CN114363517A - 一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统及方法 - Google Patents
一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114363517A CN114363517A CN202210019340.3A CN202210019340A CN114363517A CN 114363517 A CN114363517 A CN 114363517A CN 202210019340 A CN202210019340 A CN 202210019340A CN 114363517 A CN114363517 A CN 114363517A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- resolution
- micro
- scanning
- embedded
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 20
- 238000003331 infrared imaging Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 claims description 16
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims description 6
- 238000003672 processing method Methods 0.000 claims description 6
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims description 3
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012805 post-processing Methods 0.000 claims 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 abstract 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 3
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 230000001629 suppression Effects 0.000 description 2
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 1
- 238000002939 conjugate gradient method Methods 0.000 description 1
- 230000007123 defense Effects 0.000 description 1
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 238000004377 microelectronic Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 1
- 238000002945 steepest descent method Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明属于高分辨率图像处理领域，具体公开了一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统及方法，包括高速微扫描机构、光电/红外成像系统、嵌入式图像处理板卡以及后接设备，其中高速微扫描机构包含一个压电高速微扫描平台及其控制器，该压电高速微扫描平台安装于成像系统内部；嵌入式图像处理板卡至少包括一个FPGA、一个GPU嵌入式计算模块以及电源管理模块，FPGA与GPU嵌入式计算模块通过PCIE高速并行传输。本发明以NVIDIA‑Jetson嵌入式计算模块为核心的嵌入式图像处理板进行微扫描超分辨实时处理的方法和系统，实现了实时迭代求解超分辨重建，获得真实的超分辨图像。
Description
技术领域
本发明涉及高分辨率图像处理领域，具体为一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统及方法。
背景技术
高分辨率图像在很多图像应用领域都有很高的实用价值，比如医学诊断、军事和国防领域等，具有非常重要的研究价值。对于物理世界而言，光电成像系统往往受到传感器像素尺寸的限制，是个欠采样系统，大量的空间信息被淹没。图像超分辨技术利用多帧对同一场景采样的、具有亚像素位移的图像重构出高分辨率图像，其本质是增加采样率，即增加相位信息，以提高成像系统传函。
