阵列相机图像邻近目标超分辨方法

空天威胁目标通常距离成像系统较远,导致其在图像中信噪比低、尺寸小,即呈现为弱小目标。由于系统分辨率限制,当目标以密集目标群出现时,往往在图像中形成未分辨目标簇,对目标发现、跟踪、识别等带来挑战。阵列相机可以提供多个视角的互补观测信息,采用融合阵列相机图像的超分辨技术,可有效提升弱小目标分辨能力,为分辨密集多目标提供技术途径。该文分析了空间邻近目标与阵列相机之间的几何关系,并提出一种基于阵列相机图像稀疏重建的邻近目标超分辨率方法。利用空间邻近目标在像平面上稀疏性先验假设和阵列相机多视图之间关于目标的投影约束,仿真实验结果表明所提方法能够有效分辨空间邻近目标,实现对空间邻近目标位置和数量的准确估计。

一种面向无人机的阵列相机设计及其目标定位算法研究

双目视觉定位系统广泛应用于无人机视觉定位领域中,但鉴于普遍使用普通单双目相机,其视场角较小,可调焦距小,不能满足无人机对复杂飞行环境中目标的大视野定位的需求。为此,设计了一种面向无人机的阵列相机包含对应定位算法,无人机搭载其可获得更大视角,降低视觉盲区的影响。同时,为了提供更高的无人机视觉定位系统对空中小目标检测的精度,采用阵列相机技术以及对应定位算法,当僚机搜索待检测目标时,通过阵列相机技术先切换到合适的相机组,然后自动调节相机焦距,识别定位目标。实验表明,该设计可以让无人机更快地追踪到目标,并且目标在画面中成像更清晰,定位更精准。

基于微阵列相机运动模糊图像的复原

本文提出了一种基于微阵列相机实现运动模糊图像复原的方法.对于3×3微阵列相机拍摄得到的一组阵列图像,首先对其进行多尺度特征的校准和融合;然后用Radon变换得到融合后图像的运动模糊角度和运动模糊长度;最后运用Lucy-Richardson算法去除运动模糊.实验结果表明本文基于微阵列相机的去运动模糊方法要比直接运用Lucy-Richardson方法更能有效地去除运动模糊.

一种基于微阵列相机的图像置换技术

本文提出了一种基于3×3微阵列相机所获取的阵列图像的置换技术.本文首先对阵列相机进行标定,然后根据图像数据一致性和相邻像素视差的连续性等约束条件,建立能量函数,再采用图割算法求得视差图,基于视差图生成深度图,最后依据目标物所在的深度层进行目标物置换,实现基于微阵列相机的图像置换功能.本文算法与一般置换技术相比减少了交互工作量,且能有效处理遮挡问题,实验结果表明基于微阵列相机的图像置换技术是切实可行的.

一种基于阵列相机的超分辨率重建方法

本文利用阵列相机获取的多幅低分辨率图像合成一幅去噪高分辨率图像,提出一种基于阵列相机的超分辨重建去噪方法.首先,对阵列相机获取图像进行基于卷积神经网络的单幅低分辨率图像的超分辨率重建.其次采用SURF分块匹配方法实现多幅高分辨率图像的配准.最后对配准图像进行基于逐像素多尺度融合的多幅高分辨率图像融合.利用ISO12233分辨率卡进行对比测试,以证明本文方法具有更高图像解析度并减小噪声影响.

阵列相机光照度特性检测方法研究

针对阵列相机的定标检测需求,研制一套多光源阵列相机辐射定标装置,通过对积分球衰减效率的理论计算和系统光能量衰减曲线的实际测试,可得到系统的光学传递曲线,加上宽量程测量装置实现对系统的光强变化实时测量,并运用多种光源结合衰减片轮组,达到宽动态范围为1.728×10^(-5)~54Lux的测试光源连续输出,分别满足微光阵列相机、强光阵列相机和其他多种阵列相机的多参数检测需求。开展了阵列相机多参数检测实验和标定分析,实验结果表明:装置能长久实现光照度特性实时监测和对多种阵列相机进行相机品质检测,能为阵列相机的运行环境和使用范畴进行判定。

阵列相机多光谱图像采集技术

过去几年里,开展了大量的多光谱图像采集领域的研究工作,但主要采用的是轮盘变换式的多光谱图像采集系统。近来,一种新的多光谱图像采集方法被提出,基于阵列相机延伸范围来形成多个通道,因此引入多光谱阵列相机的概念。本文构造基于阵列相机的多光谱图像采集系统。该阵列相机采用12个大恒DH-HV1300FM型相机,11个镜头装有波长不同的滤光片。本文结合阵列相机多通道数的优势,提出一种光谱反射率重建算法,能够可靠并有效地重建场景的光谱反射率。仿真实验结果验证了该系统的有效性。

