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[發明專利]一種亞像素級超分辨成像方法、裝置、設備、系統及介質在審

專利信息
申請號: 201811139079.0 申請日: 2018-09-28
公開(公告)號: CN108965736A 公開(公告)日: 2018-12-07
發明(設計)人: 李云輝 申請(專利權)人: 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所
主分類號: H04N5/235 分類號: H04N5/235;H04N5/232
代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 代理人: 羅滿
地址: 130033 吉林省長春市*** 國省代碼: 吉林;22
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摘要:
搜索關鍵詞: 超分辨成像 亞像素級 超分辨 壓縮感知 計算機可讀存儲介質 超分辨成像系統 圖像 采集目標圖像 超分辨率成像 圖像融合算法 圖像分辨率 安裝方向 采樣數據 目標圖像 同步曝光 圖像恢復 正交垂直 電荷 亞像元 二維 快門 兩組 預設 讀出 量化 瓶頸 驅動 融合 申請
【說明書】:

發明實施例公開了一種亞像素級超分辨成像方法、裝置、設備、系統及計算機可讀存儲介質。其中,方法包括分別對安裝方向相互正交垂直的兩個TDI CCD探測器在預設壓縮感知編碼方法驅動下采集目標圖像的兩組采樣數據進行一維超分辨圖像恢復,然后采用圖像融合算法將得到的兩幅一維超分辨圖像進行融合,得到二維超分辨圖像,實現對目標圖像的亞像素級超分辨成像。其中,壓縮感知編碼方法為電荷每轉移整數拍,快門同步曝光編碼一次,直至量化讀出所有數據。本申請提供的技術方案簡單易于操作,克服了現有超分辨成像系統的諸多瓶頸,有效的提升了圖像分辨率,實現了亞像元級超分辨率成像。

技術領域

本發明實施例涉及計算成像技術領域,特別是涉及一種亞像素級超分辨成像方法、裝置、設備、系統及計算機可讀存儲介質。

背景技術

根據奈奎斯特-香農采樣定理可知,至少需要信號帶寬兩倍的采樣頻率,方可實現沒有任何信息損失的完全采樣信號。而在實際成像系統中,信號的空間采樣頻率取決于探測器的感光像元尺寸。若要實現高分辨率大尺寸規模成像,則需要更小的像元尺寸和更大的像元陣列規模。不僅對探測器的制造工藝提出了嚴苛的要求,還大幅的增加了數據的采集量,給硬件系統的數據存儲和傳輸帶來了沉重的負擔。

為了突破傳統奈奎斯特采樣定理的限制,壓縮感知理論應用而生。該理論指出,若一個信號在某個變換域下是稀疏的,那么可以通過該信號在其它不相關變換域內的少量低維投影值高概率的精確恢復出原始信號。對信號采集設備的要求及數據量都大大降低,顛覆了傳統一一對應的成像方式,廣泛應用于空間遙感、醫療成像、雷達成像、數據壓縮等技術領域。

針對壓縮感知理論中對信號混疊編碼采樣的需求,目前國內外相關學者已經提出了眾多硬件系統實現方式,主要包括基于DMD(Digital Micromirror Device,數字微鏡器件)陣列的單像素成像方式、基于CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor,互補金屬氧化物半導體)探測器架構的壓縮成像方式、主動照明編碼成像方式、運動隨機曝光成像方式等。

其中,作為壓縮感知理論在成像系統中的典型應用,Marco F.Duarte等人基于DMD編碼方式搭建了單像素壓縮感知成像系統,用單像素探測器替代了傳統面陣探測器,降低了系統成本。但隨著圖像規模的增加,壓縮編碼觀測時間及圖像重構時間均急劇增加,系統實時性嚴重受限。作為單像素相機的改進,學者們提出了基于探測器陣列的并聯塊壓縮感知成像系統,通過對目標場景進行分塊處理,并行編碼,大大縮減了編碼觀測時間,提高了系統的實時性。進一步地,學者們提出了互補編碼的方式來提高觀測矩陣的性能,從而提升圖像恢復質量。但以上方式均是基于DMD器件來實現目標場景編碼的,雖然降低了對探測器像元尺寸及規模的要求,但將其轉嫁到了DMD器件上,其成像分辨率取決于DMD陣列的規模,而DMD的規模及尺寸也因制造工藝等原因存在約束限制。

基于CMOS探測器架構的編碼成像方式,其本質是對待采樣的探測器輸出信號進行壓縮處理,能夠降低后續AD轉換器及數據傳輸及存儲的負擔,但對前端探測器無任何影響,因此仍然會受制于探測器像元尺寸及像元規模的問題,導致該成像方式不能適用于高分辨率大規模成像場景。石光明等人提出了基于運動隨機曝光的高分辨率成像方法,實現了亞像元的高分辨率成像。采用運動控制與隨機曝光結合的方式進行編碼,成像方式只針對一維運動方向存在分辨率的提升。

鑒于此,如何克服了上述系統中諸多瓶頸,有效的實現亞像素級超分辨率成像,是本領域技術人員亟待解決的問題。

發明內容

本發明實施例的目的是提供一種亞像素級超分辨成像方法、裝置、設備、系統及計算機可讀存儲介質,有效的實現了亞像素級超分辨率成像。

為解決上述技術問題,本發明實施例提供以下技術方案:

本發明實施例一方面提供了一種亞像素級超分辨成像方法,包括:

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