一种基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法技术

本发明专利技术公开了一种基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法，对目标和大气介质成像进行预处理，包括减去背景噪声，截取并缩放目标和大气介质光斑窗口；将预处理后的大气介质图作为输入图像，使用全变分模型进行去噪，获得去噪介质层图，将介质层图像归一化处理后获得估计的退化矩阵；将预处理后的目标图像作为初始输入图像，用估计的退化矩阵作为输入的退化矩阵，代入全变分模型，求解得到的最优解即为恢复图像。本发明专利技术平滑了目标噪声，成功消除了不均匀模糊覆盖，有效抑制激光束非均匀和大气路径非均匀的影响；恢复图像更符合目标反射率分布，有效消除了激光束非均匀性和大气路径的光学非均匀性影响，证明是可行有效的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像恢复
，尤其涉及一种基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法。
技术介绍
传统的激光距离选通主动成像技术使用脉冲激光器发射激光脉冲，通过控制选通增强型相机(ICCD)快门(选通门)的延迟量和宽度，待目标反射光到达相机时才进行有限时间的曝光，从而屏蔽背景光和大气后向散射光，仅记录目标反射光，提高目标成像信噪比。激光大气纵向层析成像技术源于传统距离选通激光主动成像技术。不同的是，距离选通主动成像着眼于穿过云雾烟等大气介质对目标进行成像，把散射介质的散射回波排除在成像探测范围之外，可在一定程度上降低散射介质的后向散射信号对目标成像信噪比的影响；而纵向层析成像则通过序列改变选通门延迟量，不仅记录目标的回波信号，还记录整个激光传输路径上的云雾烟等大气散射介质的回波信号，生成完整的序列图像，可视为一种沿着激光传输路径对大气散射介质及目标物的纵向扫描成像。激光纵向层析技术虽然继承了距离选通技术的穿透性和高信噪比特征，但是目标仍然受到激光束非均匀性和大气介质非均匀性的影响，目标图像会发生退化，需要通过一定的图像恢复方法消除这些影响。在图像恢复领域，现有的消除云雾烟等大气介质对图像退化影响的方法包括：同态滤波等滤波算法，可以消除遥感图像中的薄云影响，但在厚云雾情况下，由于被遮蔽目标的信噪比极低，无法有效恢复；小波分解算法，可以有效降低图像中的加性噪声或乘性噪声，但由于退化矩阵不同于一般的噪声干扰，小波分解并不适用于恢复云雾烟对图像的退化影响；暗通道算法，可以估计多通道图像中大气散射光，并加以补偿，达到消除大气散射光影响从而提高图像对比度的效果，但该方法适用于多通道的彩色图像，并不适用于单通道的灰度图像。激光纵向层析技术存在目标仍然受到激光束非均匀性和大气介质非均匀性的影响，目标图像会发生退化，需要通过一定的图像恢复方法消除影响。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法，旨在解决激光纵向层析技术存在目标仍然受到激光束非均匀性和大气介质非均匀性的影响，目标图像会发生退化，需要通过一定的图像恢复方法消除影响的问题。本专利技术是这样实现的，一种基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法，所述基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法包括：首先对目标和大气介质成像进行预处理，包括减去背景噪声，截取并缩放目标和大气介质光斑窗口；其次将预处理后的大气介质图作为输入图像，使用全变分模型进行去噪，获得去噪介质层图像，并对其进行归一化处理后获得估计的退化矩阵；最后将预处理后的目标图像作为初始输入图像，用估计的退化矩阵作为输入的退化矩阵，代入全变分模型，求解得到的最优解即为恢复图像。进一步，所述预处理后的大气介质图作为输入图像v0，使用全变分模型TV-L1，即对v0进行去噪，获得去噪介质层图像v，将介质层图像进行归一化处理后获得估计的退化矩阵将预处理后的目标图像作为初始输入图像u0，作为输入的退化矩阵，代入全变分模型即求解得到的最优解u即为恢复图像；u0为预处理目标图像，u为目标恢复图像，为估计的退化矩阵，为构造的引入退化矩阵的保真项。进一步，所述退化矩阵的估计算法对激光纵向层析成像，目标图像的退化模型简化地表述为：u0＝V·u+n (1)其中u为理想目标图像，即待恢复图像；u0为探测器获取的目标实际观测图像，即观测图像；V为由激光辐照不均匀及大气介质作用造成的目标图像退化矩阵；n为背景噪声、探测器噪声等加性噪声；对退化模型式(1)中的观测目标图像进行恢复，需要首先估计目标的退化矩阵，然后消除该退化矩阵的影响，同时平滑图像中的噪声。进一步，所述基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法中，根据激光纵向层析图像中的大气介质图像来估计激光辐照和大气衰减不均匀性造成的退化矩阵的方法具体包括：对应的单个探测器像元接收的层析面z＝zt上(x,y,zt)处的目标反射回波能量方程为： E o b j ( x , y , z t ) = ρD 2 A p i x E 0 α 2 f 2 z t 2 exp ( - 2 ∫ 0 z t K e d z ) ; ]]>其中E0为激光的单脉冲能量，α为激光发散角，Ke为路径上的大气衰减系数,Apix为像元面积，D为探测器孔径，ρ为目标反射率，zt为目标距离；同理，对应的单个探测器像元接收的层析面z＝zc上(x,y,zc)处的大气后向散射回波能量方程为： E a t m o ( x , y , z c ) = cTD 2 A p i x βE 0 2 α 2 f 2 z c 2 exp ( - 2 ∫ 0 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法，其特征在于，所述基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法包括：首先对目标和大气介质成像进行预处理，包括减去背景噪声，截取并缩放目标和大气介质光斑窗口；其次将预处理后的大气介质图作为输入图像，使用全变分模型进行去噪，获得去噪介质层图，并对其归一化处理后获得估计的退化矩阵；最后将预处理后的目标图像作为初始输入图像，获得估计的退化矩阵作为输入的退化矩阵，代入全变分模型，求解得到的最优解即为恢复图像。

