[发明专利]一种基于旋转双棱镜成像系统实现灵活中央凹成像的方法

权利要求书

1.一种基于旋转双棱镜成像系统实现灵活中央凹成像的方法，其特征在于，使用至少一个旋转双棱镜成像系统，通过粒子群优化算法调整双棱镜转角对感兴趣区域图像进行采集，并对图像校正、拼接后实现感兴趣区域超分辨率重构，提高中央凹区域的分辨率；所述旋转双棱镜成像系统，包括一对完全相同的楔形棱镜和单个成像传感器，两楔形棱镜共轴放置且具有预定距离，可在驱动部件的带动下分别独立旋转；所述楔形棱镜顶角14.85°，且旋转双棱镜成像系统具有100°×80°的大视场角；该方法具体实现步骤如下：

步骤S1、搭建旋转双棱镜成像系统；

步骤S2、构造适应度函数，明确适应度值的定义与计算方法；

步骤S3、确定感兴趣区域与子图像数，并使用粒子群优化算法求解双棱镜转角；

步骤S4、根据粒子群优化算法的结果依次调整双棱镜转角并采集子图像；

步骤S5、对采集到的子图像进行畸变校正；

步骤S6、进行图像拼接以获取大视场；

步骤S7、对感兴趣区域进行超分辨率重构，进一步提高中央凹区域的分辨率；

步骤S2中，构造的适应度函数如下：

F((θ_1i，θ_2i)，range，para)＝S (1)

其中(θ_1i，θ_2i)i∈[1，n]表示所有子图像对应的双棱镜转角，i为子图像编号；range表示中央凹区域位置；para代表所需用到的系统固定参数的集合，包括探测器像素数(M，N)、等效焦距f、棱镜基本参数；适应度函数的值S表示所有被偏折的子视场投影在成像面上的总面积；

步骤S2中，适应度值的计算方法具体为：

步骤S21、根据探测器像素数(M，N)和等效焦距f，建立探测器边缘像素发出的光线到棱镜的入射矢量A₀＝(x_ori，y_ori，f)，并将其化为单位矢量；

步骤S22、根据双棱镜转角(θ_1i，θ_2i)，使用矢量形式的折射定律计算单个视场经旋转双棱镜偏转后的边界，公式为：

式中i∈[1，4]为光束通过棱镜表面的次数，A_i-1和A_i分别表示折射前后光束的方向矢量，n_i-1和n_i分别表示入射端和折射端介质的折射率，N_i表示折射面的法向量；

步骤S23、依据最终出射光线的方向矢量A₄并取z＝f，得到经棱镜偏转后视场边界点的坐标(x_def，y_def，f)；综合所有边界点，可得到视场经棱镜偏转后的x坐标范围[xmin，xmax]和y坐标范围[ymin，ymax]；

步骤S24、用三次样条插值分别拟合4条边界曲线函数，在[xmin，xmax]范围内用拟合的左右边界沿x方向积分并记录整数点，得到点集A_ix；同样在[ymin，ymax]范围内用拟合的上下边界沿y方向积分，得到点集A_iy；

步骤S25、点集A_ix与A_iy做交运算，得到该视场范围内的所有整数点点集A_i＝A_ix∩A_iy，若双棱镜转角(θ_1i，θ_2i)下偏转后的视场未能包含感兴趣区域，置

步骤S26、将步骤S21～S25反复进行n次得到n个子集A_i，通过集合的并运算便可得到所有子视场共同围成的区域内的整数点集合A＝A₁∪A₂∪...∪A_n，而适应度值S即为A内元素的数量；

所述步骤S3具体为：

步骤S31、选择粒子群优化算法的基本模式，确定粒子群优化算法的基本参数；

步骤S32、设计粒子数据的存储与更新方式；

步骤S33、选择感兴趣区域位置，并确定用于中央凹成像的子视场数，用n表示；

步骤S34、以取得更大的适应度值为目标进行迭代优化，得到n组双棱镜转角；

所述步骤S4具体为：

步骤S41、对粒子群优化算法得到的n组双棱镜转角(θ_1i，θ_2i)进行重新排序，使得棱镜转动量Δθ_sum最小，以确保用最快的速度采集图像素材；Δθ_sum计算公式如下：

步骤S42、按顺序将双棱镜转角逐次调整到(θ_1i，θ_2i)，并采集子图像；

所述步骤S5具体为：

步骤S51、根据相机镜头标定数据校正镜头成像畸变，校正公式为：

其中(x，y)为校正前的像素坐标，(x′，y′)为校正后的像素坐标；(k₁，k₂)为镜头的径向畸变系数，(p₁，p₂)为镜头的切向畸变系数，这些参数均可通过相机标定得到；

步骤S52、基于优化的逆光线追迹法校正棱镜引起的成像畸变；

所述步骤S52具体为：

首先同步骤S21～S22，得到校正后图像的最大范围[xmin，xmax]和[ymin，ymax]，根据步骤S23～S24，得到物方成像范围内的所有整数点O_i(x′，y′)；

然后建立从物平面到像平面的反向光束矢量A′₀＝(-x′，-y′，-f)，对式(2)进行修订得到式(5)，并将点O_i(x′，y′)反向映射到像平面上得到非整数点I_i(x，y)；

接着基于双线性插值，利用畸变图像整数点上的灰度信息得到这些非整数点I_i(x，y)的灰度信息，双线性插值的公式为：

其中(x，y)为图像I中的一个非整数点，x_left和x_right分别表示其左右最邻近的x整数坐标，而y_up和y_down分别表示其上下最近邻的y整数坐标；

最后建立尺寸为(x_max-x_min)×(y_max～y_min)的空图像O，根据O_i(x′，y′)和I_i(x，y)的一一对应关系填充O中的像素值，可得到校正所有畸变后的图像。