混沌调频雷达成像仿真

混沌调频信号类似随机信号,具有较强的抗干扰性能(ECCM)。为了提高成像雷达的抗干扰性能,该文把混沌调频信号用于成像雷达系统,使用n-Way Bernoulli映射产生混沌序列,用该混沌序列进行频率调制得到的信号具有良好的自相关特性,不但可以获得高分辨率雷达图像,还使雷达波形难于辨识。该文分析了信号模型,对点目标进行了仿真,分析了脉冲压缩波形的旁瓣特性。结果表明,混沌调频信号用于成像雷达系统可获得比较理想的点目标图像,在成像雷达系统中有良好的应用前景。     

基于序列图像处理技术的高分辨率红外图像重建方法

红外成像系统由于探测器阵列对图像的欠采样和成像单元尺寸等因素，图像分辨率低，无法满足实际应用的需要。介绍了目前主要研究和采用的基于序列图像处理技术的高分辨率红外图像重建方法，包括空间域的的常用方法，如贝叶斯法、凸集投影法、迭代反投影及频率域方法，指出了红外序列图像高分辨率重建的研究和发展方向。     

机载聚束SAR的信号处理技术

聚束SAR是获得高分辨率的重要工作模式,距离上去调频技术是ISAR和小成像带SAR常用的经济有效的方法。本文讨论了聚束模式下距离上去调频信号的回波信号的模型和特点,以及FSA成像算法的基本概念,并将FSA运用于Ku波段飞行试验数据的成像中,获得了高分辨率图像,其几何分辨率达0.5m×0.5m。     

CCD的空间偏置成像技术

使用１ｉｎ光学格式的ＣＣＤ成像系统比较容易获得高分辨率图像，而２／３ｉｎＣＣＤ成像难以达到高分辨率，它的体积和功耗却小得多。因此，研究小型ＣＣＤ的高分辨率成像技术一直是十分关注的问题。分析了在欠抽样的情况下，既提高分辨率又抑制混迭失真的空间偏置成像的原理、方法。介绍两种成像系统：ＲＧＢ高分辨率成像和ＤＧ高可辨率成像。使用２／３ｉｎ１３０万像素的ＣＣＤ，可获得１０００ＴＶ线的高分辨率图像，文中还比较     

基于相机实拍的高分辨集成成像三维显示技术的研究

为了实现高分辨率集成成像三维显示,设计了一种基于数码相机实拍的集成成像高分辨率图像采集系统,给出3D图像的深度范围;对实、虚显示模式的图像分辨率进行分析研究。基于集成成像原理用数码相机进行高分辨率的图像采集,由微透镜阵列节距、焦距、物距等参数计算出显示分辨率与显示深度,结合计算机进行图像处理,通过高精度打印图像并与微透镜阵列粘合的方法进行实验验证,给出拍摄参数和显示参数并与传统视差显示模式和集成成像的聚焦显示模式进行比较。在参数匹配较好的情况下,集成成像实、虚显示模式的图像分辨率优于聚焦显示模式和传统视差显示模式,并可采用较宽节距的微透镜阵列,验证了集成成像实、虚显示模式下可实现高分辨率的三维显示。通过集成成像高分辨率图像采集,并以实模式、虚模式显示模式,可获得高分辨率的集成成像三维显示。     

基于深度学习的红外夜视图像超分辨率重建

针对红外夜视图像对比度低、成像质量不高的问题,提出适合红外夜视图像超分辨率重建方法。在自然图像超分辨率重建模型的基础上增加基于Retinex的对比度增强预处理步骤,并对网络模型做如下改进:构建超深卷积神经网络学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,增大感受野,提升网络学习能力;仅学习高低分辨率图像间的差值信息加速网络收敛。针对高分辨率红外夜视图像不易获得,数据量较少的问题,利用迁移学习理论,使用少量的高分辨率红外夜视图像为目标样本,对自然图像超分辨率重建模型进行微调,得到适合红外夜视图像重建的网络权重模型。实验结果证明:使用该方法得到的红外夜视图像信息丰富,层次分明,具有良好的视觉效果。     

高分辨率卫星海洋背景成像仿真方法

海洋背景的仿真是海面目标场景仿真的关键环节,是海洋目标-背景耦合作用模拟的重要基础,决定了仿真图像中目标与背景差异特征的正确性和真实性。高分辨率遥感成像下,海面细节特征突显,以往视海表为均匀辐射面的处理方法给高分辨率海洋场景仿真造成较大误差。重点研究了海面三维形态、多组分分布与海水方向反射特性的耦合作用和辐射模型,提出了海面高分辨率遥感成像仿真方法。通过频谱分析的方法构建海面三维模型,根据海面组分分布的不同及不同位置海面法向的不同,修正了低分辨率下的海洋BRDF模型,使其满足高分辨率卫星图像的仿真应用,计算出不同组分的海面的方向反射数据,并将其与海面三维模型关联,构建了亚米级海面三维辐射模型,通过光线追踪方法建立海面零视距辐射场,并经过大气影响和传感器效应,模拟不同海况条件下卫星遥感图像。结果表明:将ZY3-02卫星实测海面图像与相同成像条件下的仿真图像对比,图像均值的误差为3.7%,标准差误差为9.9%,可以较真实地模拟高分辨率卫星成像下的海洋背景。     

