计算成像最新进展及应用.doc

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1、.南京理工大学光电传感器应用技术结课论文学院：专业：姓名：学号：指导老师：日期：2016.01.17____________..计算成像最新进展及应用摘要：所谓“计算”，就是将成像系统与后置的特征提取计算步骤看成一个整体，设计一种新型的成像系统一一“计算成像”，使得成像系统的目的不再是满足人们的视觉要求而是提供满足智能应用所必须的鲁棒和智能功能，实现“从3D到信息”的跨越。本文主要对计算成像的最新进展和应用进行论述。关键词：计算成像、最新进展、应用1.绪论在许多情况下，传感器设计的最终目标不再是为了得到一个高分辨率的图像信号，而是仅收集图像理解算法需要收集的信息，以利于机器自动抽取需要的

2、信息，实现“从3D到信息”的跨越。这样就可以在很大程度上回避目前出现的所谓数字媒体“存不起、查不准和管不住”的突出问题。这种将成像与后置的特征提取计算相结合的思想，就是所谓的“计算成像”。“计算成像”思想的提出，可以在很大程度上节约资源，更加符合节约型社会的要求。近年来蓬勃发展起来的计算成像方法，尤其是基于压缩感知理论的计算成像技术，为多维信息高分辨率成像方法带来了新的机遇，受到了国内外学者的广泛关注。2.最新进展高分辨率多维信息获取技术研究是国家中长期科学和技术发展规划的任务之一。高分辨率探测成像是其中一个重要的研究和探索方向，尤其在航天遥感、医疗诊断、军事侦查等领域高分辨成像需求迫切

3、。传统成像方法通过在传感器像元与场景之间建立一种直接的一一对应关系来获取图像，成像效果严重依赖传感器性能（像元密度，灵敏度等），且存在二维传感器阵列无法实现高分辨多维信息（空间-谱间-时间）快速获取等问题。a．2013年进展西安电子科技大学高大化博士针对传统成像方法分辨率严重依赖相机传感器阵列密度的问题，提出一种基于运动随机曝光的高分辨率编码感知计算成像新方法。在编码感知阶段，设计了运动随机曝光模式，用一个较低分辨相机相对场景运动，在运动的同时通过随机编码序列控制快门闪动实现高速曝光，运动结束后完成场景的编码混叠采样；在优化反演阶段，利用场景的先验知识，构建相应的稀疏重建模型，重构出高分

4、辨率图像。该成像方法能够实现较低分辨率相机的高分辨率成像，有效解决了传统方法成像分辨率严重依赖..相机传感器阵列密度的问题，特别适用于由于成本、功耗、体积、重量、存储与传输等限制而无法使用高性能传感器的场合，如星载对地观测遥感成像。针对传统Demosaicking（去马赛克）方法存在重建效果不理想、拉链虚假色现象严重等问题，从编码感知计算成像的角度重新审视彩色图像Demosaicking过程，提出了一种基于图像稀疏模型和自适应PCA（PrincipalComponentAnalysis）的Demosaicking方法。该方法通过彩色图像成像模型和光谱特征来描述各颜色分量间稀疏性，通过自适

5、应PCA来挖掘空间维稀疏性，并将二者结合，建立了1-范数最小优化正则模型，并设计了优化求解算法。该方法能提高重建全彩色图像的抗噪能力，结果优于大多数现有Demosaicking算法，实际成像结果也显示出了更好的视觉效果。针对星载（机载）遥感推扫式光谱成像中空间分辨率和光谱分辨率受制于传感器阵列点阵密度的问题，及空间分辨率和光谱分辨率难以兼得的问题，根据编码感知计算成像框架，提出了一种基于高速快门闪动的高分辨率遥感光谱计算成像新方法。该方法在不改变相机结构和传感器密度的条件下，通过控制高速快门闪动来进行随机编码曝光，产生混叠效应，实现多个像素点与一个传感器像元对应，将丰富的场景信息压缩采样

6、到少量的观测数据中。最后利用优化反演方法对混叠采样信号进行处理，重构出高分辨率图像。该方法无需提高传感器阵列密度，只需控制电子快门曝光和数据处理，就可以做到在保持较高光谱分辨率的前提下，较大提升光谱图像的空间分辨率。针对上由于快门闪动遮挡一部分光线，从而减少了曝光时间，导致信噪比下降及部分场景信息丢失的问题，设计了另一种随机编码曝光方式，提出了基于反射角高速切换的编码曝光方法。该方法采用一个高速转镜将入射光分为两路，同时进行互补随机编码曝光调制，这样场景中所有像素全部参与了混叠，保留了足够的信息。最后利用场景稀疏性构建优化反演模型，重构出高分辨率光谱图像。中国科学院上海技术物理研究所空间

7、主动光电技术重点实验室基于压缩感知理论，在单点探测计算成像的基础上，通过在成像系统后面搭建色散光路，利用ＤＭＤ这一特殊编码孔径模板代替传统狭缝，实现孔径的扩展，因此大大改善了“狭缝”光谱仪中点对线成像特点中信噪比降低的问题。该方法在不提高传感器阵列密度，保持较高的光谱分辨率的前提下，大幅提升了光谱图像的空间分辨率。孙崇尚等人将透镜系统的比例法则推广到计算成像领域,证明计算成像的方法可以在更小的相机尺寸时获得更高的分辨率。在此基础上研