專利名稱：帶像差和小孔徑衍射像質退化成像系統(tǒng)的圖像復原方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種針對帶像差和小孔徑衍射像質退化成像系統(tǒng)的圖像 復原方法。
背景技術：
在現代國際形勢下，小型而高效的各種航空器迅猛發(fā)展，高分辨、高 清晰、小而輕的有效載荷具有重要的戰(zhàn)略意義。多數發(fā)達國家紛紛開展了 各種航空器的研究。我國為了跟蹤世界航空航天對地觀測和遙感技術的發(fā) 展前沿，近些年相繼開展了航空器、有效載荷相關技術的研究。對于現代 航空器，高分辨、輕量化光學觀測系統(tǒng)等是一項重要的關鍵技術，所以研 究航空航天相機的輕型化、高分辨、小型化技術，成為發(fā)展現代航空航天 對地觀測的關鍵。另外，現在大多數高分辨率對地觀測相機的重量體積都 很龐大，因此，航空航天和遙感信息獲取領域也對相機提出了輕型化、小 型化的要求。減小相機的體積和重量的方法主要有以下幾個方面 一是采用新型材 料及機械結構的輕量化；二是采用輕型光學系統(tǒng)，如采用小相對孔徑光學 系統(tǒng)、采用折反式或全反式光學系統(tǒng)，其中采用小相對孔徑光學系統(tǒng)是相 機小型化和輕型化的關4建:汰術途徑；三是采用TDICCD， TDICCD可以解 決采用小相對孔徑光學系統(tǒng)引起的光能量不足的問題;四是采用提高圖像 分辨率的技術，如亞像元技術和超分辨率技術。采用小相對孔徑光學系統(tǒng) 雖然能夠有效地減小相機的體積和重量，但是減小光學系統(tǒng)的相對孔徑也 會使光學系統(tǒng)的分辨率下降。因此，研究小相對孔徑光學系統(tǒng)必須引入提 高圖像分辨率的技術。從國內外文獻中可以看出，在研制微小型相機中， 為了提高系統(tǒng)的分辨率，普遍采用亞像元技術。如法國SPOT-5衛(wèi)星的 遙感圖像；國內有單位利用亞像元技術，使相機分辨率提高1.7倍。另外一種提高系統(tǒng)分辨率的方法是，利用超分辨率技術，提高圖像的 分辨率。但從報道或論文看，大多是利用別人拍攝到的圖像進行后處理， 以提高圖像的分辨率。超分辨率圖像復原方法最早由Harris和Goodman
于60年代提出，并相繼提出了線性外推法、疊加正弦模板法等復原方法， 但在實際應用中沒有獲得理想的結果，且被稱為"超分辨率的神話"。80 年代末之后，人們在超分辨率圖像復原方法研究上取得了突破性的進展。 不僅在理論上說明超分辨率存在的可能性，而且提出和發(fā)展了利用序列/ 多幅圖像的超分辨率圖像復原算法，如頻域法、迭代反向投影IBP法、凸 集投影法POCS、基于Bayesian估計的多幀圖像超分辨率算法等。 VOLOVELSKY， Kami等在他們的專利中使用迭代反投影法IBP進行超分 辨圖像處理，并討論了算法的收斂性和運算效率；而NESTARES, Oscar 等則使用基于Bayesian分析法的最大似然估計器，加入對噪聲的估計提高 了系統(tǒng)的魯棒性；現在小波分析，神經網絡算法也被引入到圖像處理當中， 如AKSAY, Anil等討論了小波變換在圖像增強與復原方面的應用。除了景 象平移，旋轉造成多幀圖像之間的差異被用來圖像超分辨合成外，PELEQ Shmuel等提出了基于多傳感器的超分辨圖像融合方法，以及超分辨算法 與圖像拼接相結合的應用。發(fā)明內容本發(fā)明提供一種適用于帶像差小孔徑實際成像系統(tǒng)退化圖像的復原 方法，所采用的圖像處理方法對成像系統(tǒng)獲得的退化圖像進行超分辨復 原，是以成像鏡頭的成像特性為基礎的，結合鏡頭像差和小孔徑衍射退化 的圖像復原方法，利用光學系統(tǒng)本身的信息(包括光學口徑、像差、各種 加工誤差)，采用超分辨率算法，達到提高圖像分辨率的目的。