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    高速微掃描圖像超分辨重建

    2021-11-23 02:21:26趙浩光曲涵石劉立剛韓松偉
    光學(xué)精密工程 2021年10期
    關(guān)鍵詞:低分辨率高分辨率分辨率

    趙浩光,曲涵石,王 鑫,尚 洋,劉立剛,韓松偉,孟 森,王 平

    (1.國(guó)防科技大學(xué) 空天科學(xué)學(xué)院,湖南 長(zhǎng)沙410073;2.中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)公司 沈陽飛機(jī)設(shè)計(jì)研究所,遼寧 沈陽110035;3.西安電子科技大 學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,西安710071;4.中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所 航空光學(xué)成像與測(cè)量重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,吉林 長(zhǎng)春130033;5.圖像測(cè)量與視覺導(dǎo)航湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖南 長(zhǎng)沙410073;6.上海乂義實(shí)業(yè)有限公司,上海20114)

    1 引 言

    超分辨成像技術(shù)是指對(duì)同一場(chǎng)景多次曝光采樣,獲取存在亞像素偏差的低分辨率圖像序列,然后利用圖像超分辨重建技術(shù)將一幅或多幅低分辨率圖像合成高分辨率圖像的技術(shù)[1-2]。

    傳統(tǒng)圖像超分辨重建技術(shù)主要應(yīng)用于航天領(lǐng)域的遙感成像技術(shù),其實(shí)現(xiàn)方法為:針對(duì)同一場(chǎng)景使用多個(gè)相機(jī)同步進(jìn)行采樣或者使用一個(gè)相機(jī)在不同位置進(jìn)行采樣,以此獲取低分辨率圖像序列,然后利用空域插值法得到高分辨率圖像,最后使用傳統(tǒng)圖像處理手段去除圖像噪聲和模糊。這種超分辨重建技術(shù)存在定位精度差、實(shí)時(shí)性較差、配套設(shè)備體積大的問題,很難應(yīng)用于航空偵察領(lǐng)域。

    自二十世紀(jì)九十年代起,基于微掃描的超分辨重建技術(shù)開始受到西方國(guó)家重視?,F(xiàn)階段,美國(guó)、法國(guó)等西方國(guó)家已經(jīng)在航空光電偵察領(lǐng)域廣泛使用此項(xiàng)技術(shù)[3],而我國(guó)在這個(gè)方向尚處于起步階段[10]。

    近些年,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣泛使用,圖像超分辨技術(shù)得到了飛速發(fā)展,其基本思想是通過計(jì)算機(jī)多層次深入學(xué)習(xí)獲得先驗(yàn)知識(shí),利用不同圖像在高頻細(xì)節(jié)的相似性,結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法構(gòu)建高分辨率圖像和低分辨率圖像之間的關(guān)系模型。較之傳統(tǒng)方法,基于深度學(xué)習(xí)的超分辨重建技術(shù)的重建效果得到了進(jìn)一步提升,但是實(shí)時(shí)性變得更差。即使使用更快、更深的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做單幀圖像超分辨重建,依然很難應(yīng)用于航空偵察領(lǐng)域。

    無論使用何種超分辨重建技術(shù),探測(cè)器輸出的低分辨率圖像均會(huì)受到如下因素制約:

    (1)光學(xué)系統(tǒng)的方案設(shè)計(jì)、加工精度和安裝誤差會(huì)引起圖像模糊,改變圖像對(duì)比度;

    (2)探測(cè)器靶面的像元尺寸、感光材料的選取以及讀出電路的設(shè)計(jì)均會(huì)使圖像產(chǎn)生一定程度的噪聲混疊;

    (3)伺服控制系統(tǒng)的控制誤差會(huì)引起圖像運(yùn)動(dòng)模糊。

    這些因素不僅降低了探測(cè)器輸出的低分辨率圖像的成像質(zhì)量,而且增加了低分辨率圖像二次配準(zhǔn)的難度,進(jìn)而影響超分辨重建的結(jié)果。

