【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信号重构和图像处理，特别涉及一种基于凸集投影的gm-apd激光雷达距离像重构方法。
技术介绍
1、gm-apd(geiger mode avalanche photo diode)激光雷达是一种采用盖革模式雪崩光电二极管阵列作为探测器的激光雷达，其探测距离远、抗干扰能力强，具有光子级探测灵敏度。在导弹制导、天地目标识别、水下目标探测、空对地作战等领域应用广泛。采用gm-apd阵列激光雷达对远距离目标进行探测成像时，受gm-apd阵列规模限制，成像分辨率不高，难以进行后续的目标识别、跟踪。因此如何获取目标高品质高分辨的距离像是实现远距离目标识别、跟踪的关键。
2、目前，针对距离像超分辨重构算法的研究主要分为基于插值、基于学习和基于重建的方法，其中基于插值的方法较为简单，易于操作，但该类方法过于依赖自身信息，可能会使图像边缘变得模糊，导致插值结果与真实情况偏离；基于学习的方法获得的重构结果较为真实，图像质量较好，但该类方法过于依赖外部样本库，且样本的质量和数量直接影响该类方法的重构结果；基于重建的方法在约束信息中加入先验知识，无需样本库，且重构距离像效果较好。较为经典的是基于pocs的超分辨重构算法，通过引入多个先验条件对低分辨率图像进行约束，进而迭代求解得到重构结果，该类算法简单可行，但容易导致图像过度平滑，边缘模糊。因此，本专利技术提出一种基于凸集投影的gm-apd激光雷达距离像重构方法。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在技术缺陷或改进需求，本专利技术
2、本专利技术提供的一种基于凸集投影的gm-apd激光雷达距离像重构方法，包括：
3、对原始低分辨率图像进行插值得到高分辨率参考图像；
4、基于图像退化模型构建变换模型，基于所述变换模型和所述高分辨率参考图像得到估计低分辨率图像；
5、定义约束条件；计算所述原始低分辨率图像和所述估计低分辨率图像的残差，基于所述残差和所述约束条件对所述高分辨率参考图像进行修正得到最终的高分辨率距离像。
6、可选地，采用双三次插值方法对所述原始低分辨率图像进行计算得到高分辨率参考图像。
7、可选地，所述变换模型的计算公式为：
8、
9、式中，g(m1,m2,l)表示第l帧低分辨率图像，f(n1,n2)表示高分辨率参考图像，n(m1,m2,l)表示噪声，h(n1,n2；m1',m'2,l)表示观测图像在点(m1',m'2)处的点扩散函数，(n1,n2)表示重建图像像素的横坐标与纵坐标，(m1',m'2)表示点扩散函数的中心坐标。
10、可选地，基于所述变换模型和所述高分辨率参考图像得到估计低分辨率图像的过程包括：
11、基于g-l分数阶微分算子构建分数阶微分掩膜窗；
12、结合所述分数阶微分掩膜窗对所述高分辨率参考图像进行卷积得到卷积后高分辨率参考图像；
13、基于所述卷积后高分辨率参考图像和归一化的点扩散函数得到估计低分辨率图像。
14、可选地，基于g-l分数阶微分算子构建分数阶微分掩膜窗的过程包括：
15、定义g-l分数阶微分的公式；
16、将图像分为若干方向，基于若干方向和差分表达式得到g-l分数阶微分的系数；
17、基于所述g-l分数阶微分的系数得到分数阶微分掩模窗；
18、其中，所述g-l分数阶微分的公式为：
19、
20、式中，表示为分数阶微分，g表示g-l分数阶微分定义，α为分数阶微分阶次，a和b表示区间范围，r表示微分步长，[]表示取整运算符，为广义二项式系数，为伽马函数。
21、可选地，所述分数阶微分掩模窗的公式为：
22、
23、式中，α为分数阶掩模窗的阶数，-1＜α＜1，a表示分数阶微分掩模窗。
24、可选地，结合所述分数阶微分掩膜窗对所述高分辨率参考图像进行卷积处理的公式为：
25、refk x,y＝a*ref n1,n2
26、式中，refk x,y表示卷积后的高分辨率参考图像，ref n1,n2表示对所述高分辨率参考图像进行卷积操作的过程。
27、可选地，所述归一化的点扩散函数表示为：
28、
29、式中，h'(n1,n2；m1',m'2)表示归一化后的点扩散函数，sh表示点扩散函数的支撑域。
30、可选地，最终的高分辨率距离像的图像重构表达式为：
31、
32、式中，rk(m1,m2,l)表示原始低分辨率图像与估计低分辨率图像的残差，refk(n1,n2)表示高分辨率参考图像，δ0(m1,m2,l)表示阈值，表示约束条件。
33、可选地，所述约束条件为：
34、
35、本专利技术具有如下技术效果：
36、本专利技术基于变换模型和高分辨率参考图像得到估计低分辨率图像，基于估计低分辨率图像和原始低分辨率的残差迭代重构高分辨率图像，不仅解决了原始凸集投影算法存在边缘模糊的问题，而且增强了图像边缘结构，提升了图像质量；可以实现gm-apd激光雷达目标距离像的超分辨率重构。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于凸集投影的GM-APD激光雷达距离像重构方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于凸集投影的GM-APD激光雷达距离像重构方法，其特征在于，采用双三次插值方法对所述原始低分辨率图像进行计算得到高分辨率参考图像。
3.根据权利要求1所述的基于凸集投影的GM-APD激光雷达距离像重构方法，其特征在于，所述变换模型的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的基于凸集投影的GM-APD激光雷达距离像重构方法，其特征在于，基于所述变换模型和所述高分辨率参考图像得到估计低分辨率图像的过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于凸集投影的GM-APD激光雷达距离像重构方法，其特征在于，基于G-L分数阶微分算子构建分数阶微分掩膜窗的过程包括：
6.根据权利要求5所述的基于凸集投影的GM-APD激光雷达距离像重构方法，其特征在于，所述分数阶微分掩模窗的公式为：
7.根据权利要求4所述的基于凸集投影的GM-APD激光雷达距离像重构方法，其特征在于，结合所述分数阶微分掩膜窗对所述高分辨率参考图像进行卷积处理的公式为
8.根据权利要求4所述的基于凸集投影的GM-APD激光雷达距离像重构方法，其特征在于，所述归一化的点扩散函数表示为：
9.根据权利要求1所述的基于凸集投影的GM-APD激光雷达距离像重构方法，其特征在于，最终的高分辨率距离像的图像重构表达式为：
10.根据权利要求9所述的基于凸集投影的GM-APD激光雷达距离像重构方法，其特征在于，所述约束条件为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于凸集投影的gm-apd激光雷达距离像重构方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于凸集投影的gm-apd激光雷达距离像重构方法，其特征在于，采用双三次插值方法对所述原始低分辨率图像进行计算得到高分辨率参考图像。
3.根据权利要求1所述的基于凸集投影的gm-apd激光雷达距离像重构方法，其特征在于，所述变换模型的计算公式为：
4.根据权利要求3所述的基于凸集投影的gm-apd激光雷达距离像重构方法，其特征在于，基于所述变换模型和所述高分辨率参考图像得到估计低分辨率图像的过程包括：
5.根据权利要求4所述的基于凸集投影的gm-apd激光雷达距离像重构方法，其特征在于，基于g-l分数阶微分算子构建分数阶微分掩膜窗的过程...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢达，王春阳，刘雪莲，李金秋，袁凯，卫旭阳，
申请(专利权)人：西安工业大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。