光学合成孔径图像高清晰重建算法研究

光学合成孔径图像高清晰重建算法研究

论文摘要

在对地遥感观测中,获取高于1米分辨率的遥感图像已经成为现实。为实现对地观测中的精确感知与控制,各国都在努力研制具有更高分辨率的成像传感器。虽然光学系统的口径越大,获取的遥感图像就越清晰,但口径的增大受制造成本、难度和平台载荷的限制,传统的主镜为一整块子镜的方案已不能满足需要。光学合成孔径成像是用多个小孔径排列成一定阵列组合得到等效大孔径的高分辨率成像技术。如果阵列排列恰当,使通过各个子孔径的光束在焦平面上满足一定的相位条件,实现干涉成像,从而达到与之通光口径相当的大口径光学系统的衍射极限分辨率,使超大口径遥感器的实现成为可能,使对地遥感观测发生革命性的飞跃。光学合成孔径成像是新一代空间光学遥感的发展方向。由于光学合成孔径成像系统的孔径只是对其等效单个大孔径的部分填充,系统的点扩散函数会有相当程度的扩展,对中低空间频率成分的响应较低,所成图像清晰度下降,因此,必须进行高分辨率重建才能获得高清晰的遥感图像。作为硬件设备研制的一部分,开展光学合成孔径图像高清晰重建的研究可为相应硬件设备的研制提供重要的技术支持,其重建方面的研究成果可为相应的数据处理软件系统奠定坚实的基础,对研制新一代超高分辨率传感器,提高对地遥感观测能力,具有非常重要的意义。本文以光学合成孔径成像的高清晰重建为重点,主要研究内容和创新点如下:1详细介绍了光学合成孔径成像系统的基本原理,建立了系统的成像模型,分析了阵列结构和特征参数,着重探讨了调制传递函数的特性。2总结了图像高清晰重建技术的发展历史和现状,介绍了重建算法的分类,分析了部分算法的优点及存在的问题,介绍了现有的光学合成孔径图像高清晰重建算法,探讨了对图像重建效果进行定量分析的评价因子,为重建算法的设计和实现做了充分的理论和实验准备。3实现了基于Laplacian算子和增量Wiener滤波的光学合成孔径图像重建算法。突破了常规的直接对合成孔径成像结果进行高清晰重建的思路,首先用Laplacian算子对数据进行锐化处理以提高整幅图像的对比度,然后采用有效的参数规整化表达式和信噪比估算方法进行增量Wiener滤波。实验证明,该算法适用于各种阵列结构和不同填充因子的合成孔径图像,可以有效地提高清晰度和信噪比。4改进并实现了基于APEX直接解卷积的光学合成孔径图像重建算法。将APEX算法估计出的G类点扩散函数和实际试验中采集的PSF进行加权平均,获得一个新的PSF,再用SECB算法进行复原,进行了大量的实验,取得了很好的效果。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 发展历史和研究现状
  • 1.2.1 国外发展历史和研究现状
  • 1.2.2 国内发展历史和研究现状
  • 1.3 研究内容
  • 1.4 论文的组织
  • 第二章 光学合成孔径成像系统简介
  • 2.1 基本原理
  • 2.1.1 多镜面技术
  • 2.1.2 稀疏孔径阵列
  • 2.2 稀疏孔径成像系统的阵列结构及特征参数
  • 2.2.1 阵列结构
  • 2.2.2 等效直径
  • 2.2.3 截止频率
  • 2.2.4 最大最小填充因子
  • 2.3 调制传递函数
  • 2.4 成像模型及分辨率
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 图像高清晰重建技术
  • 3.1 发展背景及现状
  • 3.1.1 斑点成像
  • 3.1.2 自适应光学
  • 3.2 解卷积问题
  • 3.3 高清晰重建算法分类及介绍
  • 3.4 光学合成孔径图像重建的Wiener滤波算法
  • 3.4.1 Wiener滤波
  • 3.4.2 修正 Wiener滤波
  • 3.4.3 现有 Wiener滤波算法的不足
  • 3.5 重建效果的定量评价
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 基于 Laplacian算子和增量 Wiener滤波的光学合成孔径图像重建算法
  • 4.1 光学合成孔径系统的图像特点
  • 4.1.1 PSF和 MTF
  • 4.1.2 频谱特性
  • 4.1.3 直方图分析
  • 4.2 算法原理
  • 4.2.1 Laplacian算子
  • 4.2.2 增量 Wiener滤波
  • 4.2.3 规整化参数的确定
  • 4.2.4 算法流程
  • 4.3 光学稀疏孔径成像模拟实验
  • 4.3.1 实验装置与光路
  • 4.3.2 实验方法及过程
  • 4.4 实验结果及分析
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 基于APEX直接解卷积的光学合成孔径图像高清晰重建算法
  • 5.1 APEX算法的基本原理
  • 5.1.1 G类点扩散函数
  • 5.1.2 SECB反降质算法
  • 5.2 改进的 APEX算法
  • 5.2.1 APEX直接解卷积算法
  • 5.2.2 APEX算法的改进
  • 5.3 实验结果及分析
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 对己完成工作的总结
  • 6.2 对进一步研究的展望
  • 参考文献
  • 作者简历 攻读硕士学位期间的科研学术情况
  • 致谢
  • 相关论文文献

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