大視場高分辨率光學系統(tǒng)計算成像算法研究.pdf

1、大視場高分辨率一直以來都是成像領域中兩個對立而統(tǒng)一的目標，大視場主要注重觀測目標的整體信息，而高分辨率主要注重物體的細節(jié)信息，大視場高分辨率成像，不管是在航拍還是在顯微領域都有廣泛的應用。
　　傳統(tǒng)光學系統(tǒng)存在探測器制造水平限制、光學設計以及衍射極限等限制，所以傳統(tǒng)成像系統(tǒng)很難直接通過光學設計得到理想的圖像。特別的，在大視場下得到高分辨率的均勻光照圖像尤為困難。本文提出了一種基于分塊重疊的對比度增強算法以及基于稀疏表示的超分辨率重

2、建的計算成像算法，旨在提高傳統(tǒng)光學系統(tǒng)得到的中間像的亮度均勻度和分辨率。
　　首先，本文采用基于分塊重疊的對比度增強算法，將亮度不均勻圖像分塊并對圖像塊的灰度值進行調(diào)整，主要調(diào)整圖像的較高灰度值以及較低灰度值處，從而增加圖像細節(jié)信息。最后輸出圖像的圖像熵（圖像細節(jié)信息量）以及亮度均勻度都能提高10％～15％，同時能夠減少噪聲以及色彩的失真。
　　之后，本文采用基于稀疏表示的超分辨率重建算法，將圖像分塊并采取基于稀疏表示的字典

3、學習理論，首先討論了字典學習的方法及其優(yōu)化算法，其次討論了在已有字典的情況下，如何確定稀疏表示系數(shù)，最后通過稀疏表示系數(shù)以及過完備字典，將低分辨率圖像重建為高分辨率圖像，分辨率提高了1.5～2倍，并且峰值信噪比比起其他方法減少了5％。
　　最后，將兩種方法結合對圖片進行計算成像算法處理，將得到的圖片進行對比度增強處理，得到亮度均勻后的圖片。由于對比度增強算法相當于一個平滑濾波器，會使得圖片中的細節(jié)和高頻信息丟失，所以將圖片進行基于