迂回相位编码技术制作匹配滤波器的宏像素选取

实验中选择了不同的宏像素取法制作光学相关器的匹配滤波器,可保留更多的复振幅信息,从而大大改善了光学相关器的识别能力,实验结果验证了该方法的正确性。

匹配滤波器编码宏像素的选取方法

讨论了匹配滤波器迂回相位编码方法中宏像素的选取问题,分别对宏像素为1×2,1×4,1×8,1×16,2×2,4×4,8×8,16×16的匹配滤波器性能进行计算机仿真以及光路实验,并对所得到的结果进行离轴距离、峰值以及信噪比的分析.综合以上性能指标,确认1×4编码方法要优于其它编码方法.

基于条件生成对抗网络的光场图像透视视图生成算法

光场图像新视图生成算法在视点内插和外插方面已经取得了良好的研究成果,但在视点位置平移和旋转一定角度情形下的透视视图生成仍然是一项具有挑战性的任务。针对上述问题,提出了一种基于条件生成对抗网络的光场图像透视视图生成算法LFIPTNet(light field image perspective transformation network),利用相机的位姿信息作为条件来引导条件生成对抗网络学习新视图的内容。提出了多个模块,充分利用相机位姿信息和光场宏像素图像(macro pixel image,MPI)记录空间信息、角度信息、深度信息来生成预测视图。提出的方法在构建的数据集上与最新的三种方法进行了比较,相比于性能第二的StereoMag模型,PSNR提高了7.77 dB,SSIM提高了0.35。消融实验部分对提出的模块进行了评估,验证了创新点的有效性。充分的实验结果表明LFIPTNet相比于现有算法,生成的预测视图更加准确。

适用于光电跟踪的初始目标区域估计法

为了提高光电跟踪度的定位精度，提出了用于初始目标区域估计的宏像素方法。定义了有效像素比r的概念，利用它分析了噪声和非对称性对目标初始定位精度的影响，得到了高精度强抗噪声能力的最大宏像素和确定宏像素目标的限制操作。对目标占4pixel×4pixel左右，大小为128pixel×128pixel的非对称光斑图像，选择宏像素大小为36pixel，目标宏像素扩大2pixel区域。在SNR为5dB时，r值达到1。动态图像模拟表明，该方法处理速度可达18～20frame／s。

CCD超分辨率位置测量方法及性能分析

从理论上分析了光信号的分布形式及分布规律对CCD超分辨力位置测量的影响,以高斯分布和均匀分布信号为例进行了具体分析与比较.在此基础上提出了一种基于划分一维宏像素计算质心序列点,通过拟合序列点剔除噪声影响的CCD超分辨力位置估计方法,分析了这一算法的不确定度.理论与实验表明,这一算法的位置测量精度达到0.02个像素.实验中通过与边缘拟合法、传统质心法的比较,表明这一方法具有更强的抗噪声能力和较高的准确性.

提高红外光斑图像跟踪定位精度的新方法

在光电跟踪中,对于低信噪比(SNR)的非对称激光目标图像,采用对Z.Zeev的方法改进过的宏像素质心迭代法来定位目标可明显提高抗噪声能力。该方法利用最大宏像素概念对目标区域进行初步估计,减少了计算量,提高了目标覆盖率。通过改进权值函数和比例函数,进一步提高了抗噪声能力。对于128 pixel×128 pixel的远场红外光斑图像,大小约为4 pixel×4 pixel的非对称目标,当信噪比为-5 dB时,利用该方法得到的质心误差仅为0.3 pixel,平均每帧仅需时50 ms。