[发明专利]基于泰勒展开积分退化模型的微扫描图像重构方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于泰勒展开积分退化模型的微扫描图像重构方法，属于数字图像处理中的图像重构领域。 

背景技术

随着科学技术的发展，CCD(电荷耦合器件)、CMOS(互补金属-氧化物-半导体)以及红外焦平面阵列等面阵探测器越来越多地应用在工业生产、军事侦察、卫星遥感等诸多领域。随着加工工艺的不断发展，CCD等面阵探测器的像元尺寸逐渐变小，面阵规模逐渐变大。像元尺寸的越小，越接近脉冲采样，然而其集光能力越差，散粒噪声越严重，这已经成为成像系统分辨力的瓶颈。此外，相对于CCD和CMOS，红外焦平面阵列由于材料的限制，像元尺寸更大，所以其积分效应更为明显。由于焦平面探测器的像元具有有限大小，因此对应像素值与辐射到整个像元上的能量和成正比，这使像元无法区分更精细的局部图像，即像元对局部能量分布的积分过程使得采集图像发生模糊退化，我们将这种退化现象称之为积分退化效应。 

为了克服焦平面探测器离散采样的限制，国内外先后出现了多种多帧图像超分辨率重建技术，例如频域法、凸集投影法、最大后验概率法、非均匀插值法以及学习法。然而，这些算法复杂性高，难以实现实时处理。微扫描成像系统是一种利用微扫描机构获得多帧具有帧间微位移的成像装置，它在不改变原有成像系统基本组成的情况下，只在光路中添加精密的微扫描装置即可用最低的成本提高系统分辨率。 

针对微扫描成像系统获得的图像，已经提出了多种亚像元重构算法。大多 数亚像元重构算法都假设焦平面探测器的占空比为100％，或者假设局部图像灰度相等。然而，这些假设都与实际情况不符。由于焦平面探测器占空比的存在，使得上述假设出现大量噪声，甚至使得重构算法失效。为此，考虑占空比条件下的微扫描图像重构是亟待解决的问题。 

发明内容

本发明提出了一种基于泰勒展开积分退化模型的微扫描图像重构方法，首先基于Taylor展开建立了焦平面探测器的积分退化模型，进而到积分退化函数，利用积分退化函数构建的Wiener滤波器进行滤波，抑制了焦平面探测器的积分退化效应。 

该方法包括如下步骤： 

第一步：利用基于离散傅里叶变换DFT的亚像元图像配准算法，获得多帧微扫描图像的帧间位移量； 

第二步：在步骤一获得的帧间位移量的基础上，利用基于帧间差分过采样技术，将多帧微扫描图像重建出一幅过采样图像g_os[m，n]； 

第三步：建立焦平面探测器的积分退化模型，进行泰勒(Taylor)展开，得到积分退化函数H[u，v]，用其构建Wiener滤波器M_W[u，v]，经直流分量归一化之后得到归化后Wiener滤波器M′_W[u，v]，用其对第二步得到的过采样图像g_os[m，n]进行Wiener滤波，复原出重构图像完成微扫描图像的重构；其中[u，v]为频域坐标，u为频域上的水平坐标，v为频域上的竖直坐标； 

其中得到积分退化函数H[u，v]的过程为： 

假设f(x，y)为经过光学系统成像在焦平面探测器上的模拟图像，g[m，n]为经焦平面探测器积分和采样后得到的退化图像，则