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長春光機所在紅外弱小目標處理研究中獲進展

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  近日,中國科學院長春光學精密機械與物理研究所圍繞基于POCS的紅外弱小目標超分辨率復原算法展開研究。針對紅外弱小目標超分辨率復原中出現(xiàn)的問題,對傳統(tǒng)POCS超分辨率復原算法進行了優(yōu)化,提出了改進算法,提高了復原算法的性能,同時使其達到實時或接近實時,進而可以在實際紅外圖像處理系統(tǒng)中應用。研究成果對于紅外弱小目標識別與跟蹤發(fā)展具有重要現(xiàn)實意義。

  隨著紅外成像相關(guān)產(chǎn)業(yè)的興起,紅外成像技術(shù)具有的隱蔽性好、探測范圍廣、定位精度高、穿透距離遠,以及輕質(zhì)小巧、低耗可靠等優(yōu)點備受青睞,已成為當前智能化光電探測發(fā)展的主流方向。然而,紅外弱小目標的圖像細節(jié)特征少、信噪比低等特點成為紅外圖像應用的瓶頸,如何提高紅外弱小目標成像效果成為目前的研究熱點。該項研究以“復原為本”為研究著眼點,利用超分辨率復原相關(guān)理論和技術(shù),研究紅外弱小目標超分辨率復原的方法和技術(shù)。

  該項研究提出了四種改進的POCS算法和一種新的超分辨率復原評價方法,并分別通過基于紅外動態(tài)場景仿真系統(tǒng)實驗和基于紅外圖像采集及處理系統(tǒng)實驗,驗證了改進算法和評價方法的有效性。研究的主要工作及創(chuàng)新之處在于:

  (1)針對傳統(tǒng)POCS復原方法對噪聲比較敏感的問題,將目前去噪效果較好的BM3D濾波方法和POCS復原方法相結(jié)合,對BM3D方法進行優(yōu)化,提出了使用圖像塊的均值預篩選和限制分組圖像塊數(shù)目的方法,降低了BM3D方法的運算量。實驗表明,基于BM3D的POCS超分辨率復原算法能夠在低分辨率圖像包含噪聲時,取得比傳統(tǒng)POCS方法更好的復原效果,復原的高分辨率圖像主觀上基本看不出噪聲。

  (2)針對傳統(tǒng)的超分辨率復原評價體系只關(guān)注圖像某一方面統(tǒng)計特性的問題,提出了基于SSIM_NCCDFT的超分辨率復原評價方法。該評價方法結(jié)合了空間域的灰度均值、對比度以及頻域自相關(guān),能夠同時評價超分辨率復原結(jié)果在空間域的復原效果和對頻域信息的復原精度,實驗表明,該評價方法能夠很好的評價超分辨率復原的結(jié)果,對超分辨率評價方法具有一定的指導意義。

  (3)針對POCS超分辨率復原算法迭代時間較長,無法滿足光電探測系統(tǒng)實時性的問題,提出了基于梯度圖的快速POCS超分辨率復原算法。該算法根據(jù)圖像的梯度分布對圖像中的像素點進行分類,采用不同的迭代系數(shù)進行計算。改進算法能夠較好的保留邊緣信息并抑制噪聲,進而在保證超分辨率復原性能的基礎(chǔ)上縮短了運算時間。同時,提出了另外一種改進算法:基于區(qū)域選擇的快速POCS超分辨率復原算法。光電探測系統(tǒng)中我們關(guān)注的重點是目標區(qū)域,而這一區(qū)域通常只占很少的像素位置,因此通過閾值分割和合并找到所有目標區(qū)域并集,然后僅在這個目標區(qū)域并集上進行超分辨率復原。這樣,去除了復原背景的巨大運算量,縮短了運算時間,使其達到實時或接近實時,進而可以在實際紅外圖像處理系統(tǒng)中應用。

  相關(guān)研究成果發(fā)表在Scientific Reports上。研究工作得到了國家自然科學基金面上項目、光電對抗研究部創(chuàng)新基金等的支持。

  論文題目:A POCS super resolution restoration algorithm based on BM3D

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