一种用于宽带电磁分布探测的点扩展函数估计方法技术

本发明专利技术是一种用于宽带电磁分布探测的点扩展函数估计方法，实现对于1～6GHz的辐射源对应的点扩展函数的估计。本发明专利技术根据未知辐射源的降质图像，确定辐射源的大致位置，在仿真软件中建立仿真模型，放置不同频率的辐射源获取电磁分布图像；对各电磁分布图像使用盲反卷积方法进行点扩展函数估计，画出频率‑宽度曲线图；计算降质图像经过盲反卷积方法估计的点扩展函数的3db波瓣宽度，在频率‑宽度曲线上找到对应的频率，通过仿真获取对应频率的点扩展函数，再通过L_R迭代方法对降质图像进行图像恢复。本发明专利技术克服了传统点扩展函数估计方法与电磁分布探测系统不兼容的情况，能对单频率的辐射源的频率进行识别并有效提高了图像的分辨率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及针对宽带电磁分布探测系统的点扩展函数估计方法，具体涉及宽带电磁探测领域，以及图像处理领域。
技术介绍
目前对电磁分布的探测手段主要采用天线和接收机的形式进行逐点手动检测，这样的方式存在很多缺点，如检测速度慢，而且天线会对原有的场分布进行干扰。利用抛物反射面对电磁分布进行探测可以实现快速、无干扰。受天线尺寸的影响，宽带电磁分布探测系统的衍射受限严重，如何提高其分辨率使得电磁分布能够清晰分辨成了新的难点。由于宽带电磁分布探测系统衍射受限导致成像模糊，需要使用超分辨手段以提高分辨率。目前适用于电磁分布探测系统的超分辨方法是基于空域的单帧超分辨方法，它可以大致分为两类：一类是需要已知点扩展函数的非盲方法，这种方法又可以细分为凸集投影法、正则化法等；另一类是不依赖于点扩展函数的盲恢复方法，它可以对图像和系统的点扩展函数同时进行估计，但是这种方法的分辨率不如非盲方法。点扩展函数是频率和空间位置的函数，而辐射源的频率通常无法知道。所以如何获得较为准确的点扩展函数成为了图像恢复的关键。目前点扩展函数估计的方法基本都是对高斯型的点扩展函数进行估计，而电磁分布探测系统的点扩展函数不满足高斯型。这使得传统的点扩展函数估计方法在宽带电磁分布探测系统中无法应用。分辨效果满足系统需求的超分辨算法需要已知点扩展函数
技术实现思路
本专利技术针对现有的点扩展函数估计方法无法直接应用在电磁分布探测系统中的问题，基于盲恢复方法估计出的点扩展函数与辐射源频率之间有着一定的对应关系，从而对辐射源的频率进行估计，进而进一步估计出用于宽带电磁分布探测的点扩展函数的方法。本专利技术的用于宽带电磁分布探测的点扩展函数估计方法，可实现对于1～6GHz的辐射源对应的点扩展函数的估计，克服了传统点扩展函数估计方法与电磁分布探测系统不兼容的情况。具体地，通过下面步骤1～步骤3实现本专利技术方法。步骤1，获得未知辐射源的降质图像，确定辐射源的大致位置；在仿真软件中建立仿真模型，在对应的辐射源位置上分别放置不同频率的辐射源，获取电磁分布图像；步骤2，对各电磁分布图像使用盲反卷积方法进行点扩展函数估计，分别计算各点扩展函数的3db波瓣宽度，画出对应的频率-宽度曲线图；步骤3，计算出未知辐射源的降质图像经过盲反卷积方法估计的点扩展函数的3db波瓣宽度，在步骤2得到的频率-宽度曲线上找到对应的频率，通过仿真获取对应频率的点扩展函数，再通过L_R迭代方法对降质图像进行图像恢复。本专利技术的优点与积极效果在于：传统的点扩展函数估计方法只针对于高斯型的点扩展函数进行估计，而对于宽带电磁分布探测系统而言，系统的点扩展函数不满足高斯型。盲反卷积超分辨方法虽然不依赖于点扩展函数，但是其对分辨率提升的效果远不如L_R迭代方法这类需要已知点扩展函数的超分辨方法。由于点扩展函数是频率的函数，本方法利用不同频率的辐射源经过盲反卷积估计出的点扩展函数的宽度不同的特性，对辐射源的频率进行估计，从而估计出点扩展函数。解决了宽带电磁分布探测系统所成图像模糊的问题。实验结果表明本专利技术方法能够对单频率的辐射源的点扩展函数进行估计并有效地提高了图像的分辨率。附图说明图1是本专利技术的用于宽带电磁分布探测的点扩展函数估计方法的整体流程图；图2是不同频率辐射源经过盲反卷积超分辨方法估计出的点扩展函数图；图3是本专利技术实施例中宽带电磁分布探测系统实测的电磁分布探测图；图4是采用盲反卷积方法对图3恢复后结果和其估计出的点扩展函数图；图5是本专利技术实施例得到的辐射源频率与盲反卷积方法估计出的点扩展函数宽度对应图；图6是采用仿真点扩展函数通过L_R迭代方法处理后的图像；图7是采用本方法估计出的点扩展函数通过L_R迭代方法处理后的图像。具体实施方式下面将结合附图和实施例对本方法作进一步的详细说明。本专利技术提出了对宽带电磁分布探测系统的点扩展函数估计的方法。本专利技术的方法实现了对于1～6GHz的辐射源对应的点扩展函数进行估计。