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    重庆时时彩基本走势带连线: 一种成像系统与目标相对线性移动降晰函数的快速辨识方法.pdf

    关 键 词:
    一种 成像 系统 目标 相对 线性 移动 函数 快速 辨识 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201611000701.0

    申请日:

    2016.11.14

    公开号:

    CN106570845A

    公开日:

    2017.04.19

    当前法律状态:

    实审

    有效性:

    审中

    法律详情: 实质审查的生效IPC(主分类):G06T 5/00申请日:20161114|||公开
    IPC分类号: G06T5/00 主分类号: G06T5/00
    申请人: 山东理工大学
    发明人: 李东兴; 张起; 张华强; 高倩倩
    地址: 255086 山东省淄博市高新技术开发区高创园A座313室
    优先权:
    专利代理机构: 代理人:
    PDF完整版下载: PDF下载
    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201611000701.0

    授权公告号:

    |||

    法律状态公告日:

    2017.05.17|||2017.04.19

    法律状态类型:

    实质审查的生效|||公开

    摘要

    一种成像系统与目标相对线性移动降晰函数的快速辨识方法,本发明涉及一种用于成像系统降晰函数的精确快速辨识方法。该辨识方法将降晰函数的辨识转化为降晰函数参数的辨识。首先,对降晰图像进行快速离散傅里叶变换(FFT),将降晰图像的(FFT)的零频率分量移到频谱的中心,得到降晰图像的FFT的幅度谱;其次,当成像系统与观测目标具有线性移动时,降晰图像的FFT的幅度谱具有带状调制的外观,用本发明中提出的空域幅度谱滤波器,对降晰图像的幅度谱进行滤波,可以精确测量滤波后的幅度谱中间两条谱线的距离,由该距离计算降晰函数的线性移动距离,进而辨识降晰函数。本发明方法可提高降晰辨识的准确性,减少运算量,提高辨识速度。

    权利要求书

    1.一种成像系统与目标相对线性移动降晰函数的快速辨识方法,其特征在于该算法的
    实现步骤如下:
    步骤一:获取降晰图像,对降晰图像进行快速傅里叶变换(FFT);
    步骤二:将降晰图像快速傅里叶变换(FFT)的零频率分量移到频谱中心,得到降晰图像
    FFT的幅度谱像??;
    步骤三:采用频域幅度谱滤波器对降晰图像FFT的幅度谱像帧进行滤波;
    步骤四:在滤波后的降晰图像FFT的幅度谱像帧中辨识降晰函数参数,进而计算得到降
    晰函数。
    2.根据权利要求1所述的一种成像系统与目标相对线性移动降晰函数的快速辨识方
    法,其特征在于,步骤三中采用的频域幅度谱滤波器是低通有限脉冲响应滤波器,也就是逆
    自适应幅度谱滤波器(IAASF),其表达式如下所示:
    ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: C:\Users\Administrator\Desktop\???\2264d32b-ab4e-48c9-9eea-a65babfebca0\100001\784315dest_path_image001.GIF
    上式中,???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: C:\Users\Administrator\Desktop\???\2264d32b-ab4e-48c9-9eea-a65babfebca0\100001\734210dest_path_image002.GIF表示滤波后的离散傅里叶变换幅度谱,???: ???: ???: C:\Users\Administrator\Desktop\QQ???20161113100600.GIF表示为了改善辨识精度的控
    制参数,???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: C:\Users\Administrator\Desktop\???\2264d32b-ab4e-48c9-9eea-a65babfebca0\100001\562806dest_path_image004.GIF表示降晰图像的离散傅立叶变换频谱中所有元素的最大值,
    M ×N 表示降晰图像的尺寸,SG表示降晰图像的支持域。
    3.根据权利要求1所述的一种成像系统与目标相对线性移动降晰函数的快速辨识方
    法,其特征在于,步骤四中需要辨识的线性移动降晰函数中的参数,即线性移动距离d ;辨
    识方式是首先测量幅度谱像帧上中央两条谱线的距离宽度L ,然后计算线性移动距离d ,
    其表达式如下所示:
    d =2L0∕L
    上式中,d 表示线性移动距离,L 表示幅度谱像象帧上中央两条谱线之间的距离宽度,
    L0表示二维离散傅里叶变换的尺寸,如LL0=256×256。
    4.根据权利要求1所述的一种成像系统与目标相对线性移动降晰函数的快速辨识方
    法,其特征在于,步骤四中降晰函数h (x ,y )由下列表达式近似给出:
    ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: C:\Users\Administrator\Desktop\???\2264d32b-ab4e-48c9-9eea-a65babfebca0\100001\233958dest_path_image005.GIF
    上式中,d 表示线性移动距离,它示出了模糊的区域,并且它与成像系统与观测目标间
    的相对速度及成像过程的曝光时间成比例;
    上述表达式中降晰函数h (x ,y )的傅里叶变换为:
    ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: C:\Users\Administrator\Desktop\???\2264d32b-ab4e-48c9-9eea-a65babfebca0\100001\984614dest_path_image006.GIF
    上式中,当???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: C:\Users\Administrator\Desktop\???\2264d32b-ab4e-48c9-9eea-a65babfebca0\100001\198558dest_path_image007.GIF为整数域,H (u ,v )存在频域零点;
    当成像系统与目标的相对线性移动方向与水平方向成夹角θ 时,降晰函数h (x ,y )
    的傅里叶变换可以表示为:
    ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: C:\Users\Administrator\Desktop\???\2264d32b-ab4e-48c9-9eea-a65babfebca0\100001\228831dest_path_image008.GIF
    上式中, ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: ???: C:\Users\Administrator\Desktop\???\2264d32b-ab4e-48c9-9eea-a65babfebca0\100001\138012dest_path_image009.GIF。

