[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

说明书

本发明公开了一种基于稀疏先验的光学合成孔径系统成像增强方法。用来解决光学合成孔径系统由于阵列结构和共相误差影响下导致的成像退化问题。方法特点为将暗通道和图像梯度先验做为稀疏先验设计成像增强模型，方法流程为首先计算合成孔径系统阵列结构下的点扩散函数做为初始糢糊核输入，然后通过半二次分裂法对稀疏先验进行求解，求解模型估计最终的糢糊核和成像增强后的图像。本发明利用合成孔径系统固有的先验理论，具有适用范围广、实现简单以及增强效果好等优点。

技术领域

本发明涉及图像处理与光学工程技术领域，具体地指光学合成孔径系统图像复原与增强领域，特别涉及一种基于稀疏先验的光学合成孔径系统成像增强方法。

背景技术

光学合成孔径系统使用更加易于制造的小孔径在空间中按照一定的排列方式来获得与单一大孔径等效的分辨率。其面临严重的问题是图像的降质模糊，导致的原因主要是阵列结构引起的通光面积减小和共相误差引起的PSF弥散。因此需要从成像增强的角度进行解决。

目前针对合成孔径系统的成像增强方法普遍采用的是维纳滤波方法。维纳滤波基于最小二乘原理，将数字图像看做二维平稳的连续信号，中心思想是使复原图像与退化前图像的均方误差最小、相似度最高。维纳滤波对已知PSF以及噪声类型复原效果好，但是当无法对噪声功率谱有较好的估计时，复原效果较差，同时无法解决相位误差，复原的图像会产生振铃的现象。

发明内容

针对上述目前技术存在的问题，本发明提出一种基于稀疏先验的光学合成孔径系统成像增强方法，如图2，通过对445幅光学合成孔径系统成像仿真的清晰图像与糢糊图像的暗通道值的直方图，可以发现清晰的图像暗通道值接近于0值，而糢糊图像的暗通道值则上升。因此可以采用暗通道做为合成孔径系统图像增强的固有先验，结合图像梯度先验，针对具体的光学合成孔径系统仅需要考虑固定的阵列结构下的点扩散函数，即可对系统的成像效果进行增强。

本发明的方法所采用的技术方案是：一种基于稀疏先验的光学合成孔径系统成像增强方法，包括以下步骤：

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：

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范数约束，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。

步骤三：将图像暗通道和梯度以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稀疏约束。暗通道表示为获取的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的任一像素点设置为在其邻域P(x)内RGB三通道中的最小值。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。

步骤四：输入合成孔径系统采集的模糊图像以及步骤一中计算的PSF函数做为初始模糊核。

步骤五：将图像按照金字塔的形式进行下采样。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模糊核大小KemelSize，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，之后的迭代按照上一层的结果按图像金字塔层数的比例向上采样。