無源毫米波圖像超分辨算法研究.pdf

1、無源毫米波成像系統(tǒng)通過檢測場景輻射的毫米波能量來實現(xiàn)無源成像，可應(yīng)用于遙感、著陸、導(dǎo)航、安檢等領(lǐng)域。由于天線孔徑尺寸有限和衍射受限的影響，無源毫米波成像系統(tǒng)具有低通效應(yīng)，從而導(dǎo)致獲取圖像的分辨率較低。因此，在圖像用于目標(biāo)檢測、識別和分類等之前需要進(jìn)行超分辨處理，即通過頻譜外推恢復(fù)由成像系統(tǒng)所丟失的場景細(xì)節(jié)(高頻成分)。本論文在國家自然科學(xué)基金重點項目的支持下，對無源毫米波圖像超分辨算法做了創(chuàng)新性和探索性研究，主要內(nèi)容包括： 1．

2、采用Bayesian準(zhǔn)則，將基于規(guī)整化的算法(投影Landweber和圖像空間重構(gòu)算法)和基于統(tǒng)計估計的算法(Richardson-Lucy和泊松最大后驗算法)統(tǒng)一到統(tǒng)計優(yōu)化理論框架下。在此基礎(chǔ)上，針對基于統(tǒng)計優(yōu)化的超分辨算法的非線性運算會破壞通帶頻譜的問題，提出了統(tǒng)計優(yōu)化頻譜校正超分辨算法，從而有效地恢復(fù)了通帶頻譜并減小了寄生波紋。 2．針對投影Landweber算法收斂速度慢和選擇合適松弛參數(shù)難的問題，研究了松弛參數(shù)的自動更

3、新方法，引入了基于Landweber算法的頻譜校正方法，提出了自適應(yīng)投影Landweber超分辨算法，從而改善了投影Landweber算法的收斂性。 3．分析了對無源毫米波圖像進(jìn)行多重網(wǎng)格處理的必要性，提出了多重網(wǎng)格超分辨算法，解決了外推頻譜與通帶頻譜的混疊問題，從而抑制了混疊寄生并增強了圖像的分辨率。 4．提出了非抽樣Steerable金字塔變換投影Landweber超分辨算法，根據(jù)低通子帶圖像的尺度選擇松弛參數(shù)和迭代