一種帶像差和'J、孔徑衍射像質退化成像系統(tǒng)的圖像復原方法，包括如 下步驟(1) 景物經帶像差小孔徑的成像鏡頭成像后，由圖像傳感器CCD獲 得退化后的圖象，并輸出到圖像處理單元；(2) 圖像處理單元根據成像鏡頭的成像特性，用圖像處理方法將退 化后的圖象反演恢復出高分辨率的圖像。步驟(2)中所述的圖像處理方法是以成像鏡頭的退化模型為基礎將 退化后的圖象反演恢復出高分辨率的圖像。所述的退化模型是以成像鏡頭 的成像特性為基礎的。所述的成像特性即調制傳遞函數MTF，至少包含 鏡頭的設計像差、加工和裝校誤差、和小孔徑衍射效應的影響。
所述的帶像差小孔徑成像的成像鏡頭一般是小孔徑長焦距物鏡，它的 設計像差是已知的，加工誤差、裝校誤差可以通過實驗室高精度儀器(如MTF測試儀)測試獲得。景物經成像鏡頭成像后，通過CCD傳感，圖像 處理單元將獲得景物被退化的圖像。圖象退化過程即景物經實際成像系統(tǒng)成像的過程，其退化模型可以作 如下描述設原圖像為x(i，j)，經過一個退化過程(可理解成一個系統(tǒng)， 或加于x(i， j)上的一個運算)，然后再疊加一個噪聲n(i, j),從而形成一個 退化圖像y(i, j)。于是，原圖和退化圖像之間可以用如下關系式描述其中h (i, j)表示系統(tǒng)的退化函數。因此，在不考慮噪聲影響時，系統(tǒng)輸出被其輸入和退化函數唯一確定， 系統(tǒng)的退化函數是描述成像系統(tǒng)特性的重要函數。輸入圖像x、輸出圖像 y以及退化函數h都是以矩陣X、 Y、 H的形式給出，矩陣X、 Y中的元 素表示該像素點的灰度，H中的元素則表示退化后能量在一定區(qū)域內分布 的比例。退化函數h實際上就是鏡頭的成像特性，可以通過MTF測試儀 測試獲得。本發(fā)明的成像退化已經包括了鏡頭像差、加工裝校誤差和小孔 徑衍射的共同影響。在獲得退化模型后，就可以使用超分辨率處理技術來進行圖像反演復 原了 。將已經被退化的低分辨率模糊圖像恢復成高分辨率的清晰圖像的圖 像恢復技術方法較多，如基于重建的頻域法、空域迭代反投影方法(IBP)、 凸集投影方法(POCS)、受限制自適應復原算法等等。基于重建的頻域法實際i是在頻域內解決圖像內插問題，其觀測模型 是基于傅里葉變換的移位特性。在空域迭代反投影方法(IBP)首先用輸出圖像的一個初始估計作為當 前結果，再將其投影到低分辨率觀測圖像上以獲得低分辨率模擬圖像。通 過低分辨率模擬圖像與實際觀測圖像的差值不斷更新當前估計。凸集投影方法(POCS)是一類解決超分辨率圖像復原問題的流行算 法。為了降低噪聲和減少奇異性解，POCS應用約束條件將先驗知識整合 到計算中。增強表達式為Fm+l-Pl…Pm[Fn]。超分辨率圖像解空間與一 組凸形約束集合相交叉，而這組凸形約束集合代表了期望的超分辨率圖像
的一些特性，如正定、能量有界、數據可靠、平滑等，通過這些約束集合就可以得到簡化的解空間。POCS是指一種迭代過程，在給定超分辨率圖像空間中任意一個點的前提下，可以定位一個能滿足所有凸形約束集合條 件的收斂解。受限制自適應復原算法(又稱加權空間復原算法)，其基本思想是在 圖像的平坦區(qū)域加強平滑而減弱復原，在圖像棱邊附近則加強復原減弱平滑，這樣一方面保證了人視覺對棱邊敏感的要求，又降低了平坦區(qū)域的噪 聲，總的復原效果得到改善。本發(fā)明的成像系統(tǒng)包括成像鏡頭、圖像傳感器CCD、圖像處理單元等。本發(fā)明提出的結合鏡頭像差和小孔徑衍射退化的圖像復原方法，利用 光學系統(tǒng)本身的信息(包括光學口徑、像差、各種加工誤差)，采用超分 辨率算法，達到提高圖像分辨率的目的。