[发明专利]一种基于稀疏先验的光学合成孔径系统成像增强方法有效
申请号: | 202210257107.9 | 申请日: | 2022-03-16 |
公开(公告)号: | CN114663304B | 公开(公告)日: | 2023-09-19 |
发明(设计)人: | 钟烁;范斌;苏海冰;刘盾;赵玺竣;郑伊迪;张豪;杨虎 | 申请(专利权)人: | 中国科学院光电技术研究所 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00 |
代理公司: | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人: | 江亚平 |
地址: | 610209 *** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 稀疏 先验 光学 合成 孔径 系统 成像 增强 方法 | ||
1.一种基于稀疏先验的光学合成孔径系统成像增强方法,其特征在于:包含以下步骤:
步骤一:计算光学合成孔径在固定阵列结构下的系统PSF函数;
步骤二:提出针对光学合成孔径成像增强的模型;
步骤三:将图像的暗通道和梯度以L0范数的形式在针对光学合成孔径成像增强的模型中作为正则化项进行稀疏约束;
步骤四:输入合成孔径系统采集的糢糊图像以及步骤一中计算的PSF函数做为初始糢糊核;
步骤五:将图像按照金字塔的形式进行下采样;
步骤六:采用半二次分裂法对模型的目标函数进行求解;
其中,步骤二和步骤三中,针对光学合成孔径成像增强的模型如下:
其中,第一项为保真项,其中B表示输入的模糊图像矩阵,其m*n*3大小,k表示模糊核矩阵,其p*p大小;I表示估计的清晰图像矩阵,其m*n*3大小;表示卷积的过程,该项使用L2范数,用来约束清晰图像与模糊核卷积后的值与模糊图像损失最小;第二项用来正则化模糊核的解,该项使用L2范数约束;第三项为梯度约束项,表示图像的梯度矩阵,该项使用L0范数约束;第四项||D(I)||0为暗通道约束项,D(I)表示图像I的暗通道值矩阵,该项使用L0范数约束,α、β和λ为权重参数。
2.按照权利要求1所述的基于稀疏先验的光学合成孔径系统成像增强方法,其特征在于:暗通道表示为获取的光学合成孔径系统的RGB图像的每个像素点领域3*3范围内三通道的最小值,按照如下方式计算其中x和y分别表示图像像素的位置;P(x)是以x为中心的邻域;c为集合{r,g,b}的颜色通道,D(I)(x)表示图像I在x像素点的暗通道值,表示图像I的任一像素点x设置为在其邻域P(x)内RGB三通道中的最小值。
3.按照权利要求1或2所述的基于稀疏先验的光学合成孔径系统成像增强方法,其特征在于:梯度表示像素点在水平和垂直两个方向上的变化率,计算方式为:gx和gy分别表示水平和垂直方向的变化率,计算区间为2个像素点。
4.按照权利要求1所述的基于稀疏先验的光学合成孔径系统成像增强方法,其特征在于:步骤五中,下采样的过程首先将采集到的合成孔径系统图像按照输入的糢糊核大小KernelSize,计算金字塔的层数num_scales:第一次迭代过程,将图像按层数比例缩小到最小值,之后的迭代过程按照上一层的结果按图像金字塔层数的比例向上采样。
5.按照权利要求1或4所述的基于稀疏先验的光学合成孔径系统成像增强方法,其特征在于:糢糊核的大小根据初始糢糊核大小KernelSize和图像金字塔的层数i,按如下方式计算:每次糢糊核的估计为上一层计算的结果。
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