被動毫米波圖像特征分析及超分辨復原算法研究.pdf

1、毫米波被動成像的原理即利用場景和目標自身的毫米波輻射能量分布差異實現(xiàn)成像，其不受沙塵、煙霧、黑夜等惡劣條件的影響。毫米波被動成像技術能探知被偽裝的物體、工事和被厚衣物隱蔽的武器，以其獨特的技術優(yōu)勢，在反恐、安檢等方面的作用日益突出。近年來，隨著毫米波器件的更新?lián)Q代，使得毫米波被動成像技術能在醫(yī)療、導航和交管等領域得到越來越廣泛的應用。
　　 但是，受天線孔徑尺寸和目標毫米波輻射強度的影響，毫米波被動成像系統(tǒng)獲取的圖像分辨率較低。

2、因此需要對被動毫米波圖像進行去噪及超分辨復原處理，以提高圖像的分辨率，保證后續(xù)圖像觀測和分析工作的順利進行。
　　 本論文基于毫米波被動成像理論和成像系統(tǒng)的信號處理模塊開展了如下研究工作:
　　 (1)根據(jù)黑體輻射理論，分析了實物的熱輻射效應及毫米波被動成像的基本原理。以基于3mm交流輻射計的毫米波被動成像系統(tǒng)為研究對象，給出了毫米波被動成像數(shù)學模型、降質因素及圖像質量評價準則。該模型考慮了天線降晰效應、掃描幾何畸變、系

3、統(tǒng)噪聲對成像結果的影響，為成像系統(tǒng)設計奠定了理論基礎，為提高被動毫米波圖像的分辨率提供依據(jù)。
　　 (2)受多種噪聲影響，被動毫米波圖像中的大量目標細節(jié)淹沒在噪聲中。因此需對其去噪以減弱噪聲對目標細節(jié)的影響。受成像體制影響，被動毫米波圖像的先驗信息匱乏，但圖像中的目標結構信息通常具有自相似性，即處于圖像中不同位置處的像素點往往表現(xiàn)出很強的相關性，故可利用被動毫米波圖像自身提供的非局部相似信息來進行有效的圖像處理。因此，以非局部均

4、值去噪算法和三維塊匹配濾波算法為基礎，開展對被動毫米波圖像去噪算法的研究，提高場景目標的分辨率。具體從以下五個方面進行:
　　 ①采用局部多項式逼近一置信區(qū)間交叉技術為圖像中的每一個像素點自適應地確定一個各向異性鄰域，鄰域內(nèi)的像素點與中心像素點具有相似的性質。
　　 ②給出了一種基于像素自適應鄰域特征的濾波參數(shù)選取方法。根據(jù)不同像素的特點自適應地選取濾波參數(shù)，可防止對圖像中的某些像素點產(chǎn)生過度平滑或濾波不充分。
　

5、　 ③給出了一種廣義非局部均值去噪方法。針對被動毫米波圖像的特點，利用離散余弦變換的低數(shù)據(jù)相關性和高能量緊支性，對圖像塊進行離散余弦變換以進行系數(shù)收縮降噪，并在低頻系數(shù)子空間內(nèi)度量像素間的相似性。
　　 ④提出了一種基于奇異值分解和自適應分組閾值的改進三維塊匹配濾波算法。依據(jù)圖像的平均梯度和噪聲估計方差來確定一個自適應的分組閾值，對三維分組后的圖像塊歸一化處理，并借助結構相似度來更新各圖像塊的權值，同時設定了使用奇異值分解對圖

6、像塊進行預去噪的條件。
　　 (3)分析了被動毫米波圖像恢復即亮溫反演這一問題的病態(tài)性，給出了基于正則化理論和形態(tài)學濾波器的被動毫米波圖像超分辨復原算法。具體從以下三個方面進行:
　　 ①利用迭代正則化技術進行圖像恢復，并通過增加正則項以提升算法保護目標邊緣細節(jié)的能力。針對被動毫米波圖像的特點，加入了亮度非負限制以提高算法的超分辨能力。
　　 ②將系統(tǒng)的模糊卷積矩陣估計和復小波域去噪操作加入正則化求解過程，提高算