    本文將光學(xué)系統(tǒng)內(nèi)部透鏡固定到高速微掃組件上,在探測(cè)器曝光的間歇期快速移動(dòng)光學(xué)透鏡一段距離,使探測(cè)器輸出的前后兩幀圖像存在亞像素偏差。然后使用基于概率分布的超分辨重建算法,將低分辨率圖像序列處理成高分辨率圖像。與傳統(tǒng)的超分辨重建相比,高速微掃描組件體積小、重量輕、掃描速度快、到位精度高,能較好的應(yīng)對(duì)場(chǎng)景快速變化和平臺(tái)振動(dòng)干擾,滿足機(jī)載光電偵察設(shè)備對(duì)尺寸、重量和抗沖擊振動(dòng)的要求。基于概率分布的超分辨重建算法能夠針對(duì)圖像有效信息進(jìn)行處理,避免了大量冗余計(jì)算,進(jìn)一步提高超分重建的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,高速微掃描圖像超分辨重建技術(shù)在機(jī)載光電偵察平臺(tái)不改變光學(xué)系統(tǒng)的前提下,可以有效地提升目標(biāo)識(shí)別距離。

    高速微掃描超分辨技術(shù)還能較好的克服或緩解前文提及的三點(diǎn)制約因素帶來的問題。高速微掃描超分辨技術(shù)在提高光電偵察設(shè)備輸出圖像分辨率的同時(shí)[4],還能夠提升探測(cè)器的靈敏度[1,5]、降低探測(cè)器的系統(tǒng)噪聲,對(duì)探測(cè)器進(jìn)行基于場(chǎng)景的非均勻較正,進(jìn)而降低探測(cè)器因設(shè)計(jì)、加工、像元尺寸、伺服控制等因素產(chǎn)生的負(fù)面影響[6-7],最終提高光電偵察設(shè)備的識(shí)別能力。

    隨著電子芯片集成化技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展[8],實(shí)現(xiàn)無人機(jī)自主偵查打擊已成為可能。世界軍事強(qiáng)國(guó)無不重視無人機(jī)自主查打技術(shù)的研究[9],具有高度自主偵查、打擊能力的無人機(jī)系統(tǒng)必將成為未來戰(zhàn)爭(zhēng)的主角。目標(biāo)自主識(shí)別是無人機(jī)自主感知、自主決策、自主規(guī)劃、自主攻擊的基礎(chǔ)。實(shí)現(xiàn)目標(biāo)自主識(shí)別可使無人機(jī)迅速適應(yīng)戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境,對(duì)敵我態(tài)勢(shì)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷和應(yīng)對(duì),即使在通信受阻、操作人員被限制的不利條件下,依然能夠繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)。因此開展相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)研究勢(shì)在必行。

    2 微掃描圖像超分辨工作原理

    先敵發(fā)現(xiàn)、先敵識(shí)別是機(jī)載光電偵察設(shè)備的重要指標(biāo),這對(duì)光電偵察設(shè)備裝備的探測(cè)器的靈敏度和分辨率提出較高要求[6]。探測(cè)器靈敏度與像元尺寸正相關(guān),即像元尺寸越大探測(cè)器靈敏度越高。光電偵察設(shè)備受到無人機(jī)載重(續(xù)航)、安裝結(jié)構(gòu)影響,對(duì)光學(xué)系統(tǒng)口徑進(jìn)行了尺寸限制,導(dǎo)致探測(cè)器靶面尺寸偏小。在探測(cè)器靶面固定的情況下,分辨率與像元尺寸負(fù)相關(guān),即分辨率越高,像元尺寸越小,單個(gè)像元的靈敏度越低。

    本文采用高速微掃描圖像超分辨技術(shù),即使光電偵察設(shè)備使用大像元探測(cè)器,也可以在保證高靈敏度的同時(shí),提升機(jī)載光電偵察設(shè)備的分辨率。高速微掃描超分辨原理分為兩個(gè)步驟(參見圖1):

