毫米波無(wú)源成像超分辨算法研究及實(shí)現(xiàn).pdf

1、利用毫米波來(lái)被動(dòng)探測(cè)成像的成像系統(tǒng)可以穿透衣物，做到無(wú)輻射，所以不會(huì)威脅到被檢測(cè)者的安全，而且成像結(jié)果不會(huì)顯示人體的生理細(xì)節(jié)，被檢測(cè)者也不會(huì)感覺(jué)到隱私被侵犯。因此采用被動(dòng)毫米波進(jìn)行探測(cè)的系統(tǒng)在篩檢告警、安全檢查等范圍內(nèi)的使用將越來(lái)越普遍。但是由于現(xiàn)階段制造工藝等的原因，通道陣列無(wú)法密集擺放，這導(dǎo)致了成像結(jié)果空間分辨率較低，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用。因此在工程上如何使成像結(jié)果能夠滿(mǎn)足實(shí)際的應(yīng)用需要，是現(xiàn)階段需要研究的問(wèn)題。
　　本論文依托于

2、實(shí)際的科研項(xiàng)目展開(kāi)研究。首先研究了被動(dòng)毫米波圖像的成像體制和降質(zhì)模型，然后研究并提出了一種基于統(tǒng)計(jì)優(yōu)化和整體變分的毫米波超分辨處理算法以及基于偏微分方程的毫米波成像超分辨算法。最后對(duì)一種被動(dòng)毫米波探測(cè)成像系統(tǒng)的工程實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)測(cè)試進(jìn)行了總結(jié)和討論。具體的主要研究?jī)?nèi)容包括：
　　1.介紹了毫米波成像的基礎(chǔ)理論和方法，分析了成像過(guò)程中的圖像降質(zhì)模型。
　　2.研究了“基于貝葉斯準(zhǔn)則的 RL（Richardson-Lucy）算法”和

3、“基于全變分（Total Variation）的超分辨處理算法”。針對(duì)RL算法具有細(xì)節(jié)恢復(fù)好，但放大了噪聲而整體變法算法能有效抑制噪聲的特點(diǎn)，研究提出了一種將二者相結(jié)合的超分辨恢復(fù)算法，新算法均衡了抑制噪聲和細(xì)節(jié)恢復(fù)，對(duì)于噪聲較大的被動(dòng)毫米波成像的圖像取得了良好的恢復(fù)效果。
　　3.研究了“基于偏微分方程和全變分的超分辨算法”，包括標(biāo)準(zhǔn)的全變分復(fù)原模型（ROF,Rudin-Osher-Fatemi），以及改進(jìn)的全變分復(fù)原模型，在此

4、基礎(chǔ)上分析了pTV?L超分辨復(fù)原模型和高階超分辨復(fù)原模型。針對(duì)ROF模型有分塊效應(yīng)但能保持圖像邊緣，高階模型沒(méi)有分塊效應(yīng)但邊緣恢復(fù)不好的特點(diǎn)，提出了一種結(jié)合ROF模型和標(biāo)準(zhǔn)模型的超分辨恢復(fù)算法，仿真結(jié)果證明了算法對(duì)毫米波圖像的有效性。
　　4.研究了“基于 TV-Stokes模型的超分辨復(fù)原算法”，針對(duì)其對(duì)邊緣尖銳的圖像恢復(fù)效果差的特點(diǎn)，研究了一種在基本TV-Stokes模型基礎(chǔ)上的改進(jìn)模型，改進(jìn)的模型通過(guò)在恢復(fù)圖像階段重新構(gòu)建能