    说明书

    一种成像系统与目标相对线性移动降晰函数的快速辨识方法

    技术领域

    本发明涉及图像复原技术领域,尤其涉及一种成像系统与目标相对线性移动降晰
    函数的快速辨识方法。该方法考虑到成像系统相机的线性移动是引起成像降晰的主要原
    因,降晰函数模型可由相应的参数构建,此方法在图像复原技术领域具有一定的应用前景。

    背景技术

    图像复原问题最初是从空间探索计划提出来的。从卫星或飞船上获得的关于地球
    和太阳系中行星的图像因为多种原因降晰。这些原因包括成像设备受使用环境限制造成的
    性能限制,相机和对象的相对运动,相机机械振动,飞行器转动和翻动等等。因此,图像复原
    的目的是消除移动造成的降晰。

    图像降晰可以用一个卷积过程来描述,因此可以利用反卷积技术消除卷积因素造
    成的降晰,改善图像的分辨率。另一方面,由于反卷积问题的病态性和观测图像含有噪声,
    必须在改善分辨率和抑制噪声之间进行折衷,但是往往很难再信号复原和噪声抑制之间取
    得平衡。针对线性移动降晰,现有的降晰函数的辨识方法包括:观测图像上的特殊点和线辨
    识降晰函数,该方法需要通过人工判读分析图像上的特殊点和线,效率低并且误差大,这样
    就限制了其应用的推广。采用“误差_参数分析法”对降晰函数进行辨识,该方法能够对降晰
    函数进行辨识,并取得了比较好的复原效果。但是从该方法的实验结果曲线图中很容易发
    现,误差-参数曲线是单调变化的,没有极小值,难以获得准确的参数。

    为了克服存在的辨识精度低、辨识过程复杂、运行效率低,适应性不强的缺陷,提
    高图像的复原效果,研究开发出高效、高精度的线性移动降晰函数辨识算法,具有较大的技
    术研究价值和实际应用价值。

    发明内容

    本发明的目的在于针对线性移动降晰图像,提出了一种成像系统与目标相对线性
    移动降晰函数的快速辨识方法。把对降晰函数的辨识就转化为对降晰函数参数的辨识,由
    此可以获得降晰函数的参数化表达式。

    本发明的具体实施方式如下:

    步骤一:获取降晰图像,对降晰图像进行快速傅里叶变换(FFT);

    步骤二:将降晰图像快速傅里叶变换(FFT)的零频率分量移到频谱中心,得到降晰图像
    FFT的幅度谱像??;

    步骤三:采用频域幅度谱滤波器对降晰图像FFT的幅度谱像帧进行滤波;