    圖1 高速微掃描超分辨示意圖Fig.1 Schematic diagram of high-speed micro-scanning super-resolution

    (1)控制微掃描組件(二維壓電高速微掃描平臺(tái)和緊湊型高頻壓電控制器)實(shí)現(xiàn)圖像過采樣;

    (2)使用圖像過采樣獲取的低分辨率圖像,在嵌入式平臺(tái)實(shí)現(xiàn)圖像實(shí)時(shí)超分辨重建算法。

    2.1 圖像過采樣基本原理

    為了獲取具有亞像素級(jí)偏差的低分辨率原始圖像序列,需要微掃描平臺(tái)按照一定頻率及步長(zhǎng)移動(dòng)光學(xué)透鏡。通過機(jī)械平移透鏡一段距離d,使得目標(biāo)物在像平面上的成像位置由I運(yùn)動(dòng)到I′,如圖2所示。

    通過精細(xì)控制實(shí)現(xiàn)成像的微位移(亞像素級(jí))運(yùn)動(dòng),這一過程稱為過采樣過程。過采樣過程通常會(huì)使用4種微掃描模式[2](1×1,2×2,3×3,4×4),如圖3所示。本文綜合考慮了計(jì)算機(jī)資源分配和實(shí)時(shí)性需求,采用2×2微掃描模式。

    圖3 常用微掃描模式Fig.3 The micro-scan pattern according to the mode

    2.2 圖像超分辨重建原理

    將獲取的存在亞像素級(jí)偏差的低分辨率圖像處理成高分辨率圖像的方式主要有三種[11],分別是:

    a基于經(jīng)典插值理論的圖像插值算法;

    b基于概率分布的超分辨重建算法;

    c基于深度學(xué)習(xí)的圖像擬合算法。

    方式a的特點(diǎn)是圖像處理的速度快、魯棒性差、超分效果有限;方式b的特點(diǎn)是魯棒性好、超分效果較好、圖像處理速度相對(duì)較慢;方式c的特點(diǎn)是需要事先進(jìn)行大量的機(jī)器訓(xùn)練、運(yùn)行過程消耗大量的計(jì)算資源,很難滿足機(jī)載光電偵察設(shè)備對(duì)實(shí)時(shí)性的要求[12]。為滿足機(jī)載光電偵察設(shè)備的實(shí)時(shí)性需求,同時(shí)達(dá)到最優(yōu)的重建效果,本文采用了基于概率分布的超分辨重建算法。

    基于概率分布的超分辨重建算法的基本原理是:建立真實(shí)成像的數(shù)學(xué)模型,估計(jì)模型的相關(guān)參數(shù),結(jié)合探測(cè)器輸出的低分辨率圖像序列Y,構(gòu)建符合一定條件的像素概率分布函數(shù)[13],通過極大似然估計(jì),確定理想高分辨圖像X。成像模型如圖4所示。

    圖4 成像模型示意圖Fig.4 Schematic diagram of image degradation process

    2.2.1 光學(xué)成像模型的數(shù)學(xué)擬合

    選取連續(xù)的自然場(chǎng)景作為輸入,經(jīng)一定頻率采樣后獲得離散場(chǎng)景,離散場(chǎng)景對(duì)應(yīng)理想的高分辨率圖像X,當(dāng)采樣頻率高于奈奎斯特頻率時(shí),離散場(chǎng)景可完全復(fù)現(xiàn)輸入場(chǎng)景。