如图1所示，本专利技术用于宽带电磁分布探测的点扩展函数估计方法，包括步骤1～步骤3。步骤1，获得未知辐射源的降质图像，利用光学成像的公式确定辐射源的大致位置；在仿真软件中建立仿真模型，在确定的位置上分别放置不同频率的辐射源，并获取对应频率下的电磁分布图像。本专利技术实施例中获取不同频率的电磁分布图像是在仿真软件feko中，在仿真时要注意在估计位置放置的辐射源的极化方向应该与实际场景中辐射源的极化方向一致。由于点扩展函数是频率和空间位置的函数，在获得一定区域的电磁分布探测之后，首先利用光学成像的公式大致确定辐射源的位置。在仿真的时候在该位置分别放置不同频率的辐射源，得到对应频率下的电磁分布图像。步骤2，对不同频率下的电磁分布图像分别使用盲反卷积方法进行点扩展函数估计，分别计算不同点扩展函数的3db波瓣宽度，画出对应的频率-宽度曲线图。盲反卷积超分辨方法在下面参考文献中均有记载：[1]杨明极,何美华.盲图像恢复算法研究[J].哈尔滨理工大学学报,2008,13(1):1-3[2]刘琚,何振亚.盲源分离和盲反卷积[J].电子学报,2002,第4期(4):570-576.在MATLAB软件中，有可以直接应用的盲反卷积函数deconvblind，表示如下：[J,PSF]＝deconvblind(I,INITPSF,NUMIT)其中，J表示恢复图像，PSF代表估计的点扩展函数，I代表降质图像，INITPSF代表初始迭代的点扩展函数，NUMIT表示迭代次数。需要注意，在使用盲反卷积超分辨方法时需要合理地设置迭代次数，这样在估计点扩展函数时可以保证估计的稳定性。估计出的点扩展函数虽然与真实的点扩展函数差别较大，但是不同频率的辐射源所成的电磁分布图像，经过盲反卷积方法估计出的点扩展函数的性质不同，最大的不同是它们的宽度不一样。频率越高的辐射源经过盲反卷积估计出的点扩展函数的宽度越窄，如图2所示，图中三个点扩展函数对应的辐射源的频率从左到右原来越高。且估计出来的点扩展函数与系统反射面的形状、辐射源的位置、频率和极化方向有关，而和辐射源的形式和个数无关。这样，本专利技术建立起估计的点扩展函数的宽度与频率之间的对应关系，就可以在一定程度上识别辐射源的频率，进而确定准确的点扩展函数。步骤3，将未知辐射源的降质图像经过盲反卷积方法进行点扩展函数估计，并确定点扩展函数的3db波瓣宽度，在步骤2得到的频率-宽度曲线上找到对应的频率。再通过仿真得到该频率的准确点扩展函数，通过L_R迭代方法进行图像恢复即可得到分辨率较好的图像。L_R迭代方法在下面参考文献中均有记载：[3]Lucy L B.An iterative technique for the rectification of observed distributions[J].The astronomical journal,1974,79:745.[4]Richardson W H.Bayesian-based iterative method of image restoration[J].JOSA,1972,62(1):55-59.[5]Sundareshan M K,Bhattacharjee S.Superresolution of passive millimeter-wav本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于宽带电磁分布探测的点扩展函数估计方法，实现对1～6GHz的辐射源对应的点扩展函数的估计，其特征在于，实现步骤如下：步骤1，获得未知辐射源的降质图像，确定辐射源的大致位置；在仿真软件中建立仿真模型，在对应的辐射源位置上分别放置不同频率的辐射源，获取电磁分布图像；步骤2，对各电磁分布图像使用盲反卷积方法进行点扩展函数估计，分别计算各点扩展函数的3db波瓣宽度，画出对应的频率‑宽度曲线图；步骤3，计算出未知辐射源的降质图像经过盲反卷积方法估计的点扩展函数的3db波瓣宽度，在步骤2得到的频率‑宽度曲线上找到对应的频率，通过仿真获取对应频率的点扩展函数，再通过L_R迭代方法对降质图像进行图像恢复。

【技术特征摘要】
1.一种用于宽带电磁分布探测的点扩展函数估计方法，实现对1～6GHz的辐射源对应的点扩展函数的估计，其特征在于，实现步骤如下：步骤1，获得未知辐射源的降质图像，确定辐射源的大致位置；在仿真软件中建立仿真模型，在对应的辐射源位置上分别放置不同频率的辐射源，获取电磁分布图像；步骤2，对各电磁分布图像使用盲...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢树果，董博宇，郝旭春，李雁雯，朱谊龙，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11