CN114972083B 一种基于实测数据的复杂光学成像条件下图像复原方法 （浙江大学）

1610-1616.一种基于实测数据的复杂光学成像条件下本发明公开了一种基于实测数据的复杂光缘检测去除成像系统带来的模糊，基于Radon变背景纹影技术仿真建模去除气动光学效应导致去除畸变复原，便于图像后续的目标检测与定2η1表示图像2步骤4：对步骤3得到的图像g3(x,y)的频谱G3(u,v)进行图像处理后进行Radon变换；Radon变换曲线最大值对应的角度即为退化图像的运动模糊角度，在模糊角方向上计算主个流场后的光程OPL，对其取平均后计算光线的光程差OPDi=根据光程差计32.根据权利要求1所述的基于实测数据的复杂光学成像条件下的图像复原方法，其特kx(x,y)和ky(x,y)代表x和y方向在像素点(3.根据权利要求1所述的基于实测数据的复杂光学成像条件下的图像复原方法，其特4.根据权利要求1所述的基于实测数据的复杂光学成像条件下的图像复原方法，其特45.根据权利要求1所述的基于实测数据的复杂光学成像条件下的图像复原方法，其特6.根据权利要求1所述的基于实测数据的复杂光学成像条件下的图像复原算法，其特a)对入射光线进行仿真，观测的目标为无限远处的某个点光源一次步长中空气折射率取距离该点最近的流场中点的折射率；设第i条光线行走了k个步第i条光线光程差为在光瞳成像处的位置为7.根据权利要求1所述的基于实测数据的复杂光学成像条件下的图像复原方法，其特b)对经过折射率场的背景点阵图像做加强对比度处5即第i条光线光程差为在光瞳成像处的位置为8.根据权利要求7所述的基于实测数据的复杂光学成像条件下的图像复原方法，其特69.根据权利要求1所述的基于实测数据的复杂光学成像条件下的图像复原方法，其特其中τ1SSIM定义为：βγ其GSSIM定义为：βγ其7[0005]当前国内外对于气动光学效应下退化图像的复原算法研究主要分为盲复原算法、[0008](3)难以获得实测的气动光学环境数据，基于准确的数据才能对气动光学效应进[0009](4)基于深度学习的复原方法需要较大的数据量，由于实测数据获取的成本较大8[0014]本发明首先提供了一种基于实测数据的复杂光学成像条分气动热辐射效应产生的噪声，得到去噪图像g1(x,y)η1表示9对能够获取流场数据的情况继续执行步骤6，针对无法获取流场数据的情况直接执行步骤过整个流场后的光程OPL，对其取平均后计算光线的光程差根据光程5进行时间平均处理；将处理后的位移矢量进行SouthWell线性积分运算，得到波前光程差6[0034](1)本发明采用获取点光源的退化图像进行成像系统模糊参数确定的方法，简化[0035](2)本发明采用了光线追踪法和背景纹影技术两种方法进行图像复原，克服了以[0037](4)本发明通过图像质量评价指标负反馈指导图像复原过程中参数的选择，使得[0047]图6(a)是本发明实施提供的基于光线追迹法的均匀气动效应退化图像去除气动[0048]图6(b)是本发明实施提供的基于光线追迹法的随机气动效应退化图像去除气动[0051]图8(a)是本发明实施提供的基于背景纹影技术的均匀气动效应退化图像去除气[0052]图8(b)是本发明实施提供的基于背景纹影技术的随机气动效应退化图像去除气[0055]如图1所示，本发明提供的一种基于实测数据的复杂光学成像条件下图像复原算分气动热辐射效应产生的噪声，得到去噪图像g1(x,y)η1表示对能够获取流场数据的情况继续执行步骤6，针对无法获取流场数据的情况直接执行步骤5进行时间平均处理；将处理后的位移矢量进行SouthWell线性积分运算，得到波前光程差6代表在像素点(x,y)处Laplacian算子[0091]3-1：获取多张经过成像系统的点光源退化图像，该图像包含成像系统噪声与模η1表示近似认为飞行器与成像探测器之间进行相对匀速运动，因此运动模糊的点扩散函数[0107]4-3：使用步骤4-2中的方法获得模糊角度后，在此模糊角度上绘制Radon变换曲4[0116]6-2：主光线设置为正对成像系统光轴中心的一条光线，设其光程差为OPD,=第i条光线经过流场产生的波相差为[0118]其中λ表示光的波长，实际的光瞳函数相当于理想条件下光瞳函数与波相差复振[0122]将复振幅分布与其共轭函数进行相乘后归一化处理，获得最终的点扩散函数H3清晰度平均梯度相比于步骤4-5的数值是否有大于5％的提升且图像像素值最大点坐标是[0130]7-2：采用SouthWell算法，对周围四个点进行积分后取平均得到每个点的光程清晰度平均梯度相比于步骤4-5的数值是否有大于5％的提升且图像像素值最大点坐标是的SSIM指标βy))]γ的MSSIM指标的GSSIM指标βy))]γτ1=τ2=τ3＝