    機(jī)載探測(cè)器的空間位置是時(shí)刻變化的,這些變化會(huì)引起圖像的平移、旋轉(zhuǎn)、仿射,導(dǎo)致場(chǎng)景X發(fā)生生運(yùn)動(dòng)變化,用運(yùn)動(dòng)變化矩陣F表示這一過程;受到探測(cè)器光學(xué)孔徑限制和伺服控制精度的雙重影響,場(chǎng)景X中某些點(diǎn)會(huì)擴(kuò)散成不規(guī)則的彌散斑,導(dǎo)致輸出圖像伴隨一定程度的模糊,用模糊因子矩陣H表示這一過程;探測(cè)器感光區(qū)生成像素值的過程是一個(gè)下采樣的過程,導(dǎo)致探測(cè)器輸出圖像的分辨率進(jìn)一步降低,用下采樣算子矩陣D表示這一過程;探測(cè)器輸出圖像經(jīng)讀出電路轉(zhuǎn)換后會(huì)附著噪聲,用噪聲混疊矩陣V表示這一過程。因此,第k幀的探測(cè)器輸出圖像Y k的表達(dá)式如下所示:

    其中:Y k為探測(cè)器輸出的第k幀低分辨率圖像,D k為第k幀下采樣算子,H k為第k幀模糊因子,F(xiàn) k為第k幀的運(yùn)動(dòng)變化,X為理想高分辨率圖像,V k為第k幀噪聲混疊項(xiàng)。

    下采樣算子D k、模糊因子H k、幀間運(yùn)動(dòng)變化F k可分別通過圖像配準(zhǔn)、相機(jī)標(biāo)定、解算光電偵察設(shè)備姿態(tài)的方式確定,即降質(zhì)矩陣W k可確定。另外,場(chǎng)景明暗變化也會(huì)引起探測(cè)器輸出的圖像Y k的變化,故引入明暗變化矩陣λ1k,λ2k,對(duì)式(1)進(jìn)行調(diào)整如下:

    2.2.2 構(gòu)建概率密度函數(shù)求取理想高分辨圖像

    式(2)中D k,H k,F(xiàn) k均為稀疏矩陣,根據(jù)若干張輸出圖像Y k反推理想高分辨率圖像X的過程實(shí)際上是一個(gè)解算病態(tài)方程的過程。假設(shè)混疊噪聲項(xiàng)V k符合高斯分布,構(gòu)建關(guān)于高分辨率圖像X、光照強(qiáng)度變化矩λ1k,λ2k及降質(zhì)矩陣W k的Y k像素值的概率密度函數(shù),如下:

    其中:參數(shù)β和M的值一般默認(rèn)為1,實(shí)際情況會(huì)根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行微調(diào)。在Y k,λ1k,λ2k,W k已知的情況下對(duì)式(2)進(jìn)行極大似然估計(jì),也就是求概率極值所對(duì)應(yīng)的理想高分辨率圖像X?ML,如下:

    由于降質(zhì)矩陣W k行數(shù)、列數(shù)較大,且有較多非零元素,無法直接求逆,故使用迭代法求逆。構(gòu)建似然函數(shù)L及似然函數(shù)L關(guān)于任一高分辨率估計(jì)圖像x的導(dǎo)數(shù)似然函數(shù)L的表達(dá)式

    極大似然估計(jì)值X?ML通過共軛梯度迭代法求解。如忽略光照強(qiáng)度變化引起的圖像變化,認(rèn)定混疊噪聲項(xiàng)V的期望為零,則X?ML的可近似為如下:

    如無法忽略光照強(qiáng)度變化引起的圖像變化,且認(rèn)定噪聲混疊項(xiàng)V的期望為零,則X?ML的解析式可改寫為:

    3 高速微掃描超分辨的實(shí)現(xiàn)

    為在機(jī)載光電偵察設(shè)備上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)高速微掃描超分辨技術(shù),與其他機(jī)載設(shè)備進(jìn)行了精細(xì)配合,通信示意圖如圖5所示。本文將光學(xué)系統(tǒng)中的一片透鏡固定到二維壓電高速微掃描平臺(tái)上,以此帶動(dòng)該透鏡進(jìn)行高速微位移。首先在上位機(jī)端按照2×2掃描模式,驅(qū)動(dòng)二維壓電高速微掃描平臺(tái),獲取具有亞像素級(jí)偏差的低分辨率原始圖像序列,然后在嵌入式平臺(tái)上,使用基于概率分布的超分辨重建算法,將探測(cè)器輸出的低分辨率原始圖像處理成高分辨率圖像。

