[发明专利]基于泰勒展开积分退化模型的微扫描图像重构方法

摘要

本发明提出了一种基于泰勒展开积分退化模型的微扫描图像重构方法，首先基于Taylor展开建立了焦平面探测器的积分退化模型，进而到积分退化函数，利用积分退化函数构建的Wiener滤波器，对过采样图像进行滤波；本发明在进行泰勒（Taylor）展开得到积分退化函数的过程中，考虑了焦平面探测器的占空比，克服了现有亚像元重构算法中假设焦平面探测器的占空比为100%的限制；利用积分退化函数构建的Wiener滤波器对过采样图像进行滤波，抑制了焦平面探测器的积分退化效应，在帧间过采样图像重构的基础上进一步提高图像质量，从而进一步提高微扫描成像系统的成像性能。

主权项

1.一种基于泰勒展开积分退化模型的微扫描图像重构方法，其特征在于，第一步：利用基于离散傅里叶变换DFT的亚像元图像配准算法，获得多帧微扫描图像的帧间位移量；第二步：在步骤一获得的帧间位移量的基础上，利用基于帧间差分过采样技术，将多帧微扫描图像重建出一幅过采样图像g_os[m，n]；第三步：建立焦平面探测器的积分退化模型，进行泰勒(Taylor)展开，得到积分退化函数H[u，v]，用其构建Wiener滤波器M_W[u，v]，经直流分量归一化之后得到归一化后Wiener滤波器M′_W[u，v]，用其对第二步得到的过采样图像g_os[m，n]进行Wiener滤波，复原出重构图像完成微扫描图像的重构；其中[u，v]为频域坐标，u为频域上的水平坐标，v为频域上的竖直坐标；其中得到积分退化函数H[u，v]的过程为：假设f(x，y)为经过光学系统成像在焦平面探测器上的模拟图像，g[m，n]为经焦平面探测器积分和采样后得到的退化图像，则g[m,n]=1pq∫nb-q/2nb+q/2∫ma-p/2ma+p/2f(x,y)dxdy=1pq∫-q/2q/2∫-p/2p/2f(x+ma,y+nb)dxdym=1,2,...,M,n=1,2,...,N---(1)]]>式中，a和b为焦平面探测器的水平和竖直像元间隔，p为像元在水平方向的尺寸，q为像元在竖直方向的尺寸，M×N为焦平面探测器像面规格，M为焦平面探测器像面在水平方向的尺寸，N为焦平面探测器像面在竖直方向的尺寸，(x，y)是模拟图像坐标系中的坐标，[m，n]是离散图像坐标系中的坐标，m为离散图像坐标系中的水平坐标，最大取值范围为焦平面探测器像面在水平方向的尺寸，n为离散图像坐标系中的竖直坐标，最大取值范围为焦平面探测器像面在竖直方向的尺寸；对式(1)中f(x+ma，y+nb)关于f[m，n]进2阶泰勒展开得f(x+ma,y+nb)≅f[m,n]+fm[m,n]x+fn[m,n]y]]>+fm2[m,n]x2+fn2[m,n]y2+2fmn[m,n]xy2---(2)]]>将式(2)代入式(1)得g[m,n]≅f[m,n]+p224fm2[m,n]+q224fn2[m,n]---(3)]]>式中，和分别表示图像f[m，n]在m和n方向上的2阶偏导数，f_m[m，n]和f_n[m，n]分别表示图像f[m，n]在m和n方向上的1阶偏导数，f_mn[m，n]表示图像f[m，n]先在m方向上取1阶偏导数再在n方向上取1阶偏导数；为了抑制噪声，在数值上用式(4)近似和fm2[m,n]={f[m-1,n-1]-2f[m,n-1]+f[m+1,n-1]+2(f[m-1,n]-2f[m,n]+f[m+1,n])+f[m-1,n+1]-2f[m,n+1]+f[m+1,n+1]}/4fn2[m,n]={(f[m-1,n-1]-2f[m-1,n]+f[m-1,n+1])+2(f[m,n-1]-2f[m,n]+f[m,n+1])+(f[m+1,n-1]-2f[m+1,n]+f[m+1,n+1])}/4---(4)]]>将式(4)代入式(3)，再进行DFT得G[u,v]=F[u,v][1-α26sin2(uMπ)cos2(vNπ)-β26sin2(vNπ)cos2(uMπ)]---(5)]]>式中，F[u，v]和G[u，v]分别表示f[m，n]和g[m，n]的DFT，α＝p/a和β＝q/b分别表示焦平面探测器在水平和竖直方向的占空比；因此，焦平面探测器的积分退化函数为H[u，v]H[u,v]=1-α26sin2(uMπ)cos2(vNπ)-β26sin2(vNπ)cos2(uMπ)---(6)]]>Wiener滤波过程为：基于积分退分函数H[u，v]，构建Wiener滤波器M_W[u，v]MW[u,v]=H*[u,v]H2[u,v]+Γ---(7)]]>式中H^*[u，v]为H[u，v]的复共轭；Γ为设定的常数；将M_W[u，v]用直流分量归一化后得到归一化后Wiener滤波器M′_W[u，v]MW′[u,v]=MW[u,v]MW[0,0]---(8)]]>式中，M_W[0，0]是M_W[u，v]在u＝0，v＝0情况下的值，即M_W[u，v]的直流分量；步骤303、利用式(8)描述的Wiener滤波器M′_W[u，v]，对第二步得到的过采样图像g_os[m，n]进行滤波，获得具有重建图像式中，表示DFT运算，表示DFT逆运算。