    步骤四:在滤波后的降晰图像FFT的幅度谱像帧中辨识降晰函数参数,进而计算得到降
    晰函数。

    本发明步骤一中,假设图像的降晰过程可以用线性空间不变(Linear Spatially
    Invariant (LSI))系统建模,则降晰图像g (x ,y )是目标强度函数f (x ,y )与成像系统
    的点扩展函数h (x ,y )的卷积,所有噪声n (x ,y )由加性噪声来建模,其表达式如下所
    示:


    或简化表达式为g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y);

    上式中,*表示卷积运算符。将上述表达式两端进行离散傅里叶变换(Discrete
    Fourier Transform(DFT)),得到其频域表达式如下所示:

    G(u,v)=F(u,v)H(u,v)+N(u,v)

    上式中,大写字符分别为对应的小写字符的离散傅里叶变换,即G(u,v)=DFT{g(x,y)}

    F(u,v)=DFT{f(x,y)},H(u,v)=DFT{h(x,y)},N(u,v)=DFT{n(x,y)}。

    从频域表达式可以看到,当加性噪声足够小到可以忽略的程度时,降晰图像的离
    散傅里叶变换G(u,v)的零点是原始图像的离散傅里叶变换F(u,v)的零点和点扩展函数的
    离散傅里叶变换H(u,v)的零点的综合。

    本发明步骤三中,采用的频域幅度谱滤波器是低通有限脉冲响应滤波器,也就是
    逆自适应幅度谱滤波器(IAASF),其表达式如下所示:


    上式中,表示滤波后的离散傅里叶变换幅度谱,表示为了改善辨识精度的
    控制参数,表示降晰图像的离散傅立叶变换频谱中所有元素的最大值,M ×
    N 表示降晰图像的尺寸,SG表示降晰图像的支持域。

    本发明步骤四中,需要辨识的线性移动降晰函数中的参数,即线性移动距离d 。其
    获取过程如下:在计算降晰图像的离散傅里叶变换时,将降晰图像离散傅里叶变换(DFT)的
    零频率分量移到频谱的中心,得到降晰图像DFT的幅度谱像帧,然后测量幅度谱像帧上中央
    两条谱线之间的距离宽度L 。在这种情况下,有如下表达式:

    d =2L0∕ L

    上式中,d 表示线性移动距离,L 表示幅度谱像帧上中央两条谱线之间的距离宽度,
    L0表示二维离散傅里叶变换的尺寸,如LL0=256×256。L0是已知参数,L 可以从幅度谱
    像帧中测量得到。

    本发明步骤四中,因为已经辨识到线性移动降晰函数中的参数,所以降晰函数h
    (x ,y )由下列表达式近似给出:


    上式中,d 表示线性移动距离,它示出了模糊的区域,并且它与成像系统与观测目标间
    的相对速度及成像过程的曝光时间成比例。

    上述表达式中降晰函数h (x ,y )的傅里叶变换为:


    上式中,当为整数域,H(x,y)存在频域零点。

    当成像系统与目标的相对线性移动方向与水平方向成夹角θ时,降晰函数h(x,y)
    的傅里叶变换可以表示为:


    上式中,。

    本发明与现有技术想比较,具有如下显而易见的突出实质性特点和显著优点:在
    图像降晰主要由成像系统与观测目标相对线性移动引起时,降晰函数可以用相应的参数化
    模型表示。因此,降晰函数的辨识就转化为对降晰函数参数的辨识。首先,计算降晰图像的
    快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform (FFT)),得到幅度谱像??;其次,用本发明提出
    的低通有限脉冲相应滤波器(Finite Impulse Response (FIR)),称其为逆自适应幅度谱
    滤波器(Inverse Adaptive Amplitude Spectrum Filter (IAASF))对其进行滤波处理;然
    后,根据降晰图像的频域特性确定降晰函数的参数,进而得到降晰函数。本发明具有较高的
    计算效率,并且对降晰函数估计精度较高,在图像复原技术领域具有一定的应用前景。

    附图说明

    为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作进
    一步的详细描述,其中:

    图1为本发明的流程示意图;

    图2为线性移动降晰函数傅里叶变换的二维可视化图形;

    图3为线性移动降晰函数傅里叶变换的三维可视化图形;

    图4线性移动降晰,线性移动距离为7个像素,滤波前后度谱图像??;

