CN107071288A - 一种超分辨率图像采集系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及光学成像及图像处理技术领域,尤其是一种超分辨率图像采集系统。它包括用于对物面进行照射以得到原始图像的光源发生器、用于对原始图像作傅里叶变换以得到原始图像的频谱信息的前置傅里叶透镜、用于对原始图像的频谱信息进行压缩编码的孔径编码器、用于对压缩编码后的原始图像作傅里叶逆变换以得到原始图像的降采样图像的后置傅里叶透镜、用于采集原始图像的降采样图像的CCD相机以及用于对CCD相机采集到的降采样图像进行恢复重建以得到超分辨率图像的信息处理器。本发明的系统结构简单、成本低廉,无需较高的采样频率,能够实现超分辨率的图像采集、缩短数据获取的时间、减少数据的存储空间、提高数据的传输速度等技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及光学成像及图像处理技术领域,尤其是一种超分辨率图像采集系统。
背景技术
众所周知,图像超分辨率重建技术是信息光学和数字图像处理领域的一门新兴交叉学科,其在国防、医学、智能交通、公共安全、宇宙探索、地理信息系统、光学显微测量、计算机视觉、模式识别等诸多领域有着的广泛的应用。
传统的图像采集方法一般是直接将光学成像系统和CCD(即:电荷耦合元件,Charge-coupled Device)相连接来实现成像及图像采集过程,其采样频率需要符合奈奎斯特采样定理的要求,即:只有当采样速率达到信号带宽的两倍以上时,才能由采样信号精确地重建原始信号;因此,传统图像采集系统普遍存在采样频率高、采集数据量大、数据传输速度较慢等问题,而为了提高图像的分辨率,通常需要采用分辨率更高的CCD,这样又会造成系统成本的大幅增加;同时,焦平面探测器作为光学成像系统中进行成像的核心元器件,其会直接影响到图像的分辨率,因受到焦平面探测器工作条件和加工工艺以及其结构异常复杂,难以从硬件角度提高其分辨率等条件的限制,很难通过减小像元尺寸或增加阵元数量的方式实现高分辨率的图像。
因此,如何满足相关领域对快速、高分辨率、远距离探测和实时感知的要求,即:希望提高光学成像及采集系统的分辨率、缩短数据获取的时间、减少数据的存储空间、提高数据的传输速度,以低的采样频率实现超分辨率的图像效果,同时减少数据存储压力和提高数据传输速度;已经成为一个亟待解决的技术问题。
发明内容
针对上述现有技术存在的不足,本发明的目的在于提供一种超分辨率图像采集系统。
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案:
一种超分辨率图像采集系统,它包括用于对物面进行照射以得到原始图像的光源发生器、用于对原始图像作傅里叶变换以得到原始图像的频谱信息的前置傅里叶透镜、用于对原始图像的频谱信息进行压缩编码的孔径编码器、用于对压缩编码后的原始图像作傅里叶逆变换以得到原始图像的降采样图像的后置傅里叶透镜、用于采集原始图像的降采样图像的CCD相机以及用于对CCD相机采集到的降采样图像进行恢复重建以得到超分辨率图像的信息处理器;所述孔径编码器位于前置傅里叶透镜的后焦点与后置傅里叶透镜的前焦点相重合的位置,所述后置傅里叶透镜的后焦点位于CCD相机的感光镜面内,且所述光源发生器和CCD相机分别与信息处理器相连并受控于信息处理器。
其中,优选方案为:所述光源发生器为激光器或红外光发射器。
其中,优选方案为:所述孔径编码器为空间光调制器。
其中,优选方案为:所述孔径编码器为掩膜版,所述掩膜版由石英基地上镀铬后成型,且所述掩膜版上光刻有编码图案。
其中,优选方案为:它还包括用于对光源发生器发出的光束进行杂散光滤除的空间滤波器以及用于将经由空间滤波器输出的光束转换为平行准直光束并将光束投射到物面上以在前置傅里叶透镜的前焦点上得到原始图像的准直透镜。
其中,优选方案为:所述信息处理器依以下步骤将降采样图像进行恢复重建以得到超分辨率图像;
S1、根据降采样图像的像素灰度值分布对降采样图像的点扩散函数进行估计;
S2、根据估计到的点扩散函数对读取的降采样图像的参考图像进行降质退化处理,将处理结果与所述降采样图像进行比较,并判断比较结果是否超出阈值范围;若超过阈值范围,则进入步骤S3作迭代运算;若未超过阈值范围,则进入步骤S4;
S3、利用特定的投影修正算子对参考图像进行修正,并重复步骤S2,直至比较结果在与之范围内,从而获得重建后的超分辨率图像结果;
S4、无需进行迭代运算,直接获得重建后的超分辨率图像结果。
由于采用了上述方案,本发明的系统结构简单、成本低廉,无需较高的采样频率,能够实现超分辨率的图像采集、缩短数据获取的时间、减少数据的存储空间、提高数据的传输速度等技术效果,具有很强的实用价值和市场推广价值。
