[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

说明书

本发明涉及计算成像技术、阵列相机、人工智能技术领域，提供了一种基于阵列相机系统的仿视网膜非均匀成像方法。该方法包括：基于阵列相机系统中相机的Binning读出功能对该系统中相机相应子视场进行低分辨率成像；基于相机的全采样读出功能对阵列相机系统中相机相应子视场进行高分辨率成像；基于图像融合超分辨算法，残余密集网络从高分辨图像序列中获取细节信息，对相邻相机视场重叠区域进行超分辨率成像；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。本发明提升了成像分辨率、实现了多目标识别跟踪，实现了全视场的仿视网膜非均匀成像。

技术领域

本发明涉及计算成像技术、阵列相机和人工智能技术领域，尤其涉及一种基于阵列相机系统的仿视网膜非均匀成像方法。

背景技术

探测感知技术通过光电成像等探测手段实现对各类目标的识别跟踪，是电子信息最前沿、最尖端、最先进技术的汇集地，是信息化作战能力的制高点，然而，传统光电探测感知系统以单相机平台为主，其成像分辨率和视场间存在相互矛盾关系，系统性能受到限制。

因此，如何提升探测感知系统的成像分辨率和有效视场是探测感知领域亟待解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于阵列相机系统的仿视网膜非均匀成像方法，以解决现有技术中成像分辨率和视场间存在相互矛盾关系，系统性能受到限制的问题。

本发明提供了一种基于阵列相机系统的仿视网膜非均匀成像方法，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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；