[发明专利]一种基于阵列相机系统的仿视网膜非均匀成像方法

权利要求书

1.一种基于阵列相机系统的仿视网膜非均匀成像方法，其特征在于，包括：

S1基于阵列相机系统中相机的Binning读出功能对所述阵列相机系统中相机相应子视场进行低分辨率成像；

S2基于所述相机的全采样读出功能对所述阵列相机系统中相机相应子视场进行高分辨率成像；

S3基于图像融合超分辨算法，使用残余密集网络从高分辨图像序列中获取细节信息，对相邻相机子视场的重叠区域进行超分辨率成像；

S4基于动态检测模式、细节识别模式和细节增强模式，实现全视场的仿视网膜非均匀成像；

所述步骤S4具体包括：

S41所述动态检测模式通过阵列相机系统在所述全视场进行所述低分辨率成像，并进行动态检测以寻找ROI区，实现大范围动态搜索；

S42所述细节识别模式通过所述阵列相机系统对所述全视场中所述ROI区进行高分辨率成像，并进行目标识别跟踪，实现目标精细感知；

S43所述细节增强模式通过对所述ROI区进行超分辨率成像，并进行目标识别跟踪，实现目标的超精细感知；

所述阵列相机系统，包括：

类视网膜曲面状分离排布的阵列相机、智能标校系统以及控制与处理系统，

所述类视网膜曲面状分离排布的阵列相机采用类视网膜曲面状分离排布形式排列，以降低大视场角下的部分像差，所述阵列相机内的各相机对待探测场景的部分视场进行成像，相邻相机间有较大视场重叠；

所述智能标校系统，用于对放置在可三轴转动的云台上的所述阵列相机进行高精度的位姿标校；

所述控制与处理系统，用于对各云台位姿进行高精度调整，使得各相机子视场精确对齐，控制所述阵列相机，并对所述阵列相机获取的图像数据进行处理与计算。

2.根据权利要求1所述的仿视网膜非均匀成像方法，其特征在于，S42包括：

基于深度卷积神经网络的小目标识别算法对全视场图像进行小目标识别；

将所有所述小目标所在子视场对应的所述相机开启所述细节识别模式，对多个所述小目标同时进行高分辨成像与跟踪；

当多个所述小目标跨越多个所述子视场时，利用所述相机间的子视场重叠区域对多个所述小目标轨迹进行相似度评估，使得多个所述小目标跟踪时相机间的顺利衔接，实现对小目标的精细感知。

3.根据权利要求1所述的仿视网膜非均匀成像方法，S4中所述仿视网膜非均匀成像是基于阵列相机系统实现的。

4.根据权利要求1所述的仿视网膜非均匀成像方法，其特征在于，所述智能标校系统：

采用二维平面标靶进行标定，获得线性标定模型，并通过标靶中多角点检测，线性求解每个相机对应的单应性变换矩阵的初始值；

将所述线性标定模型转化为非线性标定模型，通过非线性优化方法求解相机镜头的畸变系数；

对所述初始值和所述畸变系数进行非线性智能优化，使用蝙蝠算法，在所述初始值附近的邻域形成初始种群进行启发式的迭代搜索，获得目标函数，并采用优化搜索方法优化所述目标函数，求解所述单应性变换矩阵的最优解，以达到减小误差均值的目的。

5.根据权利要求4所述的仿视网膜非均匀成像方法，其特征在于，所述阵列相机系统还包括地面智能监控系统和空对地智能观测系统。