【技术特征摘要】
1.一种基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法，其特征在于，所述基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法包括：首先对目标和大气介质成像进行预处理，包括减去背景噪声，截取并缩放目标和大气介质光斑窗口；其次将预处理后的大气介质图作为输入图像，使用全变分模型进行去噪，获得去噪介质层图，并对其归一化处理后获得估计的退化矩阵；最后将预处理后的目标图像作为初始输入图像，获得估计的退化矩阵作为输入的退化矩阵，代入全变分模型，求解得到的最优解即为恢复图像。2.如权利要求1所述的基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法，其特征在于，所述预处理后的大气介质图作为输入图像v0，使用全变分模型TV-L1，即对v0进行去噪，获得去噪介质层图v，用介质层图像的归一化处理后获得估计的退化矩阵将预处理后的目标图像作为初始输入图像u0，作为输入的退化矩阵，代入全变分模型求解得到的最优解u即为恢复图像；u0为预处理目标图像，u为目标恢复图像，为估计的退化矩阵，为构造的引入退化矩阵的保真项。3.如权利要求1所述的基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法，其特征在于，所述退化矩阵的估计算法：对激光纵向层析成像，目标图像的退化模型简化地表述为：u0＝V·u+n (1)其中u为理想目标图像，即待恢复图像；u0为探测器获取的目标实际观测图像，即观测图像；V为由激光辐照不均匀及大气介质作用造成的目标图像退化矩阵；n为背景噪声、探测器噪声加性噪声；对退化模型式(1)中的观测目标图像进行恢复，需要首先估计目标的退化矩阵，然后消除该退化矩阵的影响，同时平滑图像中的噪声。4.如权利要求1所述的基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法，其特征在于，所述基于激光纵向层析图像序列的目标图像恢复方法根据激光纵向层析图像中的大气介质图像来估计激光辐照和大气衰减不均匀性造成的退化矩阵的方法具体包括：对应的单个探测器像元接收的层析面z＝zt上(x,y,zt)处的目标反射回波能量方程为： E o b j ( x , y , z t ) = ρD 2 A p i x E 0 α 2 f 2 z t 2 exp ( - 2 ∫ 0 z t K e d z ) ; ]]>其中E0为激光的单脉冲能量，α为激光发散角，Ke为路径上的大气衰减系数,Apix为像元面积，D为探测器孔径，ρ为目标反射率，zt为目标距离；同理，对应的单个探测器像元接收的层析面z＝zc上(x,y,zc)处的大气后向散射回波能量方程为： E a t m o ( x , y , z c ) = cTD ...

【专利技术属性】
技术研发人员：衣文军，李修建，王平，贾辉，朱炬波，王炯琦，邵铮铮，王晓峰，谭吉春，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43