    圖5 微掃描超分辨通信示意圖Fig.5 Communication schematic diagram of micro-scan?ning super-resolution

    本文利用過采樣后獲取的四幀連續(xù)圖像,合成一幀理想高分辨率圖像,本質(zhì)上是犧牲時(shí)間換取空間的方式。對(duì)于幀頻為120 FPS,畫幅為640×512,位深為14 bit的輸入圖像,經(jīng)本文算法處理后的圖像幀頻變?yōu)?0 FPS,畫幅變?yōu)? 280×1 024,位深仍為14 bit,理論上可提升100%的空間分辨率,大幅度提高識(shí)別距離。

    3.1 圖像過采樣的實(shí)現(xiàn)

    圖像過采樣由二維壓電高速微掃描平臺(tái)、緊湊型高頻壓電控制器配合實(shí)現(xiàn)。當(dāng)探測(cè)器處于曝光階段時(shí),透鏡保持位置穩(wěn)定,當(dāng)探測(cè)器處于非曝光階段時(shí),二維壓電高速微掃描平臺(tái)帶動(dòng)透鏡快速運(yùn)動(dòng)實(shí)現(xiàn)亞像素位移。

    為了保證微掃描與探測(cè)器曝光同步,上位機(jī)先發(fā)送微掃描控制命令,1.5 ms后發(fā)送探測(cè)器外觸發(fā)信號(hào),曝光完成后,上位機(jī)再次發(fā)送微掃描控制命令,以此循環(huán),確保微掃描不引起圖像模糊,提高成像質(zhì)量。針對(duì)輸出幀頻為120 FPS的探測(cè)器,高速微掃描超分辨核心組件進(jìn)行了專門的優(yōu)化設(shè)計(jì),采用2×2的過采樣掃描方式,微掃描時(shí)間<1.0 ms,到位穩(wěn)定精度<0.3μm(對(duì)應(yīng)約0.03個(gè)像素)。二維壓電高速微掃描平臺(tái)的實(shí)測(cè)結(jié)果如圖6所示。

    圖6 2×2微掃描位移測(cè)試結(jié)果Fig.6 2×2 micro-scan pattern test result

    本文采用壓電陶瓷作為驅(qū)動(dòng)單元,采用閉環(huán)控制的方法,解決壓電陶瓷輸出位移與輸入電壓非線性的問題。經(jīng)理論計(jì)算和反復(fù)標(biāo)校實(shí)驗(yàn),本文為達(dá)成圖像0.5像素微位移,微掃描步長(zhǎng)設(shè)定為±6.75μm,測(cè)試結(jié)果如圖7所示。

    圖7 微掃描位移響應(yīng)測(cè)試結(jié)果Fig.7 Micro-scan response test results

    3.2 圖像實(shí)時(shí)超分辨的實(shí)現(xiàn)

    3.2.1 圖像配準(zhǔn)預(yù)處理

    光學(xué)成像系統(tǒng)受真實(shí)場(chǎng)景的復(fù)雜程度、光學(xué)系統(tǒng)的加工精度、方案設(shè)計(jì)、選材、光軸一致性以及伺服系統(tǒng)的控制精度等多方面影響,并不是理想的時(shí)不變系統(tǒng)。微掃描后獲取的圖像序列很難保證嚴(yán)格相差1/4或1/2個(gè)像元大小,導(dǎo)致在進(jìn)行圖像超分辨之前,必須進(jìn)行圖像配準(zhǔn)。

    圖像配準(zhǔn)技術(shù)包括四個(gè)方面:變換模型、特征空間、相似性測(cè)度、搜索空間。本文依據(jù)這四個(gè)特性,將圖像配準(zhǔn)分為以下五個(gè)步驟進(jìn)行:

    Step1:根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合選取適當(dāng)?shù)淖儞Q模型;

