本文關(guān)鍵詞：平面復(fù)眼空間分辨率增強(qiáng)技術(shù)研究

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【摘要】：平面復(fù)眼成像具有厚度薄的優(yōu)勢(shì),同時(shí)根據(jù)多目的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),能實(shí)現(xiàn)多光譜成像、三維成像、數(shù)字重對(duì)焦等功能,但由于各子成像系統(tǒng)口徑和焦距的顯著縮減,空間分辨率成為限制其應(yīng)用的“短板”。利用各個(gè)子成像系統(tǒng)所得圖像重建出高分辨圖像,實(shí)現(xiàn)空間分辨率增強(qiáng),成為突破該短板的關(guān)鍵。本文以平面復(fù)眼空間分辨率進(jìn)一步增強(qiáng)為研究目標(biāo),開展了一系列理論與實(shí)驗(yàn)方面的研究工作。論文的主要研究?jī)?nèi)容有:首先,針對(duì)復(fù)眼圖像高分辨重建算法,研究了以下四個(gè)方面的關(guān)鍵技術(shù):(1)針對(duì)復(fù)眼圖像中模糊函數(shù)的估計(jì),提出基于USAF 1951分辨率板的模糊函數(shù)計(jì)算方法,實(shí)現(xiàn)了模糊函數(shù)的簡(jiǎn)便估計(jì);(2)針對(duì)亞像素偏移值,提出了基于自適應(yīng)權(quán)值和SIFT-RANSAC的圖像配準(zhǔn)算法,提高了自適應(yīng)權(quán)值算法的配準(zhǔn)精度;(3)基于平面復(fù)眼成像系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),提出了圖像配準(zhǔn)算法的加速框架,顯著消減了配準(zhǔn)算法計(jì)算復(fù)雜度;(4)針對(duì)聯(lián)合重建方法中亞像素偏移值的更新,提出了基于SSIM的高分辨圖像聯(lián)合重建,實(shí)現(xiàn)了配準(zhǔn)誤差的進(jìn)一步抑制與重建效果的提高。其次,通過(guò)復(fù)眼圖像采集與圖像重建整合研究,在平衡系統(tǒng)空間分辨率與系統(tǒng)厚度的情況下,研究了平面復(fù)眼成像的最優(yōu)子孔徑數(shù)。首先仿真生成不同子孔徑數(shù)情況下平面復(fù)眼成像系統(tǒng)采集的復(fù)眼圖像,并對(duì)這些復(fù)眼圖像進(jìn)行高分辨重建,增強(qiáng)系統(tǒng)空間分辨率;然后采用客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)不同子孔徑個(gè)數(shù)情況下重建效果進(jìn)行了統(tǒng)計(jì);最后通過(guò)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了仿真的有效性。特別需要指出的是,由于子圖像之間亞像素偏移暗含了互補(bǔ)信息,是高分辨重建的重要信息來(lái)源,而配準(zhǔn)算法計(jì)算得到的亞像素偏移值與真實(shí)值通常有偏差,所以本文分別探索了真實(shí)亞像素偏移值和計(jì)算亞像素偏移值兩種情況下子孔徑數(shù)對(duì)重建效果的影響。最后,實(shí)驗(yàn)研究了平面復(fù)眼空間分辨率增強(qiáng)性能。首先介紹了平面復(fù)眼成像樣機(jī);其次采用此樣機(jī),對(duì)物距為3m的USAF 1951分辨率板進(jìn)行成像,在不同光圈數(shù)F情況下,實(shí)驗(yàn)測(cè)量了樣機(jī)的空間分辨率,并在相同圖像傳感器和光圈數(shù)F情況下,與單孔徑成像系統(tǒng)進(jìn)行了對(duì)比;最后,根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,確定了重建算法提高空間分辨的倍數(shù)。
【關(guān)鍵詞】：平面復(fù)眼 空間分辨率 圖像高分辨重建
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院（光電技術(shù)研究所）
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝4-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 目錄9-16
• 1 緒論16-40
• 1.1 引言16-17
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀17-33
• 1.2.1 概述17
• 1.2.2 典型平面復(fù)眼成像系統(tǒng)的構(gòu)造17-22
• 1.2.2.1 TOMBO、超薄多通道紅外成像系統(tǒng)和Pi Cam18-19
• 1.2.2.2 相機(jī)平面陣列19-20
• 1.2.2.3 PANOPTES20-21
• 1.2.2.4 與平面復(fù)眼成像相關(guān)的復(fù)眼系統(tǒng)21-22
