图像超分辨率与像质增强方法

摘要

图像超分辨率与像质增强方法，涉及空间遥感成像系统中的数字图像处理技术领域，解决了现有维纳滤波图像复原法存在的可被利用优化元素少、像质提升空间有限而无法有效提高图像质量的问题，该方法如下：利用光线分束器在两个通道分别采集在焦像和离焦像，并采集N幅相对于在焦像在水平和竖直方向上均错位1/N个像元的错位在焦像；对在焦像和离焦像进行PD处理，采用共轭梯度算法求出像差系数，求出经PD处理复原后目标图像并计算目标函数，对错位在焦像和复原后目标图像进行维纳滤波处理，对得到两幅复原图像再进行亚像元融合得到一幅具有超高分辨率的复原图像。本发明实现了图像的超分辨率和高清晰度，分辨率提高了1.4倍。

主权项

图像超分辨率与像质增强方法，其特征在于，该方法的条件和步骤如下：步骤一、在光学成像系统中，扩展目标的光线经过望远物镜入射至光线分束器，分成两束分别在两个CCD接收图像，第一CCD在焦面位置上接收一幅在焦像，第二CCD在一个已知离焦量的离焦位置上接收一幅离焦像；使光线分束器相对于第一CCD的焦平面阵列方向进行扫描，采集N幅在第一CCD上形成的相对于第一CCD上的在焦像在水平和竖直方向上均错位1/N个像元的错位在焦像，N的取值范围是：2≤N≤10；步骤二、将步骤一采集的一对在焦像和离焦像传送至DSP图像处理器，分别进行傅立叶变换得到在焦像和离焦像的傅立叶变换谱G₁(u,ν)和G₂(u,ν)，设定光瞳函数P₁和P₂，初始化泽尼克像差系数α_j，设定精度为ε，将光瞳函数P₁和P₂分别进行傅立叶变换得到其所对应的振幅分布函数，取振幅分布函数模的平方，分别计算出在焦像和离焦像的点扩散函数h₁和h₂，将h₁和h₂分别进行傅立叶变换得到在焦像和离焦像的光学传递函数H₁(u,v)和H₂(u,v)，推导得出目标函数E(a)的表达式如式(1)所示：$E\left(a\right)=\underset{u,v\in {\chi }_1}{\Sigma }\frac{|G_1(u,v){H_2}^{*}(u,v)-G_2(u,v){H_1}^{*}(u,v){|}^2}{|H_1(u,v){|}^2+|H_2(u,v){|}^2}---\left(1\right)$式(1)中，H₁^*(u,v)为H₁(u,v)的复共轭，H₂^*(u,v)为H₂(u,v)的复共轭；采用共轭梯度算法求解出泽尼克像差系数α_j，利用此像差系数α_j求得光学成像系统的像差分布，由此像差分布即可以得到一幅复原后的目标图像，再利用此像差系数α_j求解出光学成像系统的光学传递函数，即为图像的退化函数H(u,v)，对上述得到的复原后的目标图像进行维纳滤波处理，得到一幅二次复原后的目标清晰图像，同时对步骤一中得到的错位在焦像也进行维纳滤波处理，得到一幅复原后的错位在焦像；步骤三、将步骤二中得到的复原后的目标图像和错位在焦像按照实际位置迭加在一起，得到的初步合成的图像中有反映图像真实信息的实际数据点，相邻实际数据点之间有1个待插值点，采用三次B样条插值算法估计出待插值点的像素值，在初步合成的图像的空间域进行插值处理，得到超分辨率复原图像。