本文關(guān)鍵詞：光學(xué)聯(lián)合設(shè)計(jì)中的數(shù)字校正技術(shù)研究

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【摘要】：隨著電子技術(shù)和材料工藝的飛速發(fā)展,對(duì)光學(xué)成像系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字校正已經(jīng)成為照相設(shè)備中不可缺少的一部分。光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)和數(shù)字增強(qiáng)技術(shù)的聯(lián)合應(yīng)用提供了聯(lián)合設(shè)計(jì)的理念,通過(guò)對(duì)內(nèi)在技術(shù)的研究,提出了一整套優(yōu)化光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的新思路。聯(lián)合設(shè)計(jì)方法打通了傳統(tǒng)光學(xué)設(shè)計(jì)和數(shù)字增強(qiáng)技術(shù)之間的通道,提供了一種閉環(huán)的設(shè)計(jì)理念,對(duì)比現(xiàn)有的光學(xué)設(shè)計(jì)技術(shù)更具有針對(duì)性。這種設(shè)計(jì)方法的一個(gè)主要內(nèi)容就是關(guān)于對(duì)成像結(jié)果的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的認(rèn)識(shí)和使用。通過(guò)計(jì)算機(jī)算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(Point Spread Function, PSF)這一關(guān)鍵參數(shù)的測(cè)量,不僅能夠反饋給光學(xué)設(shè)計(jì)模塊系統(tǒng)可靠的系統(tǒng)性能參數(shù),而且能夠通過(guò)得到的PSF方便有效的對(duì)得到的照片進(jìn)行去模糊處理,節(jié)省了大量資源,提高了整個(gè)系統(tǒng)的性能。無(wú)論是對(duì)圖像求超解,還是對(duì)圖像去模糊,面臨的問(wèn)題都是源自圖像頻率混疊,低質(zhì)量圖像疊加,以及成像設(shè)備內(nèi)在固有的成像缺陷。PSF是一個(gè)包含了所有的成像模糊信息的數(shù)學(xué)函數(shù),按照計(jì)算機(jī)圖形學(xué)的觀點(diǎn)來(lái)看,作為核心的積分和,是可以通過(guò)參數(shù)估計(jì)或者機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)進(jìn)行近似獲取的。按照基本的分類,可以分為參數(shù)和非參數(shù),盲和非盲的區(qū)別進(jìn)行分類。本文采用的PSF測(cè)量方式需要選擇一種無(wú)需先驗(yàn)信息核的模式,這種模式無(wú)須正則化,并且能夠良好的處理頻率混疊問(wèn)題。因?yàn)檫�需要面對(duì)幾何校正,非均勻照明等誤差產(chǎn)生的情況所以最終決定選擇使用某種噪聲分布,并且能夠估計(jì)到盡量多的偏差。這個(gè)選擇最基本的方法是把一個(gè)劣化問(wèn)題轉(zhuǎn)化成一個(gè)良解問(wèn)題。這種校正模式?jīng)Q定了類似準(zhǔn)優(yōu)化的白噪聲模型能夠滿足上述目的。
【關(guān)鍵詞】：聯(lián)合設(shè)計(jì) 數(shù)字校正 圖像增強(qiáng) 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V443.5
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1. 緒論9-18
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-15
• 1.3 原理分析15-16
• 1.4 本論文研究主要內(nèi)容16
• 1.5 本論文的結(jié)構(gòu)框架16-18
• 2. 像差原理和反問(wèn)題研究18-25
• 2.1 像差18-23
• 2.1.1 基本概念18-19
• 2.1.2 波像差的Zernike多項(xiàng)式表達(dá)19-23
• 2.2 像差點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)反演23-25
• 3. 反卷積技術(shù)和逆問(wèn)題25-35
• 3.1 卷積25
• 3.2 卷積的性質(zhì)25-26
• 3.3 函數(shù)與沖激函數(shù)的卷積26-27
• 3.4 圖像信號(hào)的數(shù)字化處理和點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)27-28
• 3.4.1 調(diào)制傳遞函數(shù)27-28
• 3.4.2 圖像的模糊性質(zhì)28
• 3.5 圖像復(fù)原與反卷積28-30
• 3.6 逆問(wèn)題和正則化30-35
• 3.6.1 逆問(wèn)題30-32
• 3.6.2 Tiknove正則化32-35
• 4. PSF測(cè)量方法研究35-41
• 4.1 PSF測(cè)量方法35-36
• 4.1.1 成像評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)35-36
• 4.2 常用PSF測(cè)量方法36-41
• 4.2.1 盲PSF獲取方法36-37
• 4.2.2 非盲的PSF測(cè)量方法37-38
• 4.2.3 圖像模型構(gòu)建38-41
• 5. PSF測(cè)量與仿真41-47
• 5.1 像差具體測(cè)量技術(shù)41-43
• 5.1.1 噪聲模型41-43
• 5.1.2 隨機(jī)噪聲模型43
• 5.2 校正模式的特性和比較43-47
• 6. 總結(jié)和展望47-50
• 參考文獻(xiàn)50-53
• 附錄A53-56
• 1. 圖像均方差對(duì)比程序53-55
• 2. 噪聲生成代碼55-56
• 致謝56-57
• 個(gè)人簡(jiǎn)介及在讀期間研究成果57

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1 薛博;陳小梅;毛冰晶;倪國(guó)強(qiáng);;鏡面微振動(dòng)時(shí)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的仿真分析[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2014年01期

2 田原Z，

本文編號(hào)：822125