[发明专利]一种红外偏振超像元辐射光强图像分辨率还原方法有效

专利信息
申请号: 201910940283.0 申请日: 2019-09-30
公开(公告)号: CN110763342B 公开(公告)日: 2020-12-22
发明(设计)人: 李京辉;廖邦繁;卢云龙 申请(专利权)人: 成都鼎屹信息技术有限公司
主分类号: G01J5/00 分类号: G01J5/00;G01J5/08;G06T3/40
代理公司: 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 代理人: 宁政
地址: 610000 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 红外 偏振 超像元 辐射 图像 分辨率 还原 方法
【权利要求书】:

1.一种红外偏振超像元辐射光强图像分辨率还原方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤1:获取探测器采集到的相互正交的任意两组偏振角度的像元数据,并对其进行预处理,得到M×N阶偏振数据矩阵O(M,N),通过对偏振数据矩阵O(M,N)进行分割,得到偏振强度数据其中,偏振强度数据中标注的上标表示超像元中偏振光栅角度对应的位置、下标表示读取或计算出的偏振角度;步骤1的具体方法如下:

步骤1-1:读取探测器采集的四个不同偏振角度的图像大小为M×N的像元数据,并对其进行图像两点校正、去坏点和滤波处理,得到M×N阶偏振数据矩阵O(M,N);其中,M表示图像的宽度,N表示图像的高度;

步骤1-2:使用矩阵分片方法分别读取a1、a2、a3、a4四个不同偏振角度的像元数据,得到四个不同偏振角度的图像大小为m×n的偏振强度数据即得到四个偏振数据子矩阵;其中,M=2×m,N=2×n;

步骤2:对偏振数据矩阵O(M,N)进行卷积处理,得到相关梯度矩阵,利用相关梯度矩阵求取偏振数据矩阵O(M,N)对应的相关梯度因子矩阵;得到四个相关梯度矩阵的方法具体为:

利用水平梯度算子[-1 0 1]对偏振数据矩阵O(M,N)进行卷积操作,得到水平相关梯度矩阵TCP;利用竖直梯度算子[-1 0 1]T对偏振数据矩阵O(M,N)进行卷积操作,得到竖直相关梯度矩阵TCZ;利用左对角梯度算子[1 0 0;0 0 0;0 0 -1]对偏振数据矩阵O(M,N)进行卷积操作,得到左对角相关梯度矩阵TZX;利用右对角梯度算子[0 0 1;0 0 0;1 0 0]对偏振数据矩阵O(M,N)进行卷积操作,得到右对角相关梯度矩阵TYX;

步骤3:对偏振强度数据分别进行双线性插值,得到偏振光强矩阵利用相关梯度因子矩阵对偏振光强矩阵进行梯度修正,得到偏振角度的还原矩阵I_a1、I_a2、I_a3、I_a4;相关梯度因子矩阵包括水平梯度因子矩阵TSP、竖直梯度因子矩阵TSZ、对角梯度因子矩阵TDZ;

利用水平相关梯度矩阵TCP、竖直相关梯度矩阵TCZ、左对角相关梯度矩阵TZX、右对角相关梯度矩阵TYX计算水平梯度因子矩阵TSP、竖直梯度因子矩阵TSZ、对角梯度因子矩阵TDZ,计算方法如下:

TSPi,j=TCPi,j-1-TCPi,j+1

TSZi,j=TCZi-1,j-TCZi+1,j

TDZi,j=TZXi+1,j+1-TZXi-1,j-1+TYXi+1,j-1-TYXi-1,j+1

其中,下标i、j均表示矩阵中的元素位置坐标;

对偏振强度数据分别进行双线性插值,得到对应大小为M×N的偏振光强矩阵其计算方法如下:

其中,下标i、j均表示矩阵中的元素位置坐标;

步骤4:利用还原矩阵I_a1、I_a2、I_a3、I_a4计算出探测器的辐射光强图像S0;利用相关梯度因子矩阵对偏振光强矩阵进行梯度修正,得到四个偏振角度的还原矩阵I_a1、I_a2、I_a3、I_a4,还原矩阵I_a1、I_a2、I_a3、I_a4的计算公式如下:

其中,1≤i≤0.5×M-1,1≤j≤0.5×N-1;

步骤4的具体方法为:对还原矩阵I_a1、I_a2、I_a3、I_a4进行矩阵边缘处理,得到变换矩阵I_a1′、I_a2′、I_a3′、I_a4′,利用变换矩阵I_a1′、I_a2′、I_a3′、I_a4′计算探测器的辐射光强图像S0。

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