基于阵列相机的多光谱成像系统光谱重建算法

针对传统三通道RGB相机在光源光谱已知条件下不能完全恢复物体表面光谱反射率的缺点,本文构造一套多光谱成像阵列相机系统。该阵列相机采用12个大恒DH-HV1300FM型相机,且11个镜头装有波长不同的滤光片。本文结合阵列相机多通道数的优势,提出一种MSIS-GOC(Multi-spectral Imaging System based on Group of Camera)算法,能够可靠并有效地重建场景的光谱反射率。仿真实验结果分析验证了该系统的有效性。

利用线阵列相机测量轨道平顺度的研究

高速铁路轨道的平顺性直接影响着高速列车的安全和平稳,而作为高速铁路行车基础的轨道检测与维护起关键性作用。

大视场高分辨率无色差的复眼相机阵列系统

为了解决单相机平台受高分辨率与大视场角之间矛盾制约的问题,本文提出了一种大视场、高分辨率、无色差的复眼相机阵列系统。结合人眼视觉成像理论,建立非均匀采样的仿生视觉模型,降低系统输入端的数据冗余;设计了一种多图像平滑加权融合算法,实现大视场图像无缝拼接;提出了一种基于多级迭代直方图匹配的色彩校正算法,提高了不同子相机间的色彩一致性;利用相邻子相机间重叠区域,对感兴趣区域(Region of Interest,ROI)进行多图像超分辨率重建。最终搭建了曲面相机阵列系统,实现了无色差大视场高分辨率图像的获取。实验结果表明,该系统能够达到单个子相机9倍的视场角与分辨率,并实现了ROI的4倍超分辨率重建。相比于典型的色彩校正算法HM,本文所提方法的PSNR和HSM指标分别提升了4.1%和15.9%,满足了多相机系统在复杂场景下的大视场、高分辨率、无色差的需求。

基于单光子阵列相机的激光测速

提出一种基于单光子阵列相机的激光测速方法,该方法可以在单光子量级的回波强度下,同时实现对目标横向速度和径向速度的测量。搭建了一套室内阵列测速激光雷达系统,验证了阵列时间相关单光子计数技术对运动目标进行横向和径向测速的可行性。通过信号预处理方法从空间和时间两个维度滤除背景噪声,利用质心检测和峰值检测确定目标的时变三维空间坐标,利用最小二乘法进行数据的线性拟合获得目标的横向和径向速度值。结果表明,帧积累数与最佳的测速性能有关。该方法可以在微弱的光照环境下实现对远距离运动目标的速度测量,未来还有望实现目标速度图像的获取,为远距离复杂运动目标的识别提供技术支撑。

平面长波红外相机阵列定位误差分析与计算

长波红外相机阵列对近空无人机等小目标有很好的全天候预警能力。针对红外传感器像元间距过大而导致阵列对空间目标定位精度低的缺点,本文引入像元亮度值信息,通过计算阵列目标图像的光斑质心,从而改进了阵列空间目标定位算法。在此基础上,建立了传感器采样量化带来的误差模型,并对定位误差进行计算和分析。结果表明,本文算法定位误差小,能够实现目标定位效果。

基于相机阵列的空间目标初轨确定方法

相机阵列是空间目标监视和探测识别的重要手段,具有大视场、高动态以及多通道的特点,可应用于空间目标的广域监视、初始轨道确定等态势感知任务。针对相机阵列观测空间目标获取的短弧、甚短弧观测数据难以实现空间目标的快速初轨确定问题,利用共轭梯度(CG)快速求解单位矢量(UVM),并以此初轨确定结果作为粒子群算法的初始值,利用基于粒子群的改进单位矢量初轨确定方法,克服粒子群算法对初始值敏感的缺陷。通过实验验证,基于共轭梯度的单位矢量法与传统单位矢量法相比,空间目标初轨确定速度有较大提高,且基于粒子群的改进单位矢量法与传统单位矢量法相比,空间目标半长轴估计精度明显提高。

基于相机阵列混叠评价的测距系统

传统基于数字重聚焦进行深度估计的方法,因光场角度采样的稀疏性而容易出现混叠现象,进而影响测量精度。本作品以多视图几何和计算摄影理论方法为基础,基于自行研制的相机阵列,根据标定参数进行射影变换、数字重聚焦、两点间欧氏距离的测量等。相对于传统测量算法,本方法使用基于方差的评价因子对重聚焦序列图像进行评价,避免了混叠现象导致的测量误差。多组不同场景的深度估计实验表明,与基于清晰度评价进行深度估计的方法相比,本文方法在部分深度下测量相对误差可降低20%。

