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夜视目标识别在视频监控中起着非常重要的作用。从早期的红外热成像发展至今,激光夜视成像系统被广泛的应用。它不仅受到大气吸收和散射特性的影响,还与光学系统中的透镜及传感器的衍射极限有关。在既有成本下,通过图像复原和超分辨率重建,可以尽可能的提高夜视成像的成像质量。很多学者的研究结果表明,成像系统的点扩散函数作为先验知识,可以提高图像复原的质量。因此,本文在最大后验概率框架下,实现点扩散函数与凸集投影超分辨率重建相结合,并应用到半导体激光夜视成像探测系统中,客观的图像质量评价标准被用来决定迭代次数。目标识别的实验结果表明,用本文提出的重建方法可以有效提高半导体激光夜视成像的范围和成像质量。 相似文献
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在激光照明条件下,如何提高水下图像的能见度问题一直是大家研究的热点.去噪和复原有助于提高成像图像的成像质量,但是,图像的分辨率仍然受到限制.图像超分辨率重建技术可以超越硬件限制而提高成像图像的分辨率,其中凸集投影法能灵活的结合先验知识,所以得到广泛的应用.先验知识如点扩散函数的精确程度能够提高重建方法的准确性.因此,本文将几种经典的点扩散函数模型,包括一个简化了的基于光线传播的点扩散模型,结合到凸集投影重建方法中,运用于一个半导体激光水下成像系统.根据实验结果,我们能得出结论:基于点扩散函数的超分辨率重建方法,能够有效地提高水下激光成像中图像重建的质量. 相似文献
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