    Step2:選取基于灰度的特征空間;

    Step3:根據(jù)變換模型的配置參數(shù)及所選用的特征,確定參數(shù)的變化范圍及最優(yōu)的搜索策略;

    Step4:應(yīng)用相似性測(cè)度在搜索空間中按照優(yōu)化準(zhǔn)則進(jìn)行搜索,尋找最大相關(guān)點(diǎn),從而求解出變換模型中的未知參數(shù);

    Step5:將待配準(zhǔn)圖像按照變換模型逐像素一一對(duì)應(yīng)到參考圖像中,實(shí)現(xiàn)圖像間的匹配。

    3.2.2 實(shí)時(shí)圖像超分辨

    真實(shí)場(chǎng)景經(jīng)2×2模式過采樣處理后,獲得4張低分辨率圖像,本文的目的是根據(jù)這四張低分辨率圖像估計(jì)出一張理想高分辨率圖像X,故式(5)中的N=4,根據(jù)式(6)結(jié)合迭代法計(jì)算出極大似然估計(jì)值X?ML,這個(gè)極大似然估計(jì)值就是超分辨重建后的高分辨率圖像。本文使用基于概率分布的超分辨重建算法,需要構(gòu)建一個(gè)行數(shù)、列數(shù)較大的降質(zhì)矩陣W,導(dǎo)致求極大似然估計(jì)值的過程涉及大量、頻繁的矩陣計(jì)算。為了兼顧硬件功耗、處理芯片性能,本文對(duì)超分辨重建算法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化。

    本文將過采樣獲取的4幅640×512的低分辨率圖像,重建成一幅1 280×1 024的高分辨圖像,對(duì)應(yīng)的W矩陣的大小為1 280×1 024×4×640×512。為降低W矩陣的復(fù)雜度,本文提出一種分塊處理方法,即將固定區(qū)域分割成80個(gè)子區(qū)域,記作Y(i)k,i=1,2,...,80,每子區(qū)域Y(i)k的畫幅為36×36,且與相鄰子區(qū)域有部分重疊(防止邊界損失)。分割后每個(gè)子區(qū)域?qū)?yīng)的W(i)k矩陣的大小為72×72×4×36×36,大大降低了迭代過程的復(fù)雜度。

    本文采用共軛梯度法(Conjugate Gradient)求式(6)的極大似然估計(jì)值時(shí)。共軛梯度法是介于最速下降法與牛頓法之間的一種方法。通過一階導(dǎo)數(shù)的使用,克服了最速下降法收斂慢的缺點(diǎn),又避免了牛頓法需要存儲(chǔ)和計(jì)算Hesse矩陣并求逆的缺點(diǎn)。共軛梯度法具有步收斂性,穩(wěn)定性高。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,采用共軛梯度法僅需10次迭代便可達(dá)到最速下降法150次迭代的收斂性,且迭代精度幾乎一致,極大提高了迭代效率。

    為了提升幀間運(yùn)動(dòng)信息的時(shí)效性、準(zhǔn)確性及魯棒性,本文選用GPU-TX2i嵌入式平臺(tái)作為硬件環(huán)境,并行構(gòu)建80個(gè)子區(qū)域?qū)?yīng)的降質(zhì)矩陣,并行迭代求解子區(qū)域?qū)?yīng)的高分辨率圖像X(i)。為提高圖像處理速度,在算法優(yōu)化時(shí)使用更小的卷積核,嚴(yán)格控制存儲(chǔ)量,實(shí)時(shí)調(diào)整迭代步長(zhǎng),在保證精度的情況下盡量減小迭代次數(shù),降低圖像處理運(yùn)算量。為了避免子區(qū)域合成全畫幅的高分辨率圖像時(shí)出現(xiàn)邊緣效應(yīng),本文對(duì)每個(gè)子區(qū)域邊緣重疊部分的灰度值進(jìn)行了自適應(yīng)調(diào)整,最終獲得期望的超分辨率圖像X。

