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        光學(xué)系統(tǒng)下的單透鏡圖像修復(fù)方法研究

        2022-01-13 02:40:02
        光源與照明 2021年4期
        關(guān)鍵詞:圖像復(fù)原凸透鏡透鏡

        李 剛

        山東農(nóng)業(yè)工程學(xué)院,山東 濟(jì)南 250000

        0 引言

        隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,我國(guó)對(duì)分辨率圖像的要求越來(lái)越高。由于單透鏡光學(xué)成像比較昂貴,在使用過(guò)程中,對(duì)于其質(zhì)量要求有明確的嚴(yán)格限制,光學(xué)系統(tǒng)下圖像修復(fù)成為制約我國(guó)技術(shù)發(fā)展的重要因素。只有對(duì)單透鏡圖像修復(fù)方法展開(kāi)更加深入的研究分析,才能不斷促進(jìn)我國(guó)單透鏡圖像修復(fù)技術(shù)的應(yīng)用發(fā)展。

        1 單透鏡光學(xué)系統(tǒng)成像原理

        光學(xué)單透鏡系統(tǒng)是由一塊光學(xué)玻璃組成的光學(xué)系統(tǒng),這種透鏡類型不同于黏著透鏡。單透鏡的兩個(gè)表面形狀不同,可以將單透鏡分為凸透鏡、凹透鏡、雙凸透鏡、雙凹透鏡等。單透鏡的球差可以用自由表面消除,但彗差等其他像差會(huì)被放大[1-2]。

        單面凸透鏡可以聚焦圖像,如圖1所示。如果平行光通過(guò)一個(gè)透鏡,由于透鏡材料的不同,折射面兩側(cè)的折射率不同,導(dǎo)致光線被轉(zhuǎn)移。通過(guò)改變反射鏡的曲率,不同波段的光可以匯聚到一個(gè)地方。然而,由于像差的存在,單個(gè)透鏡無(wú)法在一點(diǎn)上完全收斂所有平行線,從而導(dǎo)致模糊。

        圖1 單面凸透鏡對(duì)平行光線匯聚成像示意圖

        在光學(xué)系統(tǒng)下,其傳輸順序是按照從一個(gè)表面到下一個(gè)表面的方式進(jìn)行的。不同表面之間的變形導(dǎo)致光的變形。因此,整個(gè)光學(xué)系統(tǒng)的光程計(jì)算是基于每個(gè)折射面的光束計(jì)算的。

        2 單透鏡光學(xué)系統(tǒng)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)仿真

        2.1 光學(xué)系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)

        描述圖像降質(zhì)過(guò)程的數(shù)學(xué)模型如式(1)所示:

        從式(1)可以看出,光學(xué)像差對(duì)圖像質(zhì)量的影響可以用點(diǎn)定價(jià)函數(shù)來(lái)表示,在通過(guò)光系統(tǒng)的每個(gè)點(diǎn)生成的光束經(jīng)過(guò)之后,當(dāng)能夠準(zhǔn)確描述光學(xué)系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)時(shí),可以較好地解決光學(xué)系統(tǒng)的圖像退化問(wèn)題。

        2.2 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)空變仿真

        光學(xué)系統(tǒng)下的圖像處理常常采用點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)空變仿真的方式進(jìn)行,大多數(shù)都是空間不變,模糊圖像的每個(gè)部分都具有函數(shù)。對(duì)單個(gè)透鏡進(jìn)行檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)單個(gè)透鏡的像差嚴(yán)重,光斑隨空間的變化明顯,使單個(gè)透鏡的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)不被視為空間變量即可。為了更好地描述單透鏡圖像質(zhì)量的惡化,需要提取不同視場(chǎng)下的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù),這將有助于下一步的復(fù)原算法研究。

        3 圖像復(fù)原問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型

        3.1 降質(zhì)圖像退化過(guò)程

        從數(shù)學(xué)角度看,圖像退化結(jié)果可以表示為原始高質(zhì)量圖像與點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的卷積加上探測(cè)器隨機(jī)噪聲的結(jié)果。原始清晰圖像在各種因素作用下的退化過(guò)程可用數(shù)學(xué)模型表示為

        根據(jù)傅里葉轉(zhuǎn)換原理,該模型在頻域的表示形式如下:

        因?yàn)閳D像不是連續(xù)的,所以在實(shí)際的圖像處理中,需要將式(2)離散化:

        式(4)的意義是清晰圖像的每一點(diǎn)都乘p,通過(guò)將擴(kuò)散效應(yīng)擴(kuò)展到圖像的每個(gè)點(diǎn)并加入噪聲,可以實(shí)現(xiàn)最終模糊圖像的離散表示。

        3.2 模糊圖像復(fù)原問(wèn)題

        圖像的模糊問(wèn)題可以表示為點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的折疊效應(yīng)和偶然加性噪聲的過(guò)程。如果偶然噪聲小到可以忽略n(x,y)的影響,則式(2)可以表示為

        圖像退化降質(zhì)問(wèn)題簡(jiǎn)單地歸結(jié)為原始HD圖像與點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的卷積,而反問(wèn)題的核心是退化圖像的反褶積。因?yàn)檎郫B問(wèn)題在空間上不容易解決,所以將其轉(zhuǎn)化為頻域形式,其表達(dá)式為

