[发明专利]一种增强红外图像超分辨重建效果的网络模型算法

权利要求书

1.一种增强红外图像超分辨重建效果的网络模型算法，其特征在于：采用一个大相对孔径宽波段红外光学成像系统，获取相对清晰的中长波红外图像，使用偶次非球面面形来校正大孔径和大视场引起的像差，模型设定为可见光RGB与相对应的红外图像IR的双线操作，包括特征提取层，信息提取块和重构块；特征提取层由两个3*3卷积操作后随激活函数，提取原始低分辨率图像和可见光图像的浅层特征；信息提取块在RGB线路引入特征映射注意机制相提取可见光图像的重要特征信息在通道间传递，用以补充IR缺失的信息，在IR线路引入密集连接模块进行提取图像特征，所述的重构块将提取到的RGB与IR特征信息在重构融合，整合全局特征信息，完成IR的超分辨重建；

算法流程如下：

1)双线输入，一幅是低分辨率的IR，另一幅是己经配准好的RGB图像。

2)选取出和IR最相关的RGB图像的通道。

3)接下来我们对两个图像进行初步的信息提取。

4)将RGB图像作为引导，利用卷积操作将其边缘纹理等主要特征进行提取。

5)把与其相对应的低分辨率的IR，利用卷积操作将其边缘纹理等主要特征进行提取。

6)将4)和5)的值进行融合，融合后的结果与训练所对应的高清IR进行比对，计算损失函数。

7)反向传播更新网络权重参数，不断优化网络模型。

8)判断是否执行完所有的图像，满足则停止训练，如果不符合停止的要求，继续执行步骤1)。

9)最后得到训练优化的网络模型。

2.根据权利要求1所述的一种增强红外图像超分辨重建效果的网络模型算法，其特征在于：所述的大相对孔径宽波段红外光学成像系统的焦距和口径之比F达到0.9，则视场可由下式计算：

系统焦距f'为30mm，探测器像元尺寸d为15μm，分辨率为W*H＝640*512。

3.根据权利要求1所述的一种增强红外图像超分辨重建效果的网络模型算法，其特征在于：所述的偶次非球面可由下式表示：

式中:为光线在非球面上的入射高度；c为顶点处曲率半径；k为圆锥常数；a_i为高次非球面系数。

4.根据权利要求1所述的一种增强红外图像超分辨重建效果的网络模型算法，其特征在于：所述的偶次非球面面形选用单点金刚石车削加工。

5.根据权利要求1所述的一种增强红外图像超分辨重建效果的网络模型算法，其特征在于：所述的算法步骤1)中，采用双三次插值将红外图片上采样到和RGB一样的大小。