    4 測(cè)量實(shí)驗(yàn)與結(jié)果

    4.1 超分辨重建對(duì)圖像空間分辨率提升的測(cè)試

    為了測(cè)試基于概率分布的超分辨重建算法對(duì)圖像空間分辨率的提升效果,本文分別對(duì)室內(nèi)靶標(biāo)、室外復(fù)雜場(chǎng)景進(jìn)行測(cè)試。

    4.1.1 室內(nèi)靶標(biāo)測(cè)

    室內(nèi)靶標(biāo)測(cè)試識(shí)別的目標(biāo)是1951USAF分辨率測(cè)試板。1951USAF分辨率測(cè)試板由不同的群組(Group)和對(duì)應(yīng)元素(Element)構(gòu)成,可通過查表獲取相應(yīng)的分辨率。1951USAF分辨率測(cè)試板上的每個(gè)群組包含六個(gè)元素,每個(gè)元素包含水平分布和垂直分布的三條靶標(biāo),靶標(biāo)之間的間距與靶標(biāo)寬度相同??臻g分辨率(Frequency)計(jì)算方法如下所示:

    經(jīng)過采樣處理后,探測(cè)器輸出的4張具有亞像素偏差的低分辨率原始圖像如圖8所示。由于實(shí)驗(yàn)在室內(nèi)進(jìn)行,不存在大氣湍流擾動(dòng)和伺服控制精度的問題,這四張圖片的偏差實(shí)際為0.5個(gè)像素,屬于一種較為理想的狀態(tài)。

    圖8 具有亞像素偏差的4張低分辨率原始圖像Fig.8 4 low-resolution images with sub-pixel shift

    對(duì)比數(shù)據(jù)取自圖8中標(biāo)紅位置的局部圖,超分辨前后空間分辨率變化如圖9所示,圖9中的左圖為低分辨率原始圖像,右圖為超分辨重建的圖像。

    圖9 低分辨率原始圖像與超分辨重建圖像對(duì)比圖Fig.9 Comparison of low resolution original image and super-resolution reconstruction results

    由圖9知,低分辨率原始圖像可分辨第2組第3元素,對(duì)應(yīng)的空間分辨率為5.039。經(jīng)超分辨重建處理后的高分辨率圖像可分辨第3組第2元素,其對(duì)應(yīng)的空間分辨率為8.979。相比于低分辨率原始圖像,超分辨重建后的圖像可識(shí)別的元素提升了5個(gè),空間分辨率提升78.2%。

    4.1.2 室外復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試

    室外復(fù)雜場(chǎng)景測(cè)試相較于室內(nèi)靶標(biāo)測(cè)試,不能忽略大氣湍流擾動(dòng)和伺服控制精度的影響,為了不降低超分辨重建算法在復(fù)雜場(chǎng)景下的魯棒性、穩(wěn)定性,需要對(duì)過采樣獲取的圖像進(jìn)行配準(zhǔn)。

    室外復(fù)雜場(chǎng)景的超分辨前后圖像的局部對(duì)比,如圖10所示,圖10中的左圖為低分辨率原始圖像,右圖為超分辨重建的圖像。

    圖10 地面外景超分辨結(jié)果對(duì)比圖Fig.10 Comparison of super-resolution results in outdoor scenes

    由圖10知,經(jīng)超分辨重建處理后,圖像中的混疊信息被去除掉了,目標(biāo)的特征更清晰、識(shí)別更容易。

    4.2 超分辨重建對(duì)目標(biāo)識(shí)別距離提升的測(cè)試

    為了測(cè)試本文基于概率分布的超分辨重建算法對(duì)目標(biāo)識(shí)別距離的提升效果,利用某型號(hào)無人機(jī)掛載光電偵察設(shè)備進(jìn)行實(shí)地測(cè)試。無人機(jī)初始飛行高度約2 000 m,距離目標(biāo)場(chǎng)景10 km,無人機(jī)以288 km·h-1的速度飛行,逐漸接近目標(biāo)場(chǎng)景。場(chǎng)景仿真示意圖如圖11所示。