有两种方式获得具有亚像素位移的图像序列：一是利用平台自身的运动或者抖动，以飞机为例，其自身的飞行、发动机引起的抖动和大气湍流都会导致图像序列间存在相对运动；二是引入动光学部件的微扫描系统，主动控制像点在成像探测器上的位置变化，使得光电成像系统捕获有亚像素位移的图像序列。
目前，微扫描超分辨技术被广泛的应用于国外军用/民用光电成像系统。但是，这些光电系统的实时超分辨处理均采用基于非均匀性插值算法，该算法的优势是计算量小、易于实时处理；缺点也很明显：鲁棒性差，易受到噪声和运动误差的影响，而且对MTF传函的提升有限，无法充分恢复被混叠的高频信息。
发明内容
本发明的目的在于提供一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明通过高速微扫机构带动光电/红外成像系统里的透镜/透镜组/探测器做有规律的微动，使得光电/红外成像系统捕获可控的、具有亚像素位移的低分辨图像序列，结合以NVIDIA-Jetson嵌入式计算模块为核心的嵌入式图像处理板进行微扫描超分辨实时处理的方法和系统，实现了实时迭代求解超分辨重建，获得真实的超分辨图像。
本发明提供如下技术方案：一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统，包括高速微扫描机构、光电/红外成像系统、嵌入式图像处理板卡以及后接设备，
其中高速微扫描机构包含一个压电高速微扫描平台及其控制器，该压电高速微扫描平台安装于成像系统内部，压电高速微扫描平台的负载包括但不限于光电/红外成像系统的透镜、透镜组、反射镜或探测器，压电高速微扫描平台安带动负载做有规律的高速微动，以使成像系统可以采集到有亚像素位移的图像序列；
控制器用于高速微扫描平台的驱动与高精度位置控制，在嵌入式图像处理板卡的控制下按要求实现高速微动；
嵌入式图像处理板卡至少包括一个FPGA、一个GPU嵌入式计算模块以及电源管理模块，FPGA与GPU嵌入式计算模块通过PCIE高速并行传输；
FPGA用于采集相机视频，该FPGA将图像数据和上位机的指令传输到GPU嵌入式计算模块，以及将GPU嵌入式计算模块回传的算法处理的超分图像数据输出给下游模块；
GPU嵌入式计算模块可以是国产的GPU也可以是NVIDIA的嵌入式GPU模块，具有可以存储多帧图像的内存，GPU嵌入式计算模块基于处理算法对输入的多帧微扫描图像进行超分辨重建处理，获得无混叠的高分辨率图像。
GPU嵌入式计算模块的具体算法处理包括：
a：亚像素精度、高准确性的图像配准；微扫描超分辨技术利用图像序列之间的亚像素的相位差异，恢复出被混叠的高频信号，实际上，由于平台运动或者抖动，帧间实际运动关系(或者相位差异)并不是微扫描所遵循的标准矩形，而是矩形叠加了平台运动或者抖动后的非规则形状，为了估计图像帧间的实际位移，必需引入图像配准技术。
b：实时的基于迭代求解法的多帧超分辨率重建；
c：其他图像增强技术，包括图像对比度增强和抑制大气扰动处理。
优选的，FPGA作为系统的主控制单元，负责系统综合管理、高速微扫描机构的控制、光电/红外成像系统控制以及高速微扫描机构和光电/红外成像系统的同步。
优选的，FPGA的接口包括但不限于Cameralink、SDI、网口以及USB。
优选的，FPGA具体功能有：
(1)相机视频采集；
(2)视频输出；
(3)系统综合管理：a：系统自检、b：自主修复、c：GPU嵌入式计算模块的使能和关闭、d：GPU嵌入式计算模块工作状态监测、e：嵌入式板温度监测与GPU嵌入式计算模块温度监测、f：在GPU嵌入式计算模块无图像输出的情况下，输出测试图像；
(4)高速微扫机构控制；
(5)成像探测器控制；
(6)高速微扫机构与成像探测器的同步。
优选的，后接设备用于将嵌入式图像处理板卡处理好的无混叠的高分辨率图像，输出给后端设备进行进一步的图像数据解析或显示。
优选的，为了保证实时性，根据嵌入式系统的硬件特性，对图像算法做了大量优化处理，在保证性能的前提下减少计算量以达到实时性，本发明还提供了一种嵌入式微扫描超分辨实时处理方法，包括步骤：
S1：图像配准，利用金字塔光流法对参考图像及多帧目标图像进行运动估计，获取相对于参考图像的位移偏差；
S2：构建初始超分辨图像，结合S1步骤中计算得到的相对运动信息，获得非均匀插值的高分图像；
S3：构建观测模型，采用迭代求解图像重建算法恢复出无混叠的超分辨图像；
S4：图像对比度增强，计算图像整体直方图特性，确定图像对比度增强的具体方法及程度；
S5：图像去大气扰动，构建大气湍流模型，去除图像由大气湍流引起的扭曲和模糊；
S6：输出图像。
优选的，S3中观测模型为：yk＝DBkMkx+nk，其中Bk为图像变形矩阵，Mk为模糊矩阵，D为下采样矩阵，nk为噪声矩阵，x即为理想的高分辨、未经退化的图像，由连续场景的采样而得，yk为k帧低分图。