        根據(jù)傅里葉變換理論,空間區(qū)域內(nèi)的折疊可以轉(zhuǎn)化為頻率范圍內(nèi)的乘法,這就是為什么折疊形式可以通過(guò)式(6)轉(zhuǎn)換為乘積形式,如式(7)所示:

        理論上,如果圖像的偶然噪聲很小,可以忽略噪聲的影響,直接用點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)和模糊圖像進(jìn)行解構(gòu),得到清晰的圖像,但實(shí)際情況往往比較復(fù)雜,探測(cè)器產(chǎn)生的隨機(jī)噪聲和測(cè)量誤差是不可避免的,不可忽視。

        3.3 圖像復(fù)原的非適定性

        建立圖像炭和圖像恢復(fù)的數(shù)學(xué)模型,圖像模糊問(wèn)題可以看作是原始高清晰度圖像與點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)卷積后的偶然噪聲效應(yīng),其核心是反褶積。然而,退化圖像的恢復(fù)一直是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)難題,主要原因是退化圖像的恢復(fù)是一個(gè)問(wèn)題,而對(duì)不適定問(wèn)題的解決往往條件較差:(1)問(wèn)題有不少于一個(gè)解(問(wèn)題的解存在);(2)只有一個(gè)唯一解(問(wèn)題的解具有唯一性);(3)問(wèn)題的解取決于數(shù)據(jù)的連續(xù)性(問(wèn)題的解決具有穩(wěn)定性)。不完全符合上述限制條件,則認(rèn)為該問(wèn)題不是適定問(wèn)題,而是針對(duì)不適定問(wèn)題,由于其條件性質(zhì)較差,無(wú)法得到精確解。式(5)可表示為

        為了直接解決圖像恢復(fù)問(wèn)題,相應(yīng)的p(x,y)和i(x,y)的求解必須使式(8)近似為真。

        4 圖像復(fù)原算法

        4.1 圖像復(fù)原的先驗(yàn)約束

        將退化圖像的圖像重復(fù)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為適當(dāng)?shù)亩ㄐ詥?wèn)題。圖像的灰度梯度中有許多統(tǒng)計(jì)規(guī)則。這些統(tǒng)計(jì)規(guī)則可以作為先驗(yàn)信息,限制圖像重復(fù)的方向,使圖像的重復(fù)解接近真實(shí)清晰圖像[3]。這是統(tǒng)計(jì)規(guī)則在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中經(jīng)常使用的,如圖像的恢復(fù)、馬賽克的去除、單個(gè)圖像的高分辨率實(shí)現(xiàn)。信息學(xué)的視角變得越來(lái)越無(wú)效,這就是為什么需要在圖像中添加有效的信息成分,通過(guò)引入圖像來(lái)清除圖像。因此,合理的先驗(yàn)設(shè)計(jì)是解決圖像恢復(fù)問(wèn)題的關(guān)鍵[4]。

        基于對(duì)自然圖像的各種統(tǒng)計(jì)研究,兩個(gè)相鄰像素之間的差值通常較小或接近零。矩陣的稀疏分布是指矩陣中大部分位置的值為零或接近零,其統(tǒng)計(jì)圖形式如圖2所示。圖2(a)為自然拍攝的圖像,圖2(b)為在三個(gè)顏色通道的x方向上的顏色值統(tǒng)計(jì)。

        圖2 自然圖像及其梯度統(tǒng)計(jì)

        在圖像復(fù)原的數(shù)學(xué)模型中,這種稀缺分布很容易將標(biāo)準(zhǔn)L0、L1、L2的梯度矩陣G定義為,矩陣G的范數(shù)l0代表矩陣G中非零元素的個(gè)數(shù),且值越小,矩陣中的非零元素就越少。

        4.2 基于正則化方法的圖像復(fù)原算法

        圖像重復(fù)算法的模糊性主要表現(xiàn)在即使指定了精確的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù),恢復(fù)模糊、退化圖像的問(wèn)題仍然存在。這類壞條件問(wèn)題不能用數(shù)學(xué)方法直接求解,解決這類條件惡劣問(wèn)題的方法是通過(guò)一定的限制條件得到一個(gè)粗略的模糊解。目前,針對(duì)這類模糊圖像恢復(fù)問(wèn)題,常用的方法為正則化的方法。實(shí)際處理過(guò)程中通常使用交替迭代的方法對(duì)此最小化問(wèn)題進(jìn)行求解。

        5 結(jié)論

        圖像重復(fù)設(shè)置差,是導(dǎo)致圖像退化和模糊的主要因素,文章通過(guò)數(shù)學(xué)描述圖像刪除和恢復(fù)的正反問(wèn)題,解決了圖像恢復(fù)問(wèn)題中的分辨率問(wèn)題中的圖像重復(fù)問(wèn)題以及點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)以及圖像重復(fù)的外圍條件。根據(jù)單透鏡攝影的特點(diǎn),在產(chǎn)生規(guī)則的極限壓力之前,需要選擇合適的圖像,以減小解的范圍以確?;謴?fù)后的圖像盡可能接近理想的清晰圖像。

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