基于稀疏表示的湍流介质中光学成像的图像盲复原问题研究

The optical imaging system mounted on supersonic/hypersonic aircraft is one of the key technologies for developing accurate seeking and intelligence reconnaissance systems of next generation. The optical aberrations caused by the atmospheric turbulence and the turbulence around the aircraft can influence the performance of the mounted imaging system to a noticeable extent. Taking these applications as background, this project will compensate the aberration by blind image restoration with the sparse representation. In order to achieve reliable and stable image restoration, this project will firstly measure the aero-optical aberration with the method of phase retrieval, and then calculate the point spread function. Compared with other wavefront sensing technologies, this method is not expensive in hardware, and can give two dimensional time-average wavefront. The latter makes it more suitable for the study of imaging process. Combining with the results in atmospheric optics, we can construct a model for the point spread function associated with the imaging through the atmospheric turbulence and supersonic turbulence successively. With the obtained model as prior information, this project will use the sparse representation to achieve the blind image restoration of the degraded image. Because few transformation coefficients are operated under this representation, we expect that this method can improve the processing speed greatly, thus satisfy the real-time requirement.

搭载于超声速/高超声速飞行器的光学成像系统是下一代精确制导和情报侦察系统的关键技术之一。大气湍流和飞行器周围的湍流所产生的光学畸变会比较明显地影响成像系统的性能。以这种应用为研究背景，本项目拟使用稀疏表示，通过图像盲复原技术实现对这种光学畸变的补偿。为了实现可靠、稳定的图像复原，本项目将首先使用相位恢复的方法对典型超声速湍流的气动光学畸变进行测量，并计算其点扩散函数。与其它波前测量技术相比，这种方法对硬件要求比较低，尤其是能够给出包含时间平均效应的二维波前，从而更适合成像过程的研究。结合大气光学的研究成果，本项目将对依次穿过大气湍流和超声速湍流成像过程的点扩散函数进行数学建模。本项目将把所得模型作为先验信息，使用稀疏表示实现退化图像的盲复原。由于在稀疏表示下处理的是少数的变换系数，这种方法有望极大地提高处理速度，从而满足关于实时性的要求。

本项目以搭载于超声速/高超声速飞行器的光学成像系统为应用背景，主要取得了以下四个方面的成果。.（1）基于最小描述准则的波前重构研究.首次将最小描述准则引入到基于模式的波前重构中，实现了高精度的波前重构。根据信息论中的最小描述长度准则对重构模型的阶数进行了选择, 在此基础上应用非线性优化算法计算重构系数, 并最终实现波前重构; 对不同信噪比条件下振幅均匀分布入射光束的波前进行了重构。结果表明: 该算法不但能够实现相对于现有算法相对较高的波前重构精度, 并且具有优良的噪声适应性。.（2）超声速混合层气动光学畸变的测量.利用国防科技大学的超声速混合层风洞开展了光学畸变测量实验。借助类似的方案，还开展了经激光照明的典型图案经过流场后的成像实验。由于风洞总温较低（约300K），混合层光学畸变对点扩散函数和成像的影响很小，这方面研究没有取得预期成果。.（3）基于小波子带图像稀疏性的图像盲复原研究.通过探究子带小波图像的稀疏性，并结合变分贝叶斯推理，在小波域内研究了BID问题的求解。与常规的将各子带小波系数做为一个整体做处理不同，所提出方法的创新性在于将各子带图像分别做反卷积，特别是采用了一种确定近似小波系数的混合策略，是反卷积效果得到很大提高。.（4）基于压缩感知理论的高分辨光学成像研究.采用频域随机调制的方案开展了压缩感知成像的研究。根据简化的成像模型，项目组使用二步迭代收缩阈值算法和梯度投影算法开展了图像复原研究，实现了由160×120的探测器分辨率实现640×480的高质量成像。另外，初步搭建在可见光波段开展压缩感知成像研究的实验平台。.