优选的，上述一种嵌入式微扫描超分辨实时处理方法，实现了30Hz超分辨视频实时输出，且图像延时小于60ms。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明提出的一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统及方法，通过高速微扫机构带动光电/红外成像系统里的透镜/透镜组/探测器做有规律的微动，使得光电/红外成像系统捕获可控的、具有亚像素位移的低分辨图像序列，结合以NVIDIA-Jetson嵌入式计算模块为核心的嵌入式图像处理板进行微扫描超分辨实时处理的方法和系统，实现了实时迭代求解超分辨重建，获得真实的超分辨图像。
2、本发明采用迭代求解的超分辨重建算法，该方法把超分辨重建看作逆向求解问题，先对观测过程进行建模，综合考虑变形、模糊、下采样和噪声等重要降质因素，然后把高分图像当作未知数来求解；常用的参数估计方法有MLE和MAP，根据目标函数的形式选用合适的最优化方法，比如梯度下降法、最速下降法和共轭梯度法等。该种方法的优势在于可以突破探测器孔经限制并等效减小像元孔经，以2×2微扫超分为例，该算法可以将MTF提升至200％(假定不受光学衍射极限限制)。而且迭代求解的超分辨重建法计算量非常大，一般是非均匀性插值的几十倍甚至几百倍，不易于嵌入式实时处理。根据调研，目前尚没有单板嵌入式平台实时处理“图像配准+迭代求解超分辨重建”的先例。尤其是对于国内市场，目前这一部分处于空白，因此本发明的在微扫描领域的应用性较强。
附图说明
图1为本发明的系统框图；
图2为本发明实施例中系统处理逻辑框图；
图3为本发明实施例中嵌入式图像处理板的电路板架构图；
图4为本发明实施例中FPGA与GPU嵌入式计算模块的处理流程图；
图5为本发明实施例中S2或得的均匀插值高分图像图；
图6为本发明实施例中图像提升收益图；
图7为本发明实施例中实时处理效果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1-5：本发明提供一种技术方案：一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统，包括高速微扫描机构、光电/红外成像系统、嵌入式图像处理板卡以及后接设备，其中高速微扫描机构包含一个压电高速微扫描平台及其控制器，该压电高速微扫描平台安装于成像系统内部，压电高速微扫描平台的负载包括但不限于光电/红外成像系统的透镜、透镜组、反射镜或探测器，压电高速微扫描平台带动负载做有规律的高速微动，以使成像系统可以采集到有亚像素位移的图像序列；控制器用于高速微扫描平台的驱动与高精度位置控制，在嵌入式图像处理板卡的控制下按要求实现高速微动；嵌入式图像处理板卡至少包括一个FPGA、一个GPU嵌入式计算模块以及电源管理模块，FPGA与GPU嵌入式计算模块通过PCIE高速并行传输；FPGA用于采集相机视频，该FPGA将图像数据和上位机的指令传输到GPU嵌入式计算模块，以及将GPU嵌入式计算模块回传的算法处理的超分图像数据输出给下游模块；GPU嵌入式计算模块可以是国产的GPU也可以是NVIDIA的嵌入式GPU模块，具有可以存储多帧图像的内存，GPU嵌入式计算模块基于处理算法对输入的多帧微扫描图像进行超分辨重建处理，获得无混叠的高分辨率图像。
在本实施例中，采用压电高速微扫描平台MS17，带动光电/红外成像系统里的透镜/透镜组/探测器做有规律的微动，使得光电/红外成像系统捕获具有亚像素位移的图像序列。
在本实施例中，高速微扫描机构能够实现以下三种微扫描，分别为2×2、3×3和4×4，对应的相邻图像间位移量为1/2像素、1/3像素和1/4像素。
在本实施例中，嵌入式图像处理板卡采用一个FPGA和一个GPU嵌入式计算模块进行图像采集、实时微扫描超分辨算法处理和视频输出；
在本实施例中，GPU嵌入式计算模块采用的NVIDIA Jetson TX2，是NVIDIA推出的基于Pascal架构的ARM+GPU超级计算模块。
在本实施例中，FPGA是Xilinx的FPGA，型号为XC7K325T，(pin-to-pin兼容国产复旦微电子的FPGA，型号为JFM7K325T)；完成对原始Cameralink图像数据的预处理及转发；一个NVIDIA-JetsonTX2嵌入式计算模块完成图像数据处理和Cameralink图像收发。
GPU嵌入式计算模块的具体算法处理包括：
a：亚像素精度、高准确性的图像配准；微扫描超分辨技术利用图像序列之间的亚像素的相位差异，恢复出被混叠的高频信号，实际上，由于平台运动或者抖动，帧间实际运动关系(或者相位差异)并不是微扫描所遵循的标准矩形，而是矩形叠加了平台运动或者抖动后的非规则形状，为了估计图像帧间的实际位移，必需引入图像配准技术。
b：实时的基于迭代求解法的多帧超分辨率重建；
c：其他图像增强技术，包括图像对比度增强和抑制大气扰动处理。
在本实施例中，FPGA作为系统的主控制单元，负责系统综合管理、高速微扫描机构的控制、光电/红外成像系统控制以及高速微扫描机构和光电/红外成像系统的同步。
在本实施例中，FPGA的接口包括但不限于Cameralink、SDI、网口以及USB。
在本实施例中，NVIDIAJetsonTX2用于处理FPGA送来的图像数据，并将处理后的数据回传给FPGA。
在本实施例中，FPGA负责通过Cameralink接收探测器的图像数据，并将数据通过PCIe接口转发到TX2模块进行图像数据处理，并负责将TX2模块处理完的图像数据发送到后接设备。
