面向运动目标成像探测的关联成像策略研究

Image of moving objecthas been applied in many domains, such as objetidentification, investigation, early-warning and so on. Correlated imaging is a novel imaging technology. It promises potential in higher resolution, higher sensitivityand anti-jamming to atmosphere interference.Correlated imagingneeds some frames to reconstruct the object image. In order to reconstruct a high-quality image by correlation quickly, we need to know the trajectory of the objet to amend the corresponding reference light fieldbecause of low refresh rate of light field. In this paper, a data processing method by particle filter is introduced to correlated imagingto obtain the accuracy trajectory of the objetquickly based on the groundwork of the correlated imaging. At the same time,an illumination strategy of the light field is designed and optimized to reduce the measurement times and time consumption needed by correlatedimaging. And then we can obtain high-quantity imagefast by less measurement times during the process of moving. Finally, a new technique approach will be provided to realize fast and high-quality correlated image and then practical application of the correlated image will be promoted.

运动目标的成像探测在目标识别、侦察预警等很多领域都有重要应用。关联成像作为一种新的成像机制，在高成像分辨率、高灵敏度和抗大气干扰等方面具有潜在优势。受到关联成像多帧累积成像机制和光场刷新速率的限制，要实现运动目标的快速高质量成像，还需获取目标的轨迹信息来修正对应的参考光场，才能通过关联重构目标图像。基于此，本项目在现有关联成像研究的基础上，首次将粒子滤波的数据处理方法引入关联成像中实现对运动目标轨迹的快速精确获取，同时，基于反馈式关联成像的思想，对照明光场的照明策略进行设计优化，以减少成像所需测量次数和时间，从而可以在目标运动过程中实现快速高质量的关联成像。本项目的研究将为运动目标的快速高质量关联成像提供一种新的技术途径，推进关联成像技术的实用化进程。

运动目标的成像探测在目标识别、侦察预警等很多领域都有重要应用。关联成像作为一种新的成像机制，在无透镜成像、高分辨率成像、高灵敏度和抗大气干扰等方面具有潜在优势。受到关联成像多帧累积成像机制和光场刷新速率的限制，要实现运动目标的快速高质量成像，还需获取目标的轨迹信息来修正对应的参考光场，才能通过关联成像高效高质地重构目标图像。. 基于此，本项目在现有关联成像研究的基础上，采用自相关的方法来快速精确获取运动目标的轨迹，研究了运动物体时域信息的相关性，定量分析得到了关联成像系统中获取物体的运动信息比获取图像信息所需采样次数少。以此为基础实现了基于粗糙图像的物体运动信息提取，然后在物体运动过程中逐渐获得物体高质量的图像。在关联成像中实现先追踪后成像的方法提高对运动目标的成像质量。该方法降低了运动物体对关联成像系统采样频率的要求，提高了关联成像对高速运动物体追踪和成像的能力。. 同时，采用时域差分的关联成像方案实现了运动目标的快速高质量成像探测，分析了在复杂背景中运动的物体对关联成像质量的影响和对成像系统参数的要求。基于该场景中背景时域稀疏、运动物体空间稀疏的特点，在不同时刻用相同的散斑序列照明场景，通过对桶探测信号作差再和参考光场关联的方法，去掉了静止背景项的影响，减少了运动物体成像所需的采样次数，且采用机器学习降噪的方法，提高了关联图像信噪比，极大提高了关联成像系统对复杂场景中运动物体成像的能力。. 最后，基于反馈式关联成像的思想，对照明光场的照明策略进行设计优化，以减少成像所需测量次数和时间，从而可以在目标运动过程中实现快速高质量的关联成像。本项目的研究为运动目标的快速高质量关联成像提供一种新的技术途径，推进关联成像技术的实用化进程。