衍射望遠(yuǎn)鏡受限于衍射效率,其成像質(zhì)量受到非成像級次衍射光的影響。針對這一問題,提出了一種基于噪聲自適應(yīng)估計(jì)的塊匹配三維協(xié)同濾波圖像復(fù)原算法。首先通過主成分分析法估計(jì)出模糊圖像的噪聲方差,然后結(jié)合已知的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù),通過所提算法復(fù)原出清晰圖像。搭建衍射望遠(yuǎn)鏡成像系統(tǒng)并開展實(shí)驗(yàn)研究。數(shù)值仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法使得復(fù)原圖像調(diào)制度相比退化圖像提高了3.58倍,能有效改善復(fù)原圖像的細(xì)節(jié),利于暗弱目標(biāo)成像。所提算法為衍射望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)對暗弱目標(biāo)進(jìn)行高對比度成像提供了一種有效的路徑。 

【文章來源】：光學(xué)學(xué)報(bào). 2020,40(14)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖2 分辨率板和仿真MTF曲線。

在目標(biāo)位置放置針孔,測量衍射成像系統(tǒng)的MTF,結(jié)果如圖6所示。為了排除噪聲的影響,在強(qiáng)光條件下根據(jù)多幅圖像光強(qiáng)歸一化灰度值的均值計(jì)算出MTF測量值。需要注意的是,仿真采用的MTF是在將衍射系統(tǒng)近似成單個(gè)衍射透鏡下計(jì)算得到的。實(shí)際系統(tǒng)遠(yuǎn)比仿真結(jié)構(gòu)復(fù)雜,所以仿真結(jié)果只能定性反映實(shí)際系統(tǒng)的成像特性。該衍射系統(tǒng)設(shè)計(jì)的極限分辨率為65.8 lp/mm,實(shí)測的極限分辨率為56.8 lp/mm,系統(tǒng)的成像能力達(dá)到近衍射極限。但是,由于多級次衍射的影響,成像對比度尤其在低頻部分降低,需要對圖像進(jìn)行復(fù)原,以提高衍射系統(tǒng)的成像質(zhì)量。圖6 衍射望遠(yuǎn)鏡成像系統(tǒng)的MTFs

為了直觀地觀察兩種圖像復(fù)原算法的復(fù)原效果,圖3分別給出了σ為0.02和0.04時(shí)的退化圖、Awn復(fù)原圖及ABM3D復(fù)原圖。結(jié)果表明:在σ為0.02的低噪聲水平下,Awn算法對低頻區(qū)域進(jìn)行復(fù)原的效果和ABM3D算法相當(dāng),在高頻信息區(qū)域的復(fù)原效果略差;在σ為0.04的高噪聲水平下,Awn算法對圖像的復(fù)原效果尤其是高頻信息區(qū)域明顯不如ABM3D算法;而ABM3D算法在兩種噪聲水平下都展現(xiàn)出了良好的圖像復(fù)原能力,僅在對高噪聲水平下圖像高頻信息區(qū)域進(jìn)行復(fù)原時(shí)的效果略微降低,這說明無論是去噪還是提升圖像清晰度,ABM3D算法都具有絕對優(yōu)勢。為了驗(yàn)證算法的魯棒性,圖4給出了不同噪聲下圖像對應(yīng)的退化圖像和兩種算法復(fù)原圖像的PSNR和SSIM曲線。相同噪聲水平下,兩種評價(jià)指標(biāo)曲線表現(xiàn)出相似的變化趨勢;隨著噪聲的不斷增大,退化圖和復(fù)原圖的PSNR值和SSIM值都不斷下降,表示對應(yīng)圖像受噪聲影響嚴(yán)重,圖像質(zhì)量變差;通過Awn算法復(fù)原出的圖像在噪聲水平較低時(shí),復(fù)原效果較好,當(dāng)噪聲水平達(dá)到一定程度時(shí),PSNR值和SSIM值甚至不如退化圖像,這表明Awn算法在低噪聲水平下的圖像復(fù)原能力與ABM3D算法差別不大,但隨著噪聲水平的增大,Awn算法的去噪能力和圖像清晰度復(fù)原都不理想,這是在實(shí)際應(yīng)用中不希望出現(xiàn)的;在相同的噪聲水平下,經(jīng)過ABM3D算法復(fù)原的圖像的PSNR值和SSIM值均大于退化圖像,這表明ABM3D算法在較大的噪聲水平范圍內(nèi)不僅能很好地抑制噪聲,在圖像清晰度復(fù)原方面也十分具有優(yōu)勢,而且隨著噪聲污染加重,ABM3D復(fù)原圖像的PSNR值和SSIM值下降較為緩慢。可見ABM3D魯棒性較好。定量分析結(jié)果與視覺觀察效果一致。由于Awn算法簡單、運(yùn)算速度快,在低噪聲水平也就是對清晰度要求低時(shí),應(yīng)優(yōu)先選用Awn算法對圖像進(jìn)行復(fù)原。在噪聲水平不確定且噪聲比較大的情況下,應(yīng)優(yōu)先選擇ABM3D算法。衍射望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)的光能利用率較低,成像時(shí)受噪聲影響比較大,應(yīng)優(yōu)先選用ABM3D算法對圖像進(jìn)行復(fù)原。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]空間大口徑衍射成像系統(tǒng)的圖像反演恢復(fù)與增強(qiáng)[J]. 喬凱,智喜洋,江世凱,張蕾,尹忠科.  光學(xué)精密工程. 2019(07)



本文編號：3121616