在本实施例中，后接设备用于将嵌入式图像处理板卡处理好的无混叠的高分辨率图像，输出给后端设备进行进一步的图像数据解析或显示。
在本实施例中，上述嵌入式图像处理板配备的Cameralink图像收发模块包含接收器及发送器，图像数据通过接收器转换为并行数据均直接发送到FPGA，接收器选用国产芯片，差分时钟最高支持85MHz，总数据率高达1575Mbps。输出视频由FPGA经发送转换器输出，发送器选用国产芯片，差分时钟最高支持85MHz，总数据率高达2380Mbps。
在本实施例中，为了保证实时性，根据嵌入式系统的硬件特性，对图像算法做了大量优化处理，在保证性能的前提下减少计算量以达到实时性，本发明还提供了一种嵌入式微扫描超分辨实时处理方法，包括步骤：
S1：图像配准，利用金字塔光流法对参考图像及多帧目标图像进行运动估计，获取相对于参考图像的位移偏差；
S2：构建初始超分辨图像，结合S1步骤中计算得到的相对运动信息，获得非均匀插值的高分图像(如图2)；
S3：构建观测模型，采用迭代求解图像重建算法恢复出无混叠的超分辨图像；
S4：图像对比度增强，计算图像整体直方图特性，确定图像对比度增强的具体方法及程度；
S5：图像去大气扰动，构建大气湍流模型，去除图像由大气湍流引起的扭曲和模糊；
S6：输出图像。
在本实施例中，S3中观测模型为：yk＝DBkMkx+nk，其中Bk为图像变形矩阵，Mk为模糊矩阵，D为下采样矩阵，nk为噪声矩阵，x即为理想的高分辨、未经退化的图像，由连续场景采样而得，yk为k帧低分图。
请参阅图6，图6为实施例的图像提升收益，通过引入高速微扫描机构主动控制像点在成像探测器上的位置变化，使采集到的图像序列具有可控的、可规律的、有效的亚像素位移。人为的增加了有效的图像信息，从而使得图像超分辨处理具有更好的效果。采用本发明的迭代求解的超分辨重建算法，在不受光学衍射极限限制的情况下，对2×2微扫超分，该算法可以将MTF提升至200％。
请参阅图7，图7为实施例的实时性效果，为了保证嵌入式系统的实时性，根据嵌入式系统的硬件特性，本实施例对图像算法做了大量优化，最终实现了30Hz超分辨视频实时输出，且图像延时小于60ms。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统，其特征在于，包括高速微扫描机构、光电/红外成像系统、嵌入式图像处理板卡以及后接设备，
其中高速微扫描机构包含一个压电高速微扫描平台及其控制器，该压电高速微扫描平台安装于成像系统内部，压电高速微扫描平台的负载包括但不限于光电/红外成像系统的透镜、透镜组、反射镜或探测器，压电高速微扫描平台带动负载做有规律的高速微动，以使成像系统可以采集到有亚像素位移的图像序列；
所述控制器用于高速微扫描平台的驱动与高精度位置控制，在嵌入式图像处理板卡的控制下按要求实现高速微动；
所述嵌入式图像处理板卡至少包括一个FPGA、一个GPU嵌入式计算模块以及电源管理模块，FPGA与GPU嵌入式计算模块通过PCIE高速并行传输；
所述FPGA用于采集相机视频，该FPGA将图像数据和上位机的指令传输到GPU嵌入式计算模块，以及将GPU嵌入式计算模块回传的算法处理的超分图像数据输出给下游模块；
所述GPU嵌入式计算模块具有可以存储多帧图像的内存，GPU嵌入式计算模块基于处理算法对输入的多帧微扫描图像进行超分辨重建处理，获得无混叠的高分辨率图像。
2.根据权利要求1所述的一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统，其特征在于，所述FPGA作为系统的主控制单元，负责系统综合管理、高速微扫描机构的控制、光电/红外成像系统控制以及高速微扫描机构和光电/红外成像系统的同步。
3.根据权利要求1所述的一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统，其特征在于，所述FPGA的接口包括但不限于Cameralink、SDI、网口以及USB。
4.根据权利要求1所述的一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统，其特征在于，所述后接设备用于将嵌入式图像处理板卡处理好的无混叠的高分辨率图像，输出给后端设备进行进一步的图像数据解析或显示。
5.一种嵌入式微扫描超分辨实时处理方法，其特征在于，包括步骤：
S1：图像配准，利用金字塔光流法对参考图像及多帧目标图像进行运动估计，获取相对于参考图像的位移偏差；
S2：构建初始超分辨图像，结合S1步骤中计算得到的相对运动信息，获得非均匀插值的高分图像；
S3：构建观测模型，采用迭代求解图像重建算法恢复出无混叠的超分辨图像；
S4：图像对比度增强，计算图像整体直方图特性，确定图像对比度增强的具体方法及程度；
S5：图像去大气扰动，构建大气湍流模型，去除图像由大气湍流引起的扭曲和模糊；
S6：输出图像。