附图说明
图1是本发明实施例的系统结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明,但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
如图1所示,本实施例提供的一种超分辨率图像采集系统,它包括用于对物面a进行照射以得到原始图像的光源发生器b、用于对原始图像作傅里叶变换以得到原始图像的频谱信息的前置傅里叶透镜c、用于对原始图像的频谱信息进行压缩编码的孔径编码器d、用于对压缩编码后的原始图像作傅里叶逆变换以得到原始图像的降采样图像的后置傅里叶透镜e、用于采集原始图像的降采样图像的CCD相机f以及用于对CCD相机f采集到的降采样图像进行恢复重建以得到超分辨率图像的信息处理器g;其中,孔径编码器d位于前置傅里叶透镜c的后焦点与后置傅里叶透镜e的前焦点相重合的位置,后置傅里叶透镜e的后焦点则位于CCD相机f的感光镜面内,且光源发生器b和CCD相机f分别与信息处理器g相连并受控于信息处理器g。
由此,光源发生器b发出的光束照射到物面a上后可最终在前置傅里叶透镜c的前焦点处得到物面a的原始图像,通过前置傅里叶透镜c对原始图像作傅里叶变换后,可在前置傅里叶透镜c的后焦点处得到原始图像的频谱信息,由于孔径编码器d恰好位于前置傅里叶透镜c的后焦点与后置傅里叶透镜e的前焦点相重合的位置,通过信息处理器g的控制可在孔径编码器d上加载0至2π范围内随机产生的一幅与待重建目标图像尺寸相等的编码图案以使孔径编码器d对原始图像的频谱信息进行压缩编码,从而在孔径编码器d的频谱面上得到随机产生的编码图案与原始图像的频谱信息在频域内相乘的结果(即:压缩编码之后的原始图像信息,完成对压缩编码降采样的过程),而后通过后置傅里叶透镜e对经过压缩编码后的原始图像作傅里叶逆变换,即可在后置傅里叶透镜e的后焦点处得到降采样图像,由于CCD相机f的感应镜面恰好位于后置傅里叶透镜e的后焦点处,故可通过CCD相机f对降采样图像进行采集,并最终送入至信息处理器g内进行解码重建以得到超分辨率图像。本实施例的图像采集系统的系统结构简单、成本低廉,无需较高的采样频率,能够实现超分辨率的图像采集、缩短数据获取的时间、减少数据的存储空间、提高数据的传输速度等技术效果。
作为一个优选方案,本实施例的光源发生器b可根据具体情况采用激光器或红外光发射器。
作为一个优选方案,本实施例的孔径编码器d可选用空间光调制器。当然,本实施例的孔径编码器d也可采用掩膜版,且掩膜版由石英基地上镀铬后成型,在掩膜版上光刻有编码图案。在系统工作过程中,孔径编码器d可对光场中的高频成分进行编码,被编码的频率带宽远大于传统焦平面探测器的奈奎斯特频率带宽;因此,通过整个系统的硬件元件的配合并选择合适的重构算法即可用低频率的焦平面探测器即可实现超分辨率图像的采集及恢复。
为保证光源发生器b所发出的光束能够通过对物面a得到合适的原始图像,本实施的系统还包括用于对光源发生器b发出的光束进行杂散光滤除的空间滤波器h以及用于将经由空间滤波器h输出的光束转换为平行准直光束并将光束投射到物面a上以在前置傅里叶透镜c的前焦点上得到原始图像的准直透镜k。
为保证系统将降采样图像恢复重建为超分辨率图像的效果,本实施例的信息处理器g优选以下步骤将降采样图像进行恢复重建以得到超分辨率图像,即:
S1、根据降采样图像的像素灰度值分布对降采样图像的点扩散函数进行估计;具体为:首先根据系统的类型确定点扩散函数的形状,若系统为单色系统,则点扩散函数为I=(sinr/r)2的形状,即是一个以原点为中心的多圈圆环,其每个圆环的极值亮度是逐次降低的;若系统为白光系统,则点扩散函数多为高斯形状;然后,再根据点扩散函数的形状与降采样图像的像素灰度值分布进行点扩散函数的估计。
S2、根据估计到的点扩散函数对读取的降采样图像的参考图像进行降质退化处理,将处理结果与所述降采样图像进行比较,并判断比较结果是否超出阈值范围;若超过阈值范围,则进入步骤S3作迭代运算;若未超过阈值范围,则进入步骤S4;如:假设采集到的降采样图像为g0、参考图像为f0、点扩散函数为h0,则根据估计到的点扩散函数h0对读取的降采样图像的参考图像f0进行降质退化处理(表示为:),将处理结果与降采样图像进行比较(表示为:其中,r0为余量矩阵),再判断该余量矩阵r0中每个像素的余量|r(i,j)|是否超出阈值范围(-σ0,σ0),其中,σ0≥0。
S3、利用特定的投影修正算子对参考图像进行修正,并重复步骤S2,直至比较结果在与之范围内,从而获得重建后的超分辨率图像结果;其中,特定的投影修正算子是通过拉格朗日乘数法进行推导获得的,推导过程的约束条件为参考图像经过降质退化处理之后得到的中间图像与降采样图像的差值最小,即要求相关公式的导数为零,以此为基础即可得到相应的投影修正算子。而利用特定的投影修正算子对参考图像进行修正的过程可如下:
式中,fn+1(x,y)为第n+1次修正之后得到的参考图像,Pi,j为投影修正算子;h0,ij=h0(i-x,j-y)是一个点扩散函数,rn(i,j)是第n次迭代得到的余量。
S4、无需进行迭代运算,直接获得重建后的超分辨率图像结果。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (6)
1.一种超分辨率图像采集系统,其特征在于:它包括用于对物面进行照射以得到原始图像的光源发生器、用于对原始图像作傅里叶变换以得到原始图像的频谱信息的前置傅里叶透镜、用于对原始图像的频谱信息进行压缩编码的孔径编码器、用于对压缩编码后的原始图像作傅里叶逆变换以得到原始图像的降采样图像的后置傅里叶透镜、用于采集原始图像的降采样图像的CCD相机以及用于对CCD相机采集到的降采样图像进行恢复重建以得到超分辨率图像的信息处理器;所述孔径编码器位于前置傅里叶透镜的后焦点与后置傅里叶透镜的前焦点相重合的位置,所述后置傅里叶透镜的后焦点位于CCD相机的感光镜面内,且所述光源发生器和CCD相机分别与信息处理器相连并受控于信息处理器。
2.如权利要求1所述的一种超分辨率图像采集系统,其特征在于:所述光源发生器为激光器或红外光发射器。
3.如权利要求1所述的一种超分辨率图像采集系统,其特征在于:所述孔径编码器为空间光调制器。
4.如权利要求1所述的一种超分辨率图像采集系统,其特征在于:所述孔径编码器为掩膜版,所述掩膜版由石英基地上镀铬后成型,且所述掩膜版上光刻有编码图案。
5.如权利要求1所述的一种超分辨率图像采集系统,其特征在于:它还包括用于对光源发生器发出的光束进行杂散光滤除的空间滤波器以及用于将经由空间滤波器输出的光束转换为平行准直光束并将光束投射到物面上以在前置傅里叶透镜的前焦点上得到原始图像的准直透镜。
6.如权利要求1-5中任一项所述的一种超分辨率图像采集系统,其特征在于:所述信息处理器依以下步骤将降采样图像进行恢复重建以得到超分辨率图像;
S1、根据降采样图像的像素灰度值分布对降采样图像的点扩散函数进行估计;
S2、根据估计到的点扩散函数对读取的降采样图像的参考图像进行降质退化处理,将处理结果与所述降采样图像进行比较,并判断比较结果是否超出阈值范围;若超过阈值范围,则进入步骤S3作迭代运算;若未超过阈值范围,则进入步骤S4;
S3、利用特定的投影修正算子对参考图像进行修正,并重复步骤S2,直至比较结果在与之范围内,从而获得重建后的超分辨率图像结果;
S4、无需进行迭代运算,直接获得重建后的超分辨率图像结果。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102438102A (zh) * | 2011-10-26 | 2012-05-02 | 西安电子科技大学 | 基于压缩编码孔径的超分辨率成像系统及成像方法 |
CN104185026A (zh) * | 2014-09-05 | 2014-12-03 | 西安电子科技大学 | 随机投影域下相位编码的红外高分辨率成像方法及其装置 |
CN105160630A (zh) * | 2015-10-19 | 2015-12-16 | 中国科学技术大学 | 一种光学超分辨率图像重建方法 |
-
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102438102A (zh) * | 2011-10-26 | 2012-05-02 | 西安电子科技大学 | 基于压缩编码孔径的超分辨率成像系统及成像方法 |
CN104185026A (zh) * | 2014-09-05 | 2014-12-03 | 西安电子科技大学 | 随机投影域下相位编码的红外高分辨率成像方法及其装置 |
CN105160630A (zh) * | 2015-10-19 | 2015-12-16 | 中国科学技术大学 | 一种光学超分辨率图像重建方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ADRIAN STERN ET AL: "Random projections imaging with extended space-bandwidth product", 《JOURNAL OF DISPLAY TECHNOLOGY》 * |
毕祥丽: "反射式压缩编码孔径超分辨率成像技术研究", 《光电技术应用》 * |
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