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哈爾濱光機(jī)所在可見光冷酷無(wú)情最終目標(biāo)處理過(guò)程深入研究中獲成效

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放大字體  縮小字體    發(fā)布日期:2021-06-28  來(lái)源:儀器網(wǎng)  作者:Mr liao  瀏覽次數(shù):64
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  近日,中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所圍繞基于POCS的紅外弱小目標(biāo)超分辨率復(fù)原算法展開研究。針對(duì)紅外弱小目標(biāo)超分辨率復(fù)原中出現(xiàn)的問(wèn)題,對(duì)傳統(tǒng)POCS超分辨率復(fù)原算法進(jìn)行了優(yōu)化,提出了改進(jìn)算法,提高了復(fù)原算法的性能,同時(shí)使其達(dá)到實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí),進(jìn)而可以在實(shí)際紅外圖像處理系統(tǒng)中應(yīng)用。研究成果對(duì)于紅外弱小目標(biāo)識(shí)別與跟蹤發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

  隨著紅外成像相關(guān)產(chǎn)業(yè)的興起,紅外成像技術(shù)具有的隱蔽性好、探測(cè)范圍廣、定位精度高、穿透距離遠(yuǎn),以及輕質(zhì)小巧、低耗可靠等優(yōu)點(diǎn)備受青睞,已成為當(dāng)前智能化光電探測(cè)發(fā)展的主流方向。然而,紅外弱小目標(biāo)的圖像細(xì)節(jié)特征少、信噪比低等特點(diǎn)成為紅外圖像應(yīng)用的瓶頸,如何提高紅外弱小目標(biāo)成像效果成為目前的研究熱點(diǎn)。該項(xiàng)研究以“復(fù)原為本”為研究著眼點(diǎn),利用超分辨率復(fù)原相關(guān)理論和技術(shù),研究紅外弱小目標(biāo)超分辨率復(fù)原的方法和技術(shù)。

  該項(xiàng)研究提出了四種改進(jìn)的POCS算法和一種新的超分辨率復(fù)原評(píng)價(jià)方法,并分別通過(guò)基于紅外動(dòng)態(tài)場(chǎng)景仿真系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)和基于紅外圖像采集及處理系統(tǒng)實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了改進(jìn)算法和評(píng)價(jià)方法的有效性。研究的主要工作及創(chuàng)新之處在于:

 ?。?)針對(duì)傳統(tǒng)POCS復(fù)原方法對(duì)噪聲比較敏感的問(wèn)題,將目前去噪效果較好的BM3D濾波方法和POCS復(fù)原方法相結(jié)合,對(duì)BM3D方法進(jìn)行優(yōu)化,提出了使用圖像塊的均值預(yù)篩選和限制分組圖像塊數(shù)目的方法,降低了BM3D方法的運(yùn)算量。實(shí)驗(yàn)表明,基于BM3D的POCS超分辨率復(fù)原算法能夠在低分辨率圖像包含噪聲時(shí),取得比傳統(tǒng)POCS方法更好的復(fù)原效果,復(fù)原的高分辨率圖像主觀上基本看不出噪聲。

 ?。?)針對(duì)傳統(tǒng)的超分辨率復(fù)原評(píng)價(jià)體系只關(guān)注圖像某一方面統(tǒng)計(jì)特性的問(wèn)題,提出了基于SSIM_NCCDFT的超分辨率復(fù)原評(píng)價(jià)方法。該評(píng)價(jià)方法結(jié)合了空間域的灰度均值、對(duì)比度以及頻域自相關(guān),能夠同時(shí)評(píng)價(jià)超分辨率復(fù)原結(jié)果在空間域的復(fù)原效果和對(duì)頻域信息的復(fù)原精度,實(shí)驗(yàn)表明,該評(píng)價(jià)方法能夠很好的評(píng)價(jià)超分辨率復(fù)原的結(jié)果,對(duì)超分辨率評(píng)價(jià)方法具有一定的指導(dǎo)意義。

  (3)針對(duì)POCS超分辨率復(fù)原算法迭代時(shí)間較長(zhǎng),無(wú)法滿足光電探測(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的問(wèn)題,提出了基于梯度圖的快速POCS超分辨率復(fù)原算法。該算法根據(jù)圖像的梯度分布對(duì)圖像中的像素點(diǎn)進(jìn)行分類,采用不同的迭代系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。改進(jìn)算法能夠較好的保留邊緣信息并抑制噪聲,進(jìn)而在保證超分辨率復(fù)原性能的基礎(chǔ)上縮短了運(yùn)算時(shí)間。同時(shí),提出了另外一種改進(jìn)算法:基于區(qū)域選擇的快速POCS超分辨率復(fù)原算法。光電探測(cè)系統(tǒng)中我們關(guān)注的重點(diǎn)是目標(biāo)區(qū)域,而這一區(qū)域通常只占很少的像素位置,因此通過(guò)閾值分割和合并找到所有目標(biāo)區(qū)域并集,然后僅在這個(gè)目標(biāo)區(qū)域并集上進(jìn)行超分辨率復(fù)原。這樣,去除了復(fù)原背景的巨大運(yùn)算量,縮短了運(yùn)算時(shí)間,使其達(dá)到實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí),進(jìn)而可以在實(shí)際紅外圖像處理系統(tǒng)中應(yīng)用。

  相關(guān)研究成果發(fā)表在Scientific Reports上。研究工作得到了國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、光電對(duì)抗研究部創(chuàng)新基金等的支持。


Lena圖像復(fù)原結(jié)果

Barbara圖像復(fù)原結(jié)果

導(dǎo)彈圖像復(fù)原結(jié)果

飛機(jī)圖像復(fù)原結(jié)果

 
關(guān)鍵詞: 復(fù)原 分辨 辨率 分辨率 margin
 
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