6.根据权利要求5所述的一种嵌入式微扫描超分辨实时处理方法，其特征在于，所述S3中观测模型为：yk＝DBkMkx+nk，其中Bk为图像变形矩阵，Mk为模糊矩阵，D为下采样矩阵，nk为噪声矩阵，x即为理想的高分辨、未经退化的图像，由连续场景采样而得，yk为k帧低分图。
7.根据权利要求5所述的一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统，其特征在于，上述一种嵌入式微扫描超分辨实时处理方法，实现了30Hz超分辨视频实时输出，且图像延时小于60ms。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210019340.3A CN114363517A (zh) | 2022-01-07 | 2022-01-07 | 一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210019340.3A CN114363517A (zh) | 2022-01-07 | 2022-01-07 | 一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统及方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114363517A true CN114363517A (zh) | 2022-04-15 |
Family
ID=81107367
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210019340.3A Pending CN114363517A (zh) | 2022-01-07 | 2022-01-07 | 一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114363517A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115358953A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-11-18 | 长沙超创电子科技有限公司 | 一种基于图像配准和动态目标融合的去湍流方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6714240B1 (en) * | 1998-06-23 | 2004-03-30 | Boeing North American, Inc. | Optical sensor employing motion compensated integration-device and process |
| CN101320072A (zh) * | 2008-07-21 | 2008-12-10 | 西安电子科技大学 | 基于红外序列图像超分辨率重建方法的热分析测试系统 |
| CN102186016A (zh) * | 2011-04-27 | 2011-09-14 | 西安电子科技大学 | 基于球面像差混叠观测的超分辨率成像方法 |
| CN110111258A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-08-09 | 武汉高德红外股份有限公司 | 基于多核处理器的红外超分辨率重建图像方法及系统 |
| CN111537067A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-14 | 上海乂义实业有限公司 | 一种像素级多光谱与像素级多偏振态探测分辨率增强技术 |
| CN111664944A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-15 | 上海乂义实业有限公司 | 一种基于微扫描平台的稳像、非均匀校正及超分辨系统 |
| CN113554552A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-10-26 | 上海乂义实业有限公司 | 用于红外点目标探测的微扫描超分辨方法 |
-
2022
- 2022-01-07 CN CN202210019340.3A patent/CN114363517A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6714240B1 (en) * | 1998-06-23 | 2004-03-30 | Boeing North American, Inc. | Optical sensor employing motion compensated integration-device and process |
| CN101320072A (zh) * | 2008-07-21 | 2008-12-10 | 西安电子科技大学 | 基于红外序列图像超分辨率重建方法的热分析测试系统 |
