偏振光學(xué)成像技術(shù)是基于目標(biāo)反射光偏振信息探測的新型成像技術(shù)。與傳統(tǒng)的強(qiáng)度成像技術(shù)相比,偏振光學(xué)成像技術(shù)可以反映出不同目標(biāo)物間含水量、粗糙度、紋理特征、物質(zhì)理化等方面的差異,有利于凸顯通過傳統(tǒng)成像技術(shù)難以識別的目標(biāo)。本文從偏振信息獲取、偏振信息融合處理、嵌入式平臺實(shí)現(xiàn)三個方面對偏振成像和處理技術(shù)展開了研究。在偏振信息獲取方面,本文進(jìn)行了基于分焦平面偏振成像方式的插值和參量解算研究。從分焦平面偏振成像方式的原理入手,詳細(xì)分析了這種成像方式中瞬時視場誤差產(chǎn)生的原因。研究了插值算法對瞬時視場誤差的補(bǔ)償作用,提出了一種基于邊緣的偏振信息插值方式,進(jìn)而重建斯托克斯矢量,并計算出偏振特征圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其它插值方法相比,本文方法所得到的偏振特征圖像最接近理想?yún)⒖紙D像,在主觀視覺感受和客觀評價方面都有較大的提升。在偏振信息融合處理方面,本文對偏振特征圖像的融合方法進(jìn)行了研究,提出了兩種適用于偏振特征圖像融合的方法。第一種方法通過NSCT變換獲得圖像的多尺度和多方向子帶系數(shù),然后分別采用參數(shù)自適應(yīng)的簡化型脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和區(qū)域能量自適應(yīng)加權(quán)分別融合兩幅圖像的高頻方向子帶系數(shù)和低頻子帶系數(shù)。第二... 

【文章來源】：長春理工大學(xué)吉林省

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

0135振信息原

?刈椋?椿竦糜糜謔迪植逯鄧惴ǖ娜筆??裥畔⒌腦?枷�。最后�?逯島蟮?偏振圖像和高分辨率偏振原圖分別進(jìn)行偏振參量計算，通過對比求出的偏振特征圖像來分析不同插值算法在偏振成像中應(yīng)用效果的優(yōu)劣。對于目標(biāo)物本文選擇了帶有刻度標(biāo)記的金屬材質(zhì)，一方面是因?yàn)榻饘俨馁|(zhì)的偏振成像效果較好，另一方面帶有刻度便于對插值算法的效果進(jìn)行觀測。以下為本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析。算法實(shí)驗(yàn)環(huán)境及模型參數(shù)設(shè)置如下：Intel（R）Core（TM）i7-6700CPU（4.00GHz），Win764位操作系統(tǒng)，軟件為VisualStudio2015。（a）（b）（c）（d）圖3.17真實(shí)線偏振度圖像和插值算法校正后解算得到的線偏振度圖像（a）原圖；（b）雙線性插值；（c）雙三次插值；（d）邊緣插值（a）（b）（c）（d）圖3.18圖3.17的局部細(xì)節(jié)放大圖像（a）原圖；（b）雙線性插值；（c）雙三次插值；（d）邊緣插值圖3.17為第一組實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖中（a）為高分辨率偏振原圖直接進(jìn)行偏振參量解算得到的真實(shí)線偏振度圖像。（b）~（d）皆為高分辨率偏振原圖模擬分焦平面成像方式進(jìn)行采樣，獲得四張低分辨率偏振圖像，經(jīng)過插值算法校正后，進(jìn)行偏振參量解算得到的線偏振度圖像。其中（b）采用的是雙線性插值法、（c）采用的是雙三次插值法、（d）采用的是本文提出的邊緣插值法。圖3.18為圖3.17中對應(yīng)圖像的局部細(xì)節(jié)放大。從圖中我們可以看出，基于邊緣插值校正的偏振成像算法所得到的圖像更清晰明顯，細(xì)節(jié)處更接近于真實(shí)線偏振度圖像，效果優(yōu)于其他兩種方法。雙線性插值和雙三次插值所得到的圖像細(xì)節(jié)效果略微模糊，損失了部分偏振信息。在雙線性插值和雙三次插值的對比之中，雙三次插值的效果更好一些，略優(yōu)于雙線性插值成像算法所得到

?刈椋?椿竦糜糜謔迪植逯鄧惴ǖ娜筆??裥畔⒌腦?枷�。最后�?逯島蟮?偏振圖像和高分辨率偏振原圖分別進(jìn)行偏振參量計算，通過對比求出的偏振特征圖像來分析不同插值算法在偏振成像中應(yīng)用效果的優(yōu)劣。對于目標(biāo)物本文選擇了帶有刻度標(biāo)記的金屬材質(zhì)，一方面是因?yàn)榻饘俨馁|(zhì)的偏振成像效果較好，另一方面帶有刻度便于對插值算法的效果進(jìn)行觀測。以下為本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析。算法實(shí)驗(yàn)環(huán)境及模型參數(shù)設(shè)置如下：Intel（R）Core（TM）i7-6700CPU（4.00GHz），Win764位操作系統(tǒng)，軟件為VisualStudio2015。（a）（b）（c）（d）圖3.17真實(shí)線偏振度圖像和插值算法校正后解算得到的線偏振度圖像（a）原圖；（b）雙線性插值；（c）雙三次插值；（d）邊緣插值（a）（b）（c）（d）圖3.18圖3.17的局部細(xì)節(jié)放大圖像（a）原圖；（b）雙線性插值；（c）雙三次插值；（d）邊緣插值圖3.17為第一組實(shí)驗(yàn)結(jié)果。圖中（a）為高分辨率偏振原圖直接進(jìn)行偏振參量解算得到的真實(shí)線偏振度圖像。（b）~（d）皆為高分辨率偏振原圖模擬分焦平面成像方式進(jìn)行采樣，獲得四張低分辨率偏振圖像，經(jīng)過插值算法校正后，進(jìn)行偏振參量解算得到的線偏振度圖像。其中（b）采用的是雙線性插值法、（c）采用的是雙三次插值法、（d）采用的是本文提出的邊緣插值法。圖3.18為圖3.17中對應(yīng)圖像的局部細(xì)節(jié)放大。從圖中我們可以看出，基于邊緣插值校正的偏振成像算法所得到的圖像更清晰明顯，細(xì)節(jié)處更接近于真實(shí)線偏振度圖像，效果優(yōu)于其他兩種方法。雙線性插值和雙三次插值所得到的圖像細(xì)節(jié)效果略微模糊，損失了部分偏振信息。在雙線性插值和雙三次插值的對比之中，雙三次插值的效果更好一些，略優(yōu)于雙線性插值成像算法所得到


本文編號：3620588