大視場(chǎng)高分辨率光學(xué)系統(tǒng)計(jì)算成像算法研究.pdf

1、大視場(chǎng)高分辨率一直以來(lái)都是成像領(lǐng)域中兩個(gè)對(duì)立而統(tǒng)一的目標(biāo)，大視場(chǎng)主要注重觀測(cè)目標(biāo)的整體信息，而高分辨率主要注重物體的細(xì)節(jié)信息，大視場(chǎng)高分辨率成像，不管是在航拍還是在顯微領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。
　　傳統(tǒng)光學(xué)系統(tǒng)存在探測(cè)器制造水平限制、光學(xué)設(shè)計(jì)以及衍射極限等限制，所以傳統(tǒng)成像系統(tǒng)很難直接通過(guò)光學(xué)設(shè)計(jì)得到理想的圖像。特別的，在大視場(chǎng)下得到高分辨率的均勻光照?qǐng)D像尤為困難。本文提出了一種基于分塊重疊的對(duì)比度增強(qiáng)算法以及基于稀疏表示的超分辨率重

2、建的計(jì)算成像算法，旨在提高傳統(tǒng)光學(xué)系統(tǒng)得到的中間像的亮度均勻度和分辨率。
　　首先，本文采用基于分塊重疊的對(duì)比度增強(qiáng)算法，將亮度不均勻圖像分塊并對(duì)圖像塊的灰度值進(jìn)行調(diào)整，主要調(diào)整圖像的較高灰度值以及較低灰度值處，從而增加圖像細(xì)節(jié)信息。最后輸出圖像的圖像熵（圖像細(xì)節(jié)信息量）以及亮度均勻度都能提高10％～15％，同時(shí)能夠減少噪聲以及色彩的失真。
　　之后，本文采用基于稀疏表示的超分辨率重建算法，將圖像分塊并采取基于稀疏表示的字典

3、學(xué)習(xí)理論，首先討論了字典學(xué)習(xí)的方法及其優(yōu)化算法，其次討論了在已有字典的情況下，如何確定稀疏表示系數(shù)，最后通過(guò)稀疏表示系數(shù)以及過(guò)完備字典，將低分辨率圖像重建為高分辨率圖像，分辨率提高了1.5～2倍，并且峰值信噪比比起其他方法減少了5％。
　　最后，將兩種方法結(jié)合對(duì)圖片進(jìn)行計(jì)算成像算法處理，將得到的圖片進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)處理，得到亮度均勻后的圖片。由于對(duì)比度增強(qiáng)算法相當(dāng)于一個(gè)平滑濾波器，會(huì)使得圖片中的細(xì)節(jié)和高頻信息丟失，所以將圖片進(jìn)行基于