| CN102186016A (zh) * | 2011-04-27 | 2011-09-14 | 西安电子科技大学 | 基于球面像差混叠观测的超分辨率成像方法 |
| CN110111258A (zh) * | 2019-05-14 | 2019-08-09 | 武汉高德红外股份有限公司 | 基于多核处理器的红外超分辨率重建图像方法及系统 |
| CN111537067A (zh) * | 2020-05-19 | 2020-08-14 | 上海乂义实业有限公司 | 一种像素级多光谱与像素级多偏振态探测分辨率增强技术 |
| CN111664944A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-09-15 | 上海乂义实业有限公司 | 一种基于微扫描平台的稳像、非均匀校正及超分辨系统 |
| CN113554552A (zh) * | 2021-07-14 | 2021-10-26 | 上海乂义实业有限公司 | 用于红外点目标探测的微扫描超分辨方法 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115358953A (zh) * | 2022-10-21 | 2022-11-18 | 长沙超创电子科技有限公司 | 一种基于图像配准和动态目标融合的去湍流方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108090869B (zh) | 一种基于面阵cmos光学相机的星上超分辨率重建方法 | |
| Schultz et al. | Improved definition video frame enhancement | |
| JP5096645B1 (ja) | 画像生成装置、画像生成システム、方法、およびプログラム | |
| CN108961163A (zh) | 一种高分辨率卫星影像超分辨重建方法 | |
| US11244426B2 (en) | Method for image super resolution imitating optical zoom implemented on a resource-constrained mobile device, and a mobile device implementing the same | |
| CN114363517A (zh) | 一种嵌入式微扫描超分辨实时处理系统及方法 | |
| CN113506222A (zh) | 一种基于卷积神经网络的多模态图像超分辨方法 | |
| CN104376547A (zh) | 运动模糊图像复原方法 | |
| Anger et al. | Fast and accurate multi-frame super-resolution of satellite images | |
| CN104410789A (zh) | 凝视型超分辨率成像装置及方法 | |
| CN104574338A (zh) | 基于多角度线阵ccd传感器的遥感图像超分辨率重建方法 | |
| CN106791803B (zh) | 一种扰动测量成像系统 | |
| Feng et al. | Deep video super-resolution using hybrid imaging system | |
| CN107301628B (zh) | 基于震颤像移轨迹的卫星平台震颤影像去模糊方法 | |
| CN117196948A (zh) | 一种基于事件数据驱动的视频超分辨率方法 | |
| CN117078514A (zh) | 一种多级光场超分辨率网络的训练方法、系统及产品 | |
| CN115984124A (zh) | 一种神经形态脉冲信号去噪和超分辨方法及装置 | |
| CN112616031B (zh) | 基于脉冲阵列图像传感器的高速目标追踪方法及系统 | |
| CN116862762A (zh) | 一种视频超分方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN113674154A (zh) | 一种基于生成对抗网络的单幅图像超分辨率重建方法及系统 | |
| CN113947528A (zh) | 一种基于多帧融合的实时超分辨率重建方法及系统 | |
| CN111405183B (zh) | 一种集成在图像传感器中提高细胞分辨率的系统与方法 | |
| CN117876279B (zh) | 基于扫描光场序列图像的去除运动伪影方法及系统 | |
| Nakai et al. | High resolution and high dynamic range image reconstruction from differently exposed images | |
| CN114720984B (zh) | 一种面向稀疏采样与观测不准确的sar成像方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |