[發明專利]一種擴展目標超分辨波前復原方法

在審

• 申請號: 202210919687.3
• 申請日: 2022-08-02
• 公開（公告）號: CN115294422A
• 公開（公告）日: 2022-11-04
• 發明（設計）人: 郭友明;張曼婷;李穎;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: G06V10/774
• 分類號: G06V10/774;G06V10/82;G06K9/00;G01J9/00
• 代理公司: 北京科迪生專利代理有限責任公司 11251
• 代理人: 鄧治平

1.一種擴展目標超分辨波前復原方法，應用于夏克-哈特曼波前傳感器，其特征在于：該方法通過從哈特曼焦平面相機采集到的擴展目標子孔徑圖像中計算提取出特征圖像，再使用訓練好的人工神經網絡直接對特征圖像進行計算，復原出入射光波前的模式系數，具體包括以下步驟：

步驟(1)：計算隨機模式系數矩陣A_KL：利用計算機隨機生成模式系數矩陣A_KL；其中A_KL矩陣的行數為K，表示模式階數共有K階，A_KL矩陣的列數為L，表示共生成L組模式系數；模式函數表示為M_k(x₀，y₀)，其中k為模式階次，x₀，y₀是定義域內的二維坐標；

步驟(2)：計算相位函數序列根據模式函數M_k(x₀，y₀)和模式系數矩陣A_KL的第j列向量生成相位函數序列：

步驟(3)：計算入瞳復振幅序列U_j(x₀，y₀)：將相位函數逐次代入哈特曼波前傳感器入瞳復振幅計算公式得到U_j(x₀，y₀)，其中A_j(x₀，y₀)為振幅函數，可根據哈特曼波前傳感器的實際應用場景靈活設置；

步驟(4)：創建第一關系函數F₁(m，n，U)：根據哈特曼波前傳感器入射光波長λ、入瞳函數P(x₀，y₀)、微透鏡陣列透過率函數T(x₀，y₀)以及焦平面相機二維采樣函數S(m，n，x_f，y_f)建立焦平面相機圖像I(m，n)與哈特曼傳感器入瞳復振幅U(x₀，y₀)之間的第一關系函數F₁(m，n，U)；其中m，n為像素點在焦平面相機圖像上的二維坐標，x_f，y_f為焦平面相機圖像采樣前的二維坐標，U為復振幅序列；

步驟(5)：計算點源焦面孔徑圖像I_j(m，n)：將L個哈特曼波前傳感器的入瞳復振幅序列U_j(x₀，y₀)分別代入第一關系函數F₁(m，n，U)計算對應的點源焦面孔徑圖像I_j(m，n)；

步驟(6)：計算點源理想焦面孔徑圖像I₀(m，n)：理想情況相位函數將相位函數代入哈特曼波前傳感器入瞳復振幅計算公式得到理想入瞳復振幅U₀(x₀，y₀)，將理想入瞳復振幅U₀(x₀，y₀)代入第一關系函數F₁(m，n，U)計算點源理想焦面孔徑圖像I₀(m，n)；

步驟(7)：創建第二關系函數F₂(m，n，I₀，I_j)：根據點源理想焦面孔徑圖像I₀(m，n)建立特征圖像F_j(m，n)與哈特曼子孔徑圖像I_j(m，n)之間的第二關系函數F₂(m，n，I₀，I_j)；

步驟(8)：計算特征圖像F_j(m，n)：將點源理想焦面孔徑圖像I₀(m，n)、點源焦面子孔徑圖像I_j(m，n)代入第二關系函數F₂(m，n，I₀，I_j)中計算點源特征圖像F_j(m，n)并作為后續人工神經網絡訓練的輸入樣本集{F_j(m，n)}，記錄向量的集合為人工神經網絡訓練的標簽樣本集；

步驟(9)：建立人工神經網絡，其輸入為特征圖像的二維矩陣或單元數與特征圖像像素總和相等的一維向量；

步驟(10)：訓練網絡：利用輸入樣本集{F_j(m，n)}和標簽樣本集組成的樣本集對步驟(9)建立的人工神經網絡進行訓練，訓練完畢后保存該人工神經網絡；

步驟(11)：在實際應用中進行擴展目標波前探測時，首先從焦平面相機采集到的遠場圖像中依據評價指標C選取參考子孔徑圖像，然后根據第二關系函數F₂(m，n，I₀，I_j)計算特征圖像作為經步驟(10)訓練后的人工神經網絡的輸入，其輸出作為波前復原的模式系數。