模糊函数计算40-47
• 2.1.1 算法流程41
• 2.1.1.1 正方形区域的识别41
• 2.1.1.2 抠取边缘数据41
• 2.1.1.3 估计模糊函数参数41
• 2.1.2 仿真和实验41-47
• 2.1.2.1 仿真42-46
• 2.1.2.2 实验46-47
• 2.1.3 算法小结及其局限性47
• 2.2 基于自适应权值和SIFT-RANSAC的图像配准算法47-55
• 2.2.1 算法流程49-50
• 2.2.1.1 SIFT-RANSAC49
• 2.2.1.2 彩色分割和区域生长49-50
• 2.2.1.3 自适应权值配准50
• 2.2.2 实验50-55
• 2.2.3 方法小结及其局限55
• 2.3 基于平面复眼的配准算法加速框架55-60
• 2.3.1 平面复眼成像系统结构特点56-57
• 2.3.2 加速框架流程57-58
• 2.3.2.1 对中央子图像与边角子图像进行配准57-58
• 2.3.2.2 计算剩余子图像亚像素偏移值58
• 2.3.3 实验58-60
• 2.3.4 小结60
• 2.4 基于SSIM的高分辨图像联合重建60-66
• 2.4.1 亚像素偏移值和高分辨图像重建联合求解61
• 2.4.2 算法流程61-62
• 2.4.3 实验62-66
• 2.4.4 算法小结66
• 2.5 本章小结66-68
• 3 子孔径数的优化68-84
• 3.1 仿真分析子孔径数对图像重建效果的影响69-79
• 3.1.1 仿真参数的设置69-71
• 3.1.2 仿真分析71-79
• 3.1.2.1 生成不同子孔径数情况下子图像71-73
• 3.1.2.2 亚像素偏移已知情况下的重建效果73-75
• 3.1.2.3 亚像素偏移未知情况下的重建效果75-79
• 3.2 实验验证79-82
• 3.3 本章小结82-84
• 4 平面复眼空间分辨率增强实验研究84-100
• 4.1 平面复眼成像样机84-85
• 4.2 物距为 3 M的分辨率板成像实验85-97
• 4.2.185-97
• 4.2.1.1 光圈数F=2.885-89
• 4.2.1.2 光圈数F=489-91
• 4.2.1.3 光圈数F=891-94
• 4.2.1.4 光圈数F=1694-97
• 4.3 本章小结97-100
• 5 总结与后续工作展望100-104
• 5.1 本论文的主要研究内容100-101
• 5.2 本论文的主要创新工作101
• 5.3 后续工作展望101-104
• 6 参考文献104-116
• 个人简历及攻读博士学位期间取得的研究成果116

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