海难搜救中红外航拍图像序列的超分辨率重构方法研究

Infrared has been widely used in remote sensing imaging systems taking the advantage of capability of the strong anti-jamming and all-day working. The spatial resolutions of infrared images cannot be improved without the upper limit in the constraints on crafts and materials of infrared detectors. Based on the demand for high-resolution infrared image in the current maritime search and rescue, this research focus on the super-resolution reconstruction algorithm based on a priori knowledge constraints for aerial infrared image sequences. Three aspects are including in the theoretical study: （1）The high-precision noise distribution model and degradation model estimations for aerial infrared imaging system; （2）Infrared image registration with the complex geometric transformation models and the inconformity of features for the same objects;（3） Super-resolution reconstruction algorithm based on a priori knowledge of the image. The statistic estimation based on linear feature measurement method is considered for the degeneration images; For the high-precision image registration, graphical topology is explored to combine with methods based on gray-values; To optimize the reconstruction structures, the infrared characteristic of small targets in sea scene is modeled and explored as the needs of detection, which is the important regularization constrain factor to achieve super-resolution reconstruction based on prior knowledge. The expected outcomes of the research can be applied to the small infrared target detection in the distance for sea surveillance, aerial photography, search and rescue, and other occasions.

红外波段以其抗干扰能力强、能够昼夜工作等优势广泛用于遥感成像系统中。由于探测器工艺和材料的限制，红外图像空间分辨率提高的空间有限。 本课题基于目前海上搜救中对高分辨率红外图像的需求，针对航拍红外图像序列特性，开展基于先验知识约束的超分辨率重构算法的理论研究。 理论研究主要包括三方面：（1）对航拍红外成像系统噪声分布模型和退化模型高精度估计；（2）复杂几何模型和特征非一致性场景的高精度配准；（3）基于图像先验知识的超分辨率重构算法。 针对退化模型提出基于统计的线性地物测量法进行模型估计；针对高精度配准提出采用灰度特性与图形拓扑结构结合的局部配准方式；针对重构结构提出对海面场景下红外小目标探测的建模分析，挖掘远距离红外小目标探测需求，并将其作为正则化约束，实现先验知识约束下的超分辨率重构的新方法。 本课题预期成果可用于对海监测、航拍、搜救等远距离进行红外小目标探测的场合。

红外波段以其抗干扰能力强、能够昼夜工作等优势广泛用于遥感成像系统中。由于探测器工艺和材料的限制，红外图像空间分辨率提高的空间有限。本项目针对目前海上搜救中对高分辨率红外图像的需求，围绕红外航拍图形序列特性，开展了红外序列超分辨率重构方法的理论研究，主要研究了以下三方面内容：几何模型和特征非一致性场景的高精度配准；红外图像退化的复原方法；基于图像先验知识的重构方法三方面内容。（1）在红外图像序列几何配准方面，围绕航拍红外图像序列的场景特性和形变特性，提出了基于顶点三分法的图像配准方法（RFVTM）、基于双向邻域的图形匹配方法（Bi-SOGC）、基于Delaunay三角形匹配等三种遥感图像序列配准方法。（2）在红外图像退化方面,针对红外成像系统特有的非均匀性问题，提出了基于转向核复原的非均匀性校正方法（LSF-SK），根据图像边缘的梯度特性确定转向核邻域主方向和大小，然后将每列像素的转向核估计值作为该列像素的期望值，以列向条纹非均匀性作为约束进行均匀性校正。（3）在红外序列图像重构方面，针对传统的全变分范数最小化的重构方法易受遥感图像局部突出特征干扰的问题，提出了以遥感图像空间域非局部相似度为正则化重构标准先验约束的快速迭代重构方法（NLSC）。. 项目组按照拟定的研究计划完成了课题设定的研究内容，实现了预期目标。在项目资助下，项目组共发表论文7篇，其中SCI检索6篇，EI检索1篇；申请发明专利3项，已授权2项；项目负责人获批上海市教委晨光学者、上海市教委四大计划中的出国访学计划；项目组培养硕士研究生6名。