基于标定信息的高低分辨率图像配准方法

针对激光三维成像系统分辨率较低,特征点不易提取,同时与可见光成像系统图像配准实时性不高的问题,提出了一种基于标定信息的低分辨率距离图像与高分辨率强度图像配准方法。首先,通过对激光三维成像系统与可见光成像系统进行标定,得到了二者的内参数、外参数以及畸变系数;其次,利用二者的标定信息,通过构造像素匹配模型,确定了低分辨率距离图像像素点所对应的高分辨率强度图像像素点。最后,通过遍历低分辨率距离图像每一个像素点,实现低分辨率距离图像与高分辨率强度图像的像素配准。实验结果表明:该方法在保持准配精度基本不变的情况下,配准时间从2.111 s减为0.856 s,降低了算法的时间消耗,具有一定的可行性。     

超分辨率重构复眼成像技术的研究进展

超分辨率图像重构复眼成像将超分辨率重构技术与复眼成像技术相结合。复眼成像系统获取低分辨率图像,超分辨率重构算法计算获取高分辨率图像。总结了超分辨率图像重构复眼成像的研究现状,介绍了复眼图像超分辨率重构的基本原理和现阶段主要成像系统。结合成像模型角度,分析了常用的复眼图像超分辨率重构算法,以及定量测试评价与视觉角度评价的主要方法。为深入研究超分辨率图像重构复眼成像提供了参考。     

数字域斜模态时间延迟积分技术

为了实现遥感图像超分辨目的,提出数字域斜模态时间延迟积分(Digital Domain Tilting Model Time Delayed and Integration,DT-TDI)技术。对技术过程所涉及的数字域TDI技术、倾斜采样成像理论、数字域斜模态TDI技术等分别进行分析与研究。首先,构建通用的数字域TDI模型。之后,利用倾斜采样成像思想,构建适用于不同倾斜角度下的DT-TDI模型。然后,以45°倾角对模型进行实验验证,获取该角度一定姿轨条件下的序列低分辨率图像。最后,通过超分辨算法对具有亚像素位移的低分辨率图像序列进行超分辨重构,获取高分辨率图像。实验结果表明,DT-TDI技术可在不同倾斜模态下进行稳定成像,45°倾角时获取的低分辨率图像亚像素位移误差约15%,基本满足超分辨重构需求。重构后图像分辨率明显提升。     

基于图像稀疏表达的模拟退火图像复原

针对现有的图像复原方法振铃效应严重的问题,提 出了一种基于图像稀疏表达的模拟退火的图像复原方法来恢复模糊图像。首先根据模拟退火 算法的要求,建立价格函数并 通过图像的模糊因子确定参数;然后在价格函数中的约束项引入图像的稀疏性,以提高复原 图像的质量;接着给初始解一个随机扰动,产生扰动解,并根据扰动解所造成的价格函数 的变化判断是否接受该扰动解;最后,当价格函数小于某一预设值时所得到的解即为复原 图像。实验结果表明,复原后图像细节增加且振铃效应明显减少,相对于目前已有的复原方 法,峰值信噪比(PSNR)平均提高了2~3dB。恢复效果表明,本文方法具有较大的实用价值。     

基于蛙跳算法的模糊图像复原

为了提高模糊图像复原后的清晰度,提出蛙跳算法。将蛙群体分成若干个族群,每个族群包含若干只青蛙,每次进化只更新最差青蛙的位置。为防止解空间收缩,对最优个体进行高斯变异算子操作,同时设定阈值策略对蛙跳各维变量进行指导性更新。建立模糊图像复原模型,用蛙跳算法非线性映射特性建立模糊图像与复原的函数关系,使模糊图像复原的解最终收敛于泊松统计的最大似然解。建立了复原评价指标。仿真实验结果表明,与其他算法相比,蛙跳算法复原较清晰,改善百分比最大,同时耗时最少。     

Image restoration in computed tomography: the spatially invariant point spread function

Image restoration to deblur smoothing caused by the finite-size X-ray beam profile for a simulated computed tomography (CT) system is presented. Three simple image restoration methods are compared when the point-spread-function (PSF) is spatially invariant. In the first restoration method, an iterative least squares solution, regularized with the image norm and constrained by the boundary of the object, is obtained from the projection data. In the second method, a Wiener filter, designed using the power spectrum of CT noise, is applied to the reconstructed CT image. The third method obtains a weighted least-squares solution, by iteration, from the reconstructed CT image; the solution is regularized with the weighted image norm. Restored images were compared with the image obtained using filtered backprojection method. Differences between these images were evaluated qualitatively.     

