[發明專利]一種應用在自適應光學圖像高分辨率復原的自解卷積方法

有效

• 申請號: 201210246852.X
• 申請日: 2012-07-17
• 公開（公告）號: CN102819828A
• 公開（公告）日: 2012-12-12
• 發明（設計）人: 田雨;饒長輝
• 申請（專利權）人: 中國科學院光電技術研究所
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 成金玉;盧紀

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，提出了一種針對自適應光學系統部分校正圖像的圖像復原技術。

背景技術

自適應光學系統由于受限于變形鏡自由度不夠、波前傳感器測量不準以及控制延時等因素，往往不能實現降質圖像的完全校正。因此，需要對其部分校正的圖像結果進行二次復原。

圖像復原就是從觀測到的降質圖像中得到真實圖像的估計過程。其成像模型可以表示為：

g(x,y)=f(x,y)⊗h(x,y)+n(x,y)---(1)]]>

式中，g(x，y)表示觀測到的降質圖像；f(x，y)代表真實目標，即待復原目標；h(x，y)表示光學系統的點擴散函數，用來描述波前相差；n(x，y)表示系統噪聲；代表循環卷積。

與之對應的頻域表達示為：

G(u,v)＝F(u,v)H(u,v)+N(u,v)????????????????????????????????????(2)

式中G(u,v)、F(u,v)、H(u,v)及N(u,v)分別對應于g(x，y)、f(x，y)、h(x，y)和n(x，y)的傅立葉變換。坐標(u,v)是頻域坐標。

自適應光學系統的波前傳感器可以給出代表校正殘差的點擴散函數，因此簡單的圖像復原可以直接利用該點擴散函數對圖像做解卷積處理，就可以得到復原圖像。該方法由J.Promot提出。但由于波前傳感器受噪聲等因素制約，由其探測的波前信息得到的點擴散函數不能完全表示實際的波前擾動。在實踐中，使用這樣的點擴散函數對圖像進行復原往往難以取得滿意的結果。

為了解決這一問題，L.M.Mugnier等提出了近視解卷積算法（Myopic?deconvolution），在圖像過程中結合了Kolmogorov大氣湍流模型對點擴散函數進行修正。該方法需要進行大量的迭代計算，而且大氣條件不會總是服從Kolmogorov統計。因此，近視解卷積算法在實際應用中有較大的局限性。

另外，此路線在實際中還面臨著幀頻難以對應的問題。在實際自適應光學系統中，波前傳感器所用的CCD相機與記錄自適應光學校正圖像的CCD相機由于靶面大小等原因，它們的幀頻是不一樣的。即使二者的曝光時間設置為一樣也很難將二者所采集到的信息一一對應起來。這樣的結果導致自適應光學校正圖像不能匹配其對應的PSF，解卷積也就不可能取得好的結果。而在實際應用中，成像所用CCD的曝光時間會遠遠超過波前傳感器CCD的曝光時間。因此，以該路線對自適應光學圖像進行事后處理在實際中有較大的局限性。

梁瑩等曾提出過利用盲解卷積對部分校正的自適應光學圖像進行高分辨力重建。基于盲解卷積的方法以大量的迭代計算尋找可能的真實解，由于不需要波前信息，該方法不存在波前噪聲影響及同步問題。但其收斂性較依賴于人工技巧。特別是當處理對象是太陽目標、人眼眼底結構等大擴展度、低對比度時，收斂性更難以保證。

J.N.Caron等在2001年提出了一種非迭代的自解卷積算法SeDDaRA(self-deconvolving?data?reconstruction?algorithm)，該方法假設導致圖像降質(blurring)的光學傳遞函數(optical?transfer?function,OTF)服從冪律(power?law)關系，利用降質圖像將此OTF估計出來，再以此對降質圖像在頻域做解卷積運算，以重建圖像。該方法已經被證明可以適用于不同領域的解卷積問題。其核心在于如何估計出高質量的解卷積算子，而現有的方法更多是根據人工經驗進行的。