    圖11 場(chǎng)景仿真示意圖Fig.11 Schematic diagram of scene simulation

    無人機(jī)機(jī)載光電偵察設(shè)備的探測(cè)器輸出圖像分辨率為640×512、像元尺寸17μm、幀頻為120 FPS,光電偵察設(shè)備光學(xué)系統(tǒng)的焦距為400 mm。R1點(diǎn)與R2點(diǎn)均放置有坦克車,R1點(diǎn)與無人機(jī)之間的距離約3 904.68 m,R2點(diǎn)與無人機(jī)之間的距離約2 725.54 m。

    圖13 R2點(diǎn)處超分辨結(jié)果對(duì)比圖Fig.13 Comparison of super-resolution results at point R2

    超分辨重建仿真實(shí)驗(yàn)的對(duì)比結(jié)果如圖12和13所示,圖12和13中的左圖均為低分辨率原始圖像,右圖均為超分辨重建的圖像。由圖像知,在R1點(diǎn)處,超分辨重建獲取的高分辨率圖像可識(shí)別到坦克目標(biāo),而低分辨率原始圖不能識(shí)別;在R2點(diǎn)處,二者均可識(shí)別出坦克目標(biāo),但超分辨重建后的圖像識(shí)別效果更加顯著。

    圖12 R1點(diǎn)處超分辨結(jié)果對(duì)比圖Fig.12 Comparison of super-resolution results at point R1

    光學(xué)仿真結(jié)果表明,針對(duì)同一場(chǎng)景,經(jīng)超分辨重建獲取的高分辨率圖像對(duì)坦克目標(biāo)的識(shí)別距離由2 725.54 m提升到3 904.68 m,識(shí)別距離提升了約43.3%。

    4.3 超分辨重建處理的實(shí)時(shí)性測(cè)試

    實(shí)驗(yàn)表明,探測(cè)器輸出的幀頻為120 FPS、分辨率為640×512的實(shí)時(shí)圖像,經(jīng)超分辨重建處理后輸出的圖像分辨率為1 280×1 024,幀頻可達(dá)30 FPS,每幀處理時(shí)間僅為33 ms,滿足機(jī)載光電偵察設(shè)備對(duì)圖像實(shí)時(shí)處理的要求,如圖14所示。

    圖14 實(shí)時(shí)處理輸出幀頻為30 FPSFig.14 Real-time processing output frequency is 30 FPS

    5 結(jié) 論

    為了提升無人機(jī)機(jī)載光電偵察設(shè)備的性能,本文結(jié)合實(shí)際工程項(xiàng)目,在嵌入式平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了基于概率分布的圖像超分辨重建。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,高速微掃描超分辨核心組件的微掃描響應(yīng)時(shí)間<1.0 ms,到位精度<0.3μm(對(duì)應(yīng)0.03個(gè)像素)。探測(cè)器輸出的幀頻為120 FPS、分辨率為640×512的圖像,經(jīng)超分辨重建處理后,變?yōu)閹l為30 FPS、分辨率為1 280×1 024的圖像。超分辨重建處理單幀圖像時(shí)間約為33 ms,滿足機(jī)載光電偵察設(shè)備對(duì)實(shí)時(shí)性的要求。地面實(shí)測(cè)結(jié)果表明,經(jīng)超分辨重建后,圖像有效空間分辨率提升了78.2%。應(yīng)用場(chǎng)景光學(xué)仿真表明,經(jīng)超分辨重建后,光電偵察設(shè)備對(duì)于坦克目標(biāo)的識(shí)別距離提升了43.3%。微掃描組件和超分辨重建技術(shù)的配合使用,既能提升光電偵察設(shè)備輸出圖像的有效空間分辨率,又能增加光電偵察設(shè)備對(duì)地面目標(biāo)的識(shí)別距離。

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