    图5实验中使用的基于逆自适应幅度谱滤波算法辨识得到的线性移动降晰函数的可视
    化形式。

    具体实施方式

    下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步说明。本发明涉及一种成像系统
    与目标相对线性移动降晰函数的快速辨识方法,具体的降晰函数辨识过程如图1所示。把对
    降晰函数的辨识就转化为对降晰函数参数的辨识,由此可以获得降晰函数的参数化表达
    式。

    本发明的具体实施方式如下:

    步骤一:获取降晰图像,对降晰图像进行快速傅里叶变换(FFT);

    步骤二:将降晰图像快速傅里叶变换(FFT)的零频率分量移到频谱中心,得到降晰图像
    FFT的幅度谱像??;

    步骤三:采用频域幅度谱滤波器对降晰图像FFT的幅度谱像帧进行滤波;

    步骤四:在滤波后的降晰图像FFT的幅度谱像帧中辨识降晰函数参数,进而计算得到降
    晰函数。

    假设图像的降晰过程可以用线性空间不变(Linear Spatially Invariant
    (LSI))系统建模,则降晰图像g(x,y)是目标强度函数f(x,y)与成像系统的点扩展函数h(x,
    y)的卷积,所有噪声n(x,y)由加性噪声来建模,其表达式如下所示:


    或简化表达式为g(x,y)=f(x,y)*h(x,y)+n(x,y);

    上式中,*表示卷积运算符。将上述表达式两端进行离散傅里叶变换(Discrete
    Fourier Transform (DFT)),得到其频域表达式如下所示:

    G(u,v)=F(u,v)H(u,v)+N(u,v)

    上式中,大写字符分别为对应的小写字符的离散傅里叶变换,即G(u,v)=DFT{g(x,y)}

    F(u,v)=DFT{f(x,y)},H(u,v)=DFT{h(x,y)},N(u,v)=DFT{n(x,y)}。

    从频域表达式可以看到,当加性噪声足够小到可以忽略的程度时,降晰图像的离
    散傅里叶变换G(u,v)的零点是原始图像的离散傅里叶变换F(u,v)的零点和点扩展函数的
    离散傅里叶变换H(u,v)的零点的综合。

    采用的频域幅度谱滤波器是低通有限脉冲响应滤波器,也就是逆自适应幅度谱滤
    波器(IAASF),其表达式如下所示;


    上式中,表示滤波后的离散傅里叶变换幅度谱,表示为了改善辨识精度的
    控制参数,表示降晰图像的离散傅立叶变换频谱中所有元素的最大值,M ×
    N 表示降晰图像的尺寸,SG表示降晰图像的支持域。

    需要辨识的线性移动降晰函数中的参数,即线性移动距离d 。其获取过程如下:在
    计算降晰图像的离散傅里叶变换时,将降晰图像离散傅里叶变换(DFT)的零频率分量移到
    频谱的中心,得到降晰图像DFT的幅度谱像帧,然后测量幅度谱像帧上中央两条谱线之间的
    距离宽度L 。在这种情况下,有如下表达式

    d =2L0∕L

    上式中,d 表示线性移动距离,L 表示幅度谱像象帧上中央两条谱线之间的距离宽度,
    L0表示二维离散傅里叶变换的尺寸,如LL0=256×256。L0是已知参数,L 可以从幅度谱
    像帧中测量得到。

    因为已经辨识到线性移动降晰函数中的参数,所以降晰函数h(x,y)由下列表达式
    近似给出:


    上式中,d 表示线性移动距离,它示出了模糊的区域,并且它与成像系统与观测目标间
    的相对速度及成像过程的曝光时间成比例。

    上述表达式中降晰函数h(x,y)的傅里叶变换为:


    上式中,当为整数域,H(u,v)存在频域零点。对上述表达式所示函数,其二维
    可视化图形如图2所示,且二维图表达式为;三维可视化图
    形如图3所示,且三维图表达式为。

    由图2和图3可知,当du=±1,±2,±3,…时,H(u,v)=0,即H(u,v)的幅度谱沿u轴存
    在周期性零点,这些点分别是u=±1/d,±2/d,±3/d,…

    当成像系统与目标的相对线性移动方向与水平方向成夹角θ时,降晰函数h(x,y)的傅
    里叶变换可以表示为:


    上式中,。

    实施例一:

    在本发明实验中,测试图像为风洞试验点源目标图像,对测试图像进行线性移动降晰,
    用本发明所提方法对降晰图像的点扩展函数进行辨识,快速辨识得到降晰函数。

    在图4中,图4(a)为原始图像;图4(b)为线性移动降晰图像,线性移动的距离为7个
    像素;图(4c)为降晰图像图4(b)的幅度谱像帧,在对降晰图像进行离散傅立叶变换时,将降
    晰图像的DFT的零频率分量移到幅度谱的中心得到降晰图像的幅度谱像帧,实际计算时,采
    用离散快速傅里叶变换(DFFT)。

    图4(d)为对图4(c)所示幅度谱经逆自适应幅度谱滤波器(IAASF)滤波后得到的降
    晰图像的幅度谱像帧,滤波过程中,取控制参数;图4(e)为对图4(c)所示幅度谱经逆
    自适应幅度谱滤波器(IAASF)滤波后得到的降晰图像的幅度谱像帧,滤波过程中,取控制参
    数;图4(f)为对图4(c)所示幅度谱经逆自适应幅度谱滤波器(IAASF)滤波后得到的降
    晰图像的幅度谱像帧,滤波过程中,取控制参数。

    由图4可以看出,在用逆自适应幅度谱滤波器对降晰图像的幅度谱图像帧滤波时,
    IAASF滤波器的控制参数取不同数值时,滤波后得到的降晰图像的幅度谱像帧中,识别
    点扩展函的参数时所需谱线的清晰程度是不同的,实验结果表明,如果控制参数取之不
    合适,经IAASF滤波波后,很难识别特征谱线的准确位置,这就为降晰函数参数的辨识增加
    了非常大的难度。因此在滤波中,合理选择控制参数极为重要。

    在实际工程应用中,极为有效的办法是,首先取,然后根据滤波后特征谱线的
    精确程度,来调整控制参数的取值,在这里所说的精确程度,主要指两个方面的含义,一个
    含义是谱线的清晰程度,另一个含义是,特征谱线的有效宽度,是否便于计算机识别,一般
    情况下,在可测量范围内,如果特征谱线的宽度小且清晰程度高,计算机识别的精度就越
    高。

    在对线性移动降晰函数辨识的过程中,本发明提出的方法是:在计算降晰图像的
    离散傅里叶变换时,将降晰图像的离散傅里叶变换(DFT)的零频率分量移到频谱的中心,得
    到降晰图像的幅度谱像帧,然后测量幅度谱像帧上中央两条谱线之间的距离宽度L 。在图4
    (e)或图4(f)中均可辨识测量该幅度谱像帧上中央两条谱线之间的距离宽度L ,然后,由表
    达式d =2L0∕L 计算得到成像系统与目标相对线性移动的距离,即线性移动降晰函数的参
    d ,其中L0表示二维离散傅里叶变换的尺寸,如LL0=256×256。

    在本发明实验中,使用的和辨识得到的线性移动降晰函数矩阵为

    。

    在本发明实验中,使用的和辨识得到的降晰函数的可视化形式如图5所示,成像系
    统相对于观测目标的线性移动距离为d=7个像素。

    本发明实验中,估计的和原始的点扩展函数及原始图像、降晰图像和估计图像的
    特性指标如表1所示。在表1中,成像系统相对于观测目标的线性移动距离为d=7个像素;
    MSE_g和分别为降晰图像及估计图像的均方误差;SNR_g和分别为降晰
    图像及估计图像的信噪比;ISNR为估计图像相对于降晰图像的信噪比改善量;

    。

    因此,针对线性移动降晰图像,采用本发明提出的一种基于逆幅度谱滤波的降晰
    函数辨识方法,该方法不需要将降晰图像分割为多个子图像,逆自适应幅度谱滤波器可以
    应用于整幅图像。因此,该方法提高了降晰函数辨识的速度,降低了计算的复杂度,具有较
    高的辨识精度。并且该算法敏感于噪声,当降晰图像的信噪比较高或具有加性常量噪声时,
    该算法的工作情况非常好。

    关于本文
    本文标题:一种成像系统与目标相对线性移动降晰函数的快速辨识方法.pdf
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