面向图像复原的广义岭估计模式法波前重构

为了提高自适应光学图像的复原效果,提出了一种面向图像复原的广义岭估计Zernike模式波前重构算法。首先,按照用时间换精度的思路,把广义岭估计引入自适应光学波前重构算法中。改善最小二乘估计的奇异性,抑制波前测量误差的放大。然后,引入迭代计算提高方程的解算精度,进一步提高点扩散函数(PSF)重建质量。最后,利用广义岭估计重建的PSF对降质图像进行复原实验验证PSF的重建质量。实验结果证明,广义岭估计PSF的复原效果比最小二乘估计PSF高约15%,更接近成像系统的光学衍射极,同时复原计算迭代次数也减少了35%。新算法重构的PSF在图像复原中有更好的图像重建效果。     

折/反射全方位视觉空间移变点扩散函数建模与图像复原

在分析折/反射全方位视觉(COV)图像模糊尺度分布规律的基础上提出了一种基于径向边缘检测的空间移变点扩散函数(SV-PSF)建模方法,并且研究了基于一种可以方便地加入空域可变模糊模型等先验知识的凸集投影(POCS)图像复原方法。本文提出的建模方法在有限的径向边界区域建立COV的全局SV-PSF模型,避免了一般建模方法需要大量的边缘检测和图像分割计算;采用基于POCS算法空域图像复原方法,很好容纳了SV-PSF这一先验知识,在实验中与MATLAB的盲反卷积工具箱函数的处理结果进行了对比,结果表明本文方法的灵活性和有效性。     

高速飞行条件下长曝光图像复原方法北大核心CSCD

在大气层、临界层中高速飞行的飞行器其周边的光学成像环境复杂,准确求解点扩散函数并抑制噪声是图像复原的两个重点。针对目前复原算法存在抗噪性能差、先验信息利用不足等问题,本文提出高速飞行条件下长曝光图像的图像复原方法。首先构造多尺度多方向形态学滤波器对图像进行去噪预处理;引入小波变换将小波的多分辨率特征与图像复原相结合,进一步抑制残留噪声并加快运算速度;采用结合最大类间方差法的Radon变换计算运动模糊点扩散函数;最后构造多直线拟合模型,提出基于图像梯度的对称频谱估计,自适应重建清晰图像频谱。实验表明,本文算法可使用单幅长曝光图像完成有效去噪和去模糊,满足实时复原场景,PSNR和SSIM评价指标数值有效提升。     

高速运动目标的运动模糊图像复原研究

对单一图像进行运动模糊复原,存在模糊点扩散函数（PSF）难以估计以及图像反卷积的病态性问题。利用多个PSF具有联合可逆性的特点,针对运动目标观测,提出采用参数相同的多个成像设备共同对同一视场进行拍摄,来获取背景相同、曝光时间不同、目标模糊程度不同的观测图像;然后利用同一设备获取的序列图像进行目标的模糊PSF估计;并根据目标背景的运动模糊叠加特征,分别从观测图像中提取出完整的模糊目标图像;最后,对这些具有不同PSF的同一目标图像进行空间域迭代复原算式的联立求解。实验表明:该方法设计的目标获取装置对硬件条件要求较低,获取的图像更便于采用多点扩散函数联合进行图像复原,复原效果良好。     

线性退化二值图象的最大熵复原法

本文主要用最大熵方法对线性退化二值图象的复原进行了研究。利用原始图象的二值特性,提出了二值约束的最大熵复原方法,并对其解的存在性和唯一性进行了论述,对双约束最大熵的求解问题给出了算法;运用最大有界熵概念,提出了二值约束的最大有界熵复原法。文中将上述复原法同维纳滤波法和最大熵法进行了比较,实验结果表明,用二值约束的最大(有界)熵法复原线性退化图象可以提高复原的质量。     

MAXIMUM ENTROPY RESTORATION METHOD OF LINEARLY DEGRADED BINARY IMAGE

This paper investigates the maximum entropy restoration of blurred binary image.In concerning with the binary property of image,a new maximum entropy restoration methodwith binary constraint is proposed.The properties of existence and uniqueness of solution arediscussed.The problem of maximum of entropy with two constraints is solved and the corre-sponding algorithm is given.In this paper,the maximum bounded entropy principle is employedconcerning the prior knowledge of binary image,and the maximum bounded entropy restora-tion method with binary constraint is put forward.The proposes methods,Wiener filter(WF)restoration method and maximum entropy restoration method are compared.The experimen-tal results show that the maximum entropy restoration method and maximum bounded entropyrestoration method with binary constraint can improve the quality of restored image.     

基于头脑风暴优化算法的BP神经网络模糊图像复原

该文提出一种基于头脑风暴智能优化算法的BP神经网络模糊图像复原方法(OBSO-BP)。该方法在聚类和变异两方面优化了头脑风暴智能算法,利用头脑风暴优化算法易于解决多峰高维函数问题的特点,自动搜寻BP神经网络更佳的初始权值和阈值,以减少BP网络对其初始权值和阈值的敏感性,避免网络陷入局部最优解,增加网络的收敛速度,减小网络误差,提高图像还原质量。该文采用20张不同的图像,对其模糊图像分别进行维纳滤波复原(Wiener)、基于头脑风暴算法的维纳滤波复原(Wiener-BSO)、BP神经网络复原以及基于头脑风暴算法的BP神经网络(BSO-BP)图像复原实验。实验结果表明,该方法能够取得更好的图像复原效果。