基于合成孔径可见光超分辨探测技术研究

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光电观瞄系统是机载、舰载及车载武器系统实现对目标探测、识别、侦测和战场态势感知的核心系统,根据光电成像的基本理论可知,提高光电观瞄系统成像分辨率是提升光电观瞄系统可探测与可识别距离的有效途径。由瑞利判断得出δ = 1.22δ/D),在波长固定时,只有增大光学系统口径才能提高角分辨率,从而达到提高系统分辨率的效果,然而口径越大,制造起来越困难,对材料加工要求大大提高。研究人员在此基础上开展了对合成孔径光学系统成像技术的研究。此技术就是用很多个小孔径代替单一口径进行成像,这些小孔径按照一定的方式排列,使得通过它们的光束形成干涉成像,并且在焦平面上满足一定的相位条件,此方法可以改变现有的光电观瞄系统成像方式,是新一代观瞄系统的发展方向。合成孔径成像系统的通光面积很小,所以对空间的中频和低频的响应会下降,从而产生混叠,造成图像质量下降,所以此系统获取的图像是不能直接应用的,必须进行后期的图像复原处理,本文在此背景下开展了合成孔径图像复原技术的研究,为下一代新型光电观瞄武器系统奠定坚实的理论基础。本文完成的工作主要包括以下几个方面:首先,介绍了合成孔径成像技术的背景和意义,讨论了合成孔径系统的特点,以及目前国内外的研究现状。其次,重点研究了光学合成孔径系统的成像原理,阐明了此系统的点扩散函数和调制传递函数一些特性,分析了合成孔径系统的重要指标性能,最后给出评价图像质量的经典方法。再次,详细介绍了维纳滤波复原算法和三种经典超分辨重建算法,分析了各种算法的优缺点,最后重点介绍了基于字典学习的单帧超分辨重建算法。最后,搭建了基于合成孔径可见光超分辨探测技术的成像实验,首先利用点光源成像获取了三种合成孔径系统的PSF,并对其进行比较。其次对分辨率靶板进行成像,利用维纳滤波算法和基于字典学习的单帧超分辨率重建算法分别对填充因子为30%的环形孔径光阑所获取的合成孔径图像进行图像复原处理,进而去验证算法的有效性。
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