這種方法不增加額外的光學分光 系統(tǒng)，保證了光學系統(tǒng)簡單輕巧，使系統(tǒng)獲得大口徑成像系統(tǒng)相接近的成 像質量。同時，由于本方法結合了鏡頭實際像差和小孔徑衍射的共同影響， 退化模型更加精確符合實際，克服了常規(guī)恢復方法在不知道相機參數的情 況下，由圖像的使用者完成的超分辨率恢復方法效果較差的缺點，超分辨 恢復效果明顯優(yōu)于常規(guī)方法，特色明顯。本發(fā)明非常適合于帶像差、小孔徑長焦距成像系統(tǒng)，只要通過測試獲 得成像鏡頭的成像特性，就可以得到較好的高分辨圖像恢復效果?？蓱?于衛(wèi)星遙感、飛才幾航拍、紅外偵察防空等領域^用。


圖1為本發(fā)明圖像復原方法的成像系統(tǒng)組成示意圖； 圖2為本發(fā)明圖像復原方法的成像系統(tǒng)圖像退化模型圖； 圖3為本發(fā)明標準景物(分辨率板)的退化圖和恢復效果圖，其中3a為標準景物(分辨率板)退化圖；3b為圖3a的恢復圖；3c中實線為恢復以后的圖像MFT曲線。
具體實施方式
如圖l所示，本發(fā)明的成像系統(tǒng)包括帶像差小孔徑成像鏡頭、圖像傳
感器CCD、圖像處理單元等。景物經帶像差小孔徑成像一晚頭成像后，由
圖像傳感器CCD轉化成一幅退化了的圖像，并輸出到圖像處理單元，圖
像處理單元根據鏡頭成像特性，用圖像處理方法反演恢復出一幅分辨率提
高了的圖像。其中成像鏡頭一般是小孔徑長焦距物鏡，它的設計像差是已
知的，加工誤差、裝校誤差可以通過實驗室高精度儀器(如MTF測試儀)
測試獲得。圖3c中的虛線即為成像鏡頭帶像差和小孔徑衍射影響下的
MTF，即退化模型。景物經成像鏡頭成像后，通過CCD傳感，圖像處理
單元獲得景物被退化的圖像。圖3a為標準景物(分辨率板)的退化圖。
本發(fā)明對圖像傳感器CCD沒有特別要求， 一般選用低噪聲CCD即可，如
加拿大DALSA的CORECO DS-1A-01M30等。
在獲取退化圖像后，(即，景物經帶像差的小孔徑成像鏡頭成像到圖
像傳感器CCD上，并輸出到圖像處理單元后)，圖像處理單元根據預先測
試得到的鏡頭成像退化模型，用高分辨圖像恢復算法，即可獲得消除衍射
影響和像差影響的高分辨率圖像。圖像恢復方法比較多，本發(fā)明選擇使用
受限制自適應復原算法(又稱加權空間復原算法)，其基本思想是在圖像
的平坦區(qū)域加強平滑而減弱復原，在圖像棱邊附近則加強復原減弱平滑，
這樣一方面保證了人視覺對棱邊敏感的要求，又降低了平坦區(qū)域的噪聲，
總的復原效果得到改善。
該方法纟見定兩個限制 Ik-圳|"和||Cx||W
式中，；c, y分別是理想圖像和退化圖像，S是由退化函數生成的退化矩 陣，這一矩陣可由我們實驗測得的MTF計算得到，C是由二階差分算子 c(m, w)生成的循環(huán)矩陣，
<formula>formula see original document page 7</formula>f的選取決定于觀測圖像的噪聲能量；￡的選取決定于容許的復原圖像高 頻能量。為了控制復原的局部適應性，引入兩個加權矩陣對上式進行修改
<formula>formula see original document page 7</formula>
式中，及和s是兩個對角矩陣，包含了對每個像元發(fā)生作用的權系數 和
^。指定值可以在復原過程中強調保持圖像的棱邊，可以控制噪聲變化 的非平穩(wěn)性，還可以用來增強丟失數據的恢復。指定 .值可以局部的控制 平滑性，以消除振鈴形寄生波紋。可以看出，在圖像的平坦區(qū)域，必須使 用大的 .和小的。.，而在圖像的棱邊區(qū)域，情況正好相反。組合上面兩個
