毫米波無源成像超分辨算法研究及實現(xiàn).pdf

1、利用毫米波來被動探測成像的成像系統(tǒng)可以穿透衣物，做到無輻射，所以不會威脅到被檢測者的安全，而且成像結(jié)果不會顯示人體的生理細(xì)節(jié)，被檢測者也不會感覺到隱私被侵犯。因此采用被動毫米波進(jìn)行探測的系統(tǒng)在篩檢告警、安全檢查等范圍內(nèi)的使用將越來越普遍。但是由于現(xiàn)階段制造工藝等的原因，通道陣列無法密集擺放，這導(dǎo)致了成像結(jié)果空間分辨率較低，無法滿足實際應(yīng)用。因此在工程上如何使成像結(jié)果能夠滿足實際的應(yīng)用需要，是現(xiàn)階段需要研究的問題。
　　本論文依托于

2、實際的科研項目展開研究。首先研究了被動毫米波圖像的成像體制和降質(zhì)模型，然后研究并提出了一種基于統(tǒng)計優(yōu)化和整體變分的毫米波超分辨處理算法以及基于偏微分方程的毫米波成像超分辨算法。最后對一種被動毫米波探測成像系統(tǒng)的工程實現(xiàn)及實驗測試進(jìn)行了總結(jié)和討論。具體的主要研究內(nèi)容包括：
　　1.介紹了毫米波成像的基礎(chǔ)理論和方法，分析了成像過程中的圖像降質(zhì)模型。
　　2.研究了“基于貝葉斯準(zhǔn)則的 RL（Richardson-Lucy）算法”和

3、“基于全變分（Total Variation）的超分辨處理算法”。針對RL算法具有細(xì)節(jié)恢復(fù)好，但放大了噪聲而整體變法算法能有效抑制噪聲的特點(diǎn)，研究提出了一種將二者相結(jié)合的超分辨恢復(fù)算法，新算法均衡了抑制噪聲和細(xì)節(jié)恢復(fù)，對于噪聲較大的被動毫米波成像的圖像取得了良好的恢復(fù)效果。
　　3.研究了“基于偏微分方程和全變分的超分辨算法”，包括標(biāo)準(zhǔn)的全變分復(fù)原模型（ROF,Rudin-Osher-Fatemi），以及改進(jìn)的全變分復(fù)原模型，在此

4、基礎(chǔ)上分析了pTV?L超分辨復(fù)原模型和高階超分辨復(fù)原模型。針對ROF模型有分塊效應(yīng)但能保持圖像邊緣，高階模型沒有分塊效應(yīng)但邊緣恢復(fù)不好的特點(diǎn)，提出了一種結(jié)合ROF模型和標(biāo)準(zhǔn)模型的超分辨恢復(fù)算法，仿真結(jié)果證明了算法對毫米波圖像的有效性。
　　4.研究了“基于 TV-Stokes模型的超分辨復(fù)原算法”，針對其對邊緣尖銳的圖像恢復(fù)效果差的特點(diǎn)，研究了一種在基本TV-Stokes模型基礎(chǔ)上的改進(jìn)模型，改進(jìn)的模型通過在恢復(fù)圖像階段重新構(gòu)建能