[发明专利]一种提高基于光电联合变换相关器的图像去模糊精度方法

说明书

技术领域

本发明属于遥感光学成像的技术领域，具体是涉及一种对在光电联合变换的相关器基础上对相邻图像之间的运动矢量进行投影运动路径的估算，可以在不改变系统原有的硬件条件下提高去模糊和PSF的重建精度。

背景技术

高分辨率成像系统有着广泛的应用，尤其是在遥感，空中侦察，和航拍应用中。但是，成像系统因为抖动使得图像模糊，抖动由平台的振动和姿态变化等引起。尤其对于遥感光学成像，平台的轻微抖动都会引起遥感高分辨图像的严重退化和模糊，为了补偿图像运动和保持图像清晰，必须在成像系统中加入稳像器。稳像器可以分为数字图像稳定器和光学图像稳定器。数字稳像器通过使用图像复原算法来降低图像模糊，如逆滤波，维纳滤波或图像盲反卷积。数字稳像器不需要外部测量设备，如陀螺仪或加速度传感器，直接提取图像运动矢量，并且从模糊图像中获取点扩散函数PSF。然而对于图像复原算法直接测量PSF，并计算调制传递函数(MTF)往往是复杂并不准确的；许多图像恢复算法都是从模糊图像本身，或从图像序列提取PSF。由于运动的复杂性和随机性，PSF通常是不准确的。此外，这些算法的缺点是它们对图像内容的依赖。如果图像不包含清晰的边缘，准确估计运动函数是非常困难的。虽然图像盲反卷积不需要知道PSF，但是这种迭代算法需要一个初始的PSF，PSF估计的准确性和恢复图像的质量完全取决于这个初始的估计；

光学稳像器是通过移动透镜或传感器来补偿图像运动，移动透镜或传感器可以改变光路以保持图像稳定；但是这种方法需要复杂的光机电系统，例如陀螺仪和加速度计来测量抖动；稳像器变得复杂，成本高。

另外现有的基于光电联合变换相关器的图像去模糊精度的方法将光学和电子学方法相结合可以有效消除图像模糊，并精确重构PSF；首先利用基于JTC的高速相机拍摄的图像序列获得图像速度矢量，然后根据速度矢量重构PSF，最后通过简单的逆滤波算法来快速恢复模糊图像，PSF重构的精度和图像去模糊的质量取决于联合变换相关器和高速相机的性能，联合变换相关器和高速相机的帧率越高PSF重构的精度越高，图像去模糊的质量越好；但是帧率越高导致成本越高，先前的方法大都是追求高帧率的相机和联合变换相关器。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种提高基于光电联合变换相关器的图像去模糊精度的方法，该提高基于光电联合变换相关器的图像去模糊精度的方法通过对光电联合变换的相关器检测出的运动矢量进行投影运动路径的估计，提高PSF的重建精度；进而改善去模糊的效果，将PSF重建精度提升到接近原系统帧率两倍的性能。

为了达到上述目的，本发明公开了一种单次测量的压缩感知超分辨率成像方法，其步骤如下：

1)在一个低帧率高分辨率相机，例如一个遥感光学相机，积分曝光周期内，由另外一个高速CCD相机所捕获的相邻的序列图像I_i(x,y-a)和I_i+1(x+Δx,y+a+Δy)并排输入到空间光调制器(Spatial Light Modulator，SLM)中，SLM放置在傅里叶透镜的前焦平面上。这里设当前帧图像I_i(x,y-a)为参考图像r(x,y)，图像I_i+1(x+Δx,y+a+Δy)为目标图像t(x,y)，a表示两幅图像在y方向上的间距。Δx和Δy分别表示图像r(x,y)与图像t(x,y)的相对运动位移矢量；

2)使用准直的激光照射空间光调制器上的联合图像，由于联合图像显示在傅里叶透镜的前焦面上，因此会在透镜的后焦平面产生联合功率谱(Joint Power Spectrum，JPS)。由功率谱相机捕获的JPS可以表示为

|S(u,v)|²＝|R(u,v)|²+|T(u,v)|²+R(u,v)T^*(u,v)exp[-2iπuΔx-2iπv(2a+Δy)]+T(u,v)R^*(u,v)exp[2iπuΔx+2iπv(2a+Δy)](4)

其中S(U，V)，R(U，V)和T(U，V)分别代表联合输入图像S(x，y)，参考图像r(x，y)和目标图像t(x，y)的傅里叶变换。(U，V)表示傅里叶平面上的空间频率坐标。它们与实际空间坐标(x，y)的关系是x＝λfu和y＝λfv，其中λ和f分别表示激光的工作波长和傅里叶透镜的焦距；

3)将JPS再次输入到空间光调制器中，通过傅立叶透镜变换后得到的相关输出c(x，y)如下式表示：