式子得到單個不等式
其中，。最小化人(x)得到下列方程 使用迭代方式求解
其中，y9是每次迭代過程中的修正系數，根據上一次迭代圖像計算得到。
最終解的獲得可以規(guī)定一定的迭代次數，或是規(guī)定與&的差值小 于某一個閾值即認為它是一個較滿意的收斂解。我們可以看到，加權矩陣 i 和S的選取對圖像的復原效果有很大影響。而退化矩陣5也起到了至為 關鍵的作用，描述越準確的退化模型，復原出的圖像質量越好。
該方法的基本計算步驟可描述為 1、計算觀測圖像(即退化圖像)的信噪比；
如果圖像質量較好，可以直接從觀測圖像計算各個元的局部方差，選 取局部方差中的最大值作為圖像的方差。同時在圖像上找一塊平坦區(qū)域， 在平坦區(qū)域上計算局部方差并平均作為噪聲方差。如果圖^f象的平坦區(qū)域不 便于尋找，可以近似將圖像局部方差的最大值和最小值之比作為圖^象信噪 比的估計。這樣的計算一般需要適當的校正才更符合實際。
2、提取圖像棱邊；
方法之一是設計一個模糊矩陣，比如所有元素和為1的5x5均值 矩陣，原圖像與經模糊化處理之后的圖像之差，可近似認為是圖像的輪廓。 可以對其進行一定修正得到決定加權矩陣i 和s的棱邊。
3、 選取加4又矩陣及和S;
如果需要更加顯明的控制圖像的棱邊，i 和S也可以是不固定的，隨 圖像的迭代來更新和改進，不過這樣需要的計算量要大的多。
4、 迭代求解，直至滿足收斂條件。
退化矩陣5，循環(huán)矩陣C,加權矩陣及和5退化以及圖<象信噪比已經 算出，帶入方程開始求解。每次迭代過程中a和p的值都隨上一幅圖像進 行調整，直至得到滿意的圖像結果。另外，圖像迭代過程中，可以加入比 如圖像的正定性和平坦區(qū)域無波紋等關于解的先l^知識作為限制，以輔助 算法找到理想的解。
<formula>formula see original document page 9</formula>
權利要求
1.一種帶像差和小孔徑衍射像質退化成像系統(tǒng)的圖像復原方法，包括如下步驟(1)景物經帶像差小孔徑的成像鏡頭成像后，由圖像傳感器CCD獲得退化后的圖象，并輸出到圖像處理單元；(2)圖像處理單元根據成像鏡頭的成像特性，用圖像處理方法將退化后的圖象反演恢復出高分辨率的圖像。
2. 如權利要求1所述的圖像復原方法，其特征在于步驟(2)中所 述的圖像處理方法是以成像鏡頭的退化模型為基礎將退化后的圖象反演 恢復出高分辨率的圖像。
3. 如權利要求1所述的圖像復原方法，其特征在于所述的成像特 性即調制傳遞函數MTF,至少包含鏡頭的設計像差、加工和裝校誤差、 和小孔徑4汙射效應的影響。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種帶像差和小孔徑衍射像質退化成像系統(tǒng)的圖像復原方法，包括如下步驟(1)景物經帶像差小孔徑的成像鏡頭成像后，由圖像傳感器CCD將圖象退化處理，得到退化后的圖象，并輸出到圖像處理單元；(2)圖像處理單元根據鏡頭成像特性，用圖像處理方法將退化后的圖象反演恢復出高分辨率的圖像。本發(fā)明的圖像復原方法充分利用了光學系統(tǒng)本身的信息(包括光學口徑、像差、各種加工誤差)，退化模型更加精確符合實際，克服了常規(guī)恢復方法在不知道相機參數的情況下，由圖像的使用者完成的超分辨率恢復方法效果較差的缺點，超分辨恢復效果明顯優(yōu)于常規(guī)方法。
文檔編號G01S13/90GK101131429SQ200710071310
公開日2008年2月27日 申請日期2007年9月19日 優(yōu)先權日2007年9月19日
發(fā)明者馮華君, 徐之海, 奇 李, 陶小平 申請人:浙江大學