為進(jìn)一步優(yōu)化光學(xué)合成孔徑成像系統(tǒng)的光瞳結(jié)構(gòu),研究了3種典型光瞳結(jié)構(gòu)下復(fù)原圖像質(zhì)量與調(diào)制傳遞函數(shù)之間的關(guān)系,提出基于圖像質(zhì)量與頻譜特性加權(quán)的光瞳優(yōu)化方法。該方法將復(fù)原圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)因子與頻譜分布特性因子的線(xiàn)性加權(quán)值,作為光瞳優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù),調(diào)整權(quán)重因子使合成孔徑成像系統(tǒng)的性能在圖像質(zhì)量與分辨率之間達(dá)到平衡。仿真結(jié)果表明,對(duì)六孔徑和九孔徑光瞳結(jié)構(gòu)優(yōu)化后,復(fù)原圖像對(duì)比度更高,人工痕跡更少,更利于在保證成像分辨率的同時(shí)獲得更好的成像質(zhì)量。 

【文章來(lái)源】：自動(dòng)化與儀表. 2020,35(02)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

三種典型陣列的光瞳結(jié)構(gòu)與MTF

采用信息熵E(entropy），峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio）和結(jié)構(gòu)相似度SSIM(Structural SIMilarity)3種常用的客觀(guān)圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，對(duì)圖2中的復(fù)原圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，以對(duì)比不同光瞳結(jié)構(gòu)的復(fù)原圖像質(zhì)量。其中，E值越小說(shuō)明圖像越清晰；PSNR值越大，說(shuō)明復(fù)原圖像和原圖像越接近；SSIM從亮度、對(duì)比度和結(jié)構(gòu)相似度這3個(gè)方面，綜合評(píng)價(jià)兩幅圖像之間的相似程度，其取值范圍為0～1。SSIM值越大，表示兩幅圖越相似[15]。其計(jì)算公式為評(píng)價(jià)后所得的結(jié)果見(jiàn)表2。

由圖3a,b可見(jiàn)，差值圖在邊緣為負(fù)值，環(huán)型光瞳結(jié)構(gòu)的MTF頻譜截止頻率高于Golay-6型和三臂型，但是Golay-6型和三臂型在中低頻具有更多的頻譜信息；由圖3c可見(jiàn)，三臂型的截止頻率略小于Golay-6型，但在中低頻比環(huán)型有更多的頻譜信息。結(jié)合圖2中的局部放大圖，可以推測(cè)，在有噪聲條件下中低頻信息更有利于抑制復(fù)原圖像中的噪聲，提高復(fù)原圖像質(zhì)量，更有利于人眼分辨。4 基于圖像質(zhì)量與頻譜特性加權(quán)的光瞳優(yōu)化方法


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