• 1.2.3 復(fù)眼圖像重建算法22-33
• 1.2.3.1 反問(wèn)題與復(fù)眼圖像重建算法23-24
• 1.2.3.2 平面復(fù)眼成像模型24-26
• 1.2.3.3 噪聲水平與模糊函數(shù)計(jì)算26-28
• 1.2.3.4 圖像配準(zhǔn)28-29
• 1.2.3.5 圖像高分辨重建模型29-32
• 1.2.3.6 重建圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)32-33
• 1.3 平面復(fù)眼空間分辨率增強(qiáng)技術(shù)的發(fā)展需求33
• 1.4 成像系統(tǒng)空間分辨率測(cè)量方法33-37
• 1.4.1 分辨率板34-35
• 1.4.2 有限距離測(cè)量35-36
• 1.4.3 無(wú)限距離測(cè)量36
• 1.4.4 適用于平面復(fù)眼成像的測(cè)量方法36-37
• 1.5 研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排37-40
• 2 重建算法的優(yōu)化40-68
• 2.1 基于USAF 1951 分辨率板的模糊函數(shù)計(jì)算40-47
• 2.1.1 算法流程41
• 2.1.1.1 正方形區(qū)域的識(shí)別41
• 2.1.1.2 摳取邊緣數(shù)據(jù)41
• 2.1.1.3 估計(jì)模糊函數(shù)參數(shù)41
• 2.1.2 仿真和實(shí)驗(yàn)41-47
• 2.1.2.1 仿真42-46
• 2.1.2.2 實(shí)驗(yàn)46-47
• 2.1.3 算法小結(jié)及其局限性47
• 2.2 基于自適應(yīng)權(quán)值和SIFT-RANSAC的圖像配準(zhǔn)算法47-55
• 2.2.1 算法流程49-50
• 2.2.1.1 SIFT-RANSAC49
• 2.2.1.2 彩色分割和區(qū)域生長(zhǎng)49-50
• 2.2.1.3 自適應(yīng)權(quán)值配準(zhǔn)50
• 2.2.2 實(shí)驗(yàn)50-55
• 2.2.3 方法小結(jié)及其局限55
• 2.3 基于平面復(fù)眼的配準(zhǔn)算法加速框架55-60
• 2.3.1 平面復(fù)眼成像系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)56-57
• 2.3.2 加速框架流程57-58
• 2.3.2.1 對(duì)中央子圖像與邊角子圖像進(jìn)行配準(zhǔn)57-58
• 2.3.2.2 計(jì)算剩余子圖像亞像素偏移值58
• 2.3.3 實(shí)驗(yàn)58-60
• 2.3.4 小結(jié)60
• 2.4 基于SSIM的高分辨圖像聯(lián)合重建60-66
• 2.4.1 亞像素偏移值和高分辨圖像重建聯(lián)合求解61
• 2.4.2 算法流程61-62
• 2.4.3 實(shí)驗(yàn)62-66
• 2.4.4 算法小結(jié)66
• 2.5 本章小結(jié)66-68
• 3 子孔徑數(shù)的優(yōu)化68-84
• 3.1 仿真分析子孔徑數(shù)對(duì)圖像重建效果的影響69-79
• 3.1.1 仿真參數(shù)的設(shè)置69-71
• 3.1.2 仿真分析71-79
• 3.1.2.1 生成不同子孔徑數(shù)情況下子圖像71-73
• 3.1.2.2 亞像素偏移已知情況下的重建效果73-75
• 3.1.2.3 亞像素偏移未知情況下的重建效果75-79
• 3.2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證79-82
• 3.3 本章小結(jié)82-84
• 4 平面復(fù)眼空間分辨率增強(qiáng)實(shí)驗(yàn)研究84-100
• 4.1 平面復(fù)眼成像樣機(jī)84-85
• 4.2 物距為 3 M的分辨率板成像實(shí)驗(yàn)85-97
• 4.2.185-97
• 4.2.1.1 光圈數(shù)F=2.885-89
• 4.2.1.2 光圈數(shù)F=489-91
• 4.2.1.3 光圈數(shù)F=891-94
• 4.2.1.4 光圈數(shù)F=1694-97
• 4.3 本章小結(jié)97-100
• 5 總結(jié)與后續(xù)工作展望100-104
• 5.1 本論文的主要研究?jī)?nèi)容100-101
• 5.2 本論文的主要?jiǎng)?chuàng)新工作101
• 5.3 后續(xù)工作展望101-104
• 6 參考文獻(xiàn)104-116
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷及攻讀博士學(xué)位期間取得的研究成果116

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本文編號(hào)：1102234