基于相机阵列的三维集成成像记录系统

基于三维集成成像理论以及相机阵列和显示透镜阵列之间的对应关系,利用几何成像理论和光线追踪方法对不匹配全光学集成成像记录系统进行了理论分析,得到了主要记录参数(记录距离和相机间隔)和集成成像显示特性之间的关系。提出了一种非匹配系统中相机阵列记录系统参数的设计方法,并设计了相机阵列记录系统。计算得到了系统的关键参数为记录距离49.6cm,相机间隔25mm。对提出的方法进行了实验验证,结果表明,提出的相机阵列光学记录系统能够完整记录场景的三维信息,三维显示特性基本达到了设计指标,相机阵列的主要记录参数与集成成像三维显示特性的关系符合理论分析,验证了提出方法及系统设计的可行性。提出的系统可为不匹配全光学集成成像系统显示提供大场景、高分辨率微图像阵列。

一种密集相机阵列的低复杂度视频压缩方法

为了降低多视点视频压缩的复杂度,根据密集相机阵列系统与Wyner-Ziv编码的特点,提出了基于Wyner-Ziv编码的密集相机阵列低复杂度视频压缩算法。该算法首先在各相机之间相互独立地采用基于感兴趣区提取的低复杂度来进行Wyner-Ziv编码,然后在中心解码端利用各视点间的相关性进行联合解码。该算法是通过对DCT量化系数进行相似性判断来提取感兴趣区,以有效地避免对背景和平坦等区域进行编码,从而降低了编码复杂度。实验证明,该算法具有极低的编码复杂度特性和良好的率失真性能,编码复杂度仅为H.264帧间预测编码的1/22。

基于相机阵列的高动态范围图像合成方法

针对传统的高动态范围图像合成方法不能适应动态光照的问题,提出了基于相机阵列的不同曝光的多幅图像的配准及高动态范围图像合成方法。首先利用相机阵列获取不同曝光图像,结合相机阵列标定参数,采用光场合成孔径理论对图像进行配准,并对配准后的图像作中值位图进行二次配准。根据拟合出的各相机的光照响应曲线,进而将二次配准后的不同曝光的图像合成为一幅高动态范围图像。实验表明,该方法可以有效地在动态光照下合成高动态范围图像,取得了不错的效果。

平行配置相机阵列下图像校正方法的改进

针对人为放置的平行相机阵列获取的多视点图像存在垂直视差的问题,为消除这些视差,提出一种基于相机标定的图像校正改进方法。未知的场景深度信息会降低校正精度,为降低深度信息的影响,改变已有方法中计算理想相机阵列模型的步骤,设计理想基线和光心,设计理想光轴方向;通过角点检测和匹配估计场景的深度信息,进一步减小校正的误差。实验结果表明,改进方法可以完成多视点图像的校正,校正效果较已有方法有所提高。

曲面相机阵列多分辨成像方法

针对现有成像系统因数据冗余而无法兼顾大视场、高分辨、高效性的问题,结合人眼视网膜变分辨成像和并列式复眼成像原理,设计一种多分辨率成像的复合仿生成像系统.该成像系统按照球面和平面兼顾的曲面布局方式,利用11个相机镜头构建相机阵列,组成了四个等级分辨率的子眼拍摄模块.通过物距100 m的远景实验和物距10 m的近景实验发现,该系统在实现高分辨成像的同时,获得总视场达150.8°×37.8°.多分辨率成像实验结果表明,该系统获取的图像的分辨率从中心视场到边缘视场逐渐降低,并且相较于中心清晰全视场成像,四级分辨率成像的拼接图像数据量减少了17.2倍的数据冗余.

基于相机阵列的车辆尺寸测量系统设计

本文提出一种基于相机阵列的车辆尺寸测量方案。该系统以双面相机为基础,在车辆周围布置丰富的相机阵列,每个相机与相邻其他相机组成多个双目相机,根据双目立体视觉原理和特征匹配原理恢复三维空间尺度,从而实现对车辆尺寸的测量。详细阐述系统相机标定、测量布局、相机阵列等误差。对该车辆几何尺寸测量系统的研究表明:用4台相机组成两个双目测量单元,在距离相机2m深度范围内的视场内,两台相机的尺寸测量误差小于2mm,完全可以达到相关政策对车辆尺寸所要求的精度。