【摘 要】
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为了提升高功率激光装置中大口径光学元件的初始损伤检测与跟踪能力,针对光学元件损伤暗场图像的纹理信息少、关键信号微弱的问题,提出基于模型集成的暗场图像超分辨率重建方法,对早期发现光学元件损伤具有重要意义。本文主要研究内容如下:（1）对图像超分辨率重建方法进行系统综述,分析了从传统的基于插值法到目前的基于深度学习法的图像超分辨率重建技术原理和特点;（2）提出一种基于模型集成的暗场图像超分辨率重建方法,
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为了提升高功率激光装置中大口径光学元件的初始损伤检测与跟踪能力,针对光学元件损伤暗场图像的纹理信息少、关键信号微弱的问题,提出基于模型集成的暗场图像超分辨率重建方法,对早期发现光学元件损伤具有重要意义。本文主要研究内容如下:（1）对图像超分辨率重建方法进行系统综述,分析了从传统的基于插值法到目前的基于深度学习法的图像超分辨率重建技术原理和特点;（2）提出一种基于模型集成的暗场图像超分辨率重建方法,该方法采用图像加权融合的模型集成方法,集成整体注意力模型和分而治之模型两种深度学习算法。其中整体注意力机制包括图层注意模块和通道空间注意模块,图层注意模块关注层级之间的关系,通道空间注意模块关注每个通道位置的置信度以及通道间的关系,进而挖掘通道以及通道间的相关性。分而治之模型由注意力块和堆叠沙漏模型组成,通过自下而上和自上而下的推理来学习多尺度特征;（3）搭建光学元件损伤图像采集系统。采用100mm定焦距镜头和变焦距镜头自制“下采样”和“实际图像”两种高-低分辨率暗场图像数据集S＿DATA;（4）采用Pytorch深度学习框架,实现了基于图像加权融合的方式集成整体注意力模型和分而治之模型,实现了2～4倍超分辨率重建结果;（5）采用主观评价、峰值信噪比PSNR、结构相似度SSIM等指标,对光学元件损伤暗场图像的重建结果进行了评价。实验结果证明了本文方法有效性。
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