一种基于凸集投影的无源毫米波图像超分辨改进算法

耿唐 李山山 徐艳

摘要：受设备、成像条件等限制，无源毫米波成像系统所成图像不能满足对分辨率要求较高的应用场合，需要对其进行超分辨处理。论文以传统的凸集投影算法为基础，通過对图像进行维纳滤波和自适应滤波，实现频谱外推和去噪增强。实验结果表明，该算法能较好的对含噪图像进行频谱外推和去噪增强，提高图像细节，能满足要求较高的应用场合。

关键词：无源毫米波；超分辨；凸集投影；图像重建

An Improved Passive Millimeter-Wave Image Restoration Algorithm Based on POCS Algorithm

Geng Tang Li Shanshan

（Shaanxi Changling Electronic Tech. Co.，Ltd.，Baoji 721006，China）

Abstract：In the process of passive millimeter-wave（PMMW）imaging，due to the limit of imaging equipment，imaging conditions and so on，the images resolution is too low to meet the requirements of some high demand application，therefore，images super resolution processing is necessary. The essay is based on the projection onto convex sets of traditional algorithm combine with Wiener filtering and adaptive filtering，realizes the image spectrums extrapolation and de-noising. The experimental results show that，the algorithm can realize images spectrum extrapolation and de-noising，as well as improve image details. Algorithm can meet the requirements of high demand applications.

Key word：passive millimeter-wave；super resolution；projection onto convex sets；image reconstruction

引言

无源毫米波成像系统受设备、成像条件等限制，所成图像的分辨率比较低，需要在软件上进行算法改进，即图像的超分辨技术。凸集投影（POCS）算法[1]是目前使用较多的一种算法。算法容易引入先验知识，具有良好的适应性和超分辨效果。POCS算法的缺点是解的不唯一，会出现边缘振荡效应。

本文在POCS算法的基础上，引入频域校正算法和自适应滤波算法，对图像的高频信息进行频域外推，低频信息进行恢复，同时对噪声进行自适应滤波，实现图像增强，更有利于目标识别。

1.图像降质的数学模型

无源毫米波图像降质的过程[3]如图1所示：

对于时空不变的、线性的且只产生加性噪声的成像系统，图像的降质的频域模型可表示为：

（1）

式中，表示成像系统获得的降质图像；表示被测物体的亮温分布；表示成像系统的点扩展函数（PSF）；表示成像过程中产生的加性噪声。

已知，时，对式（1）进行病态方程求解，得到输入亮温分布的频域形式为：

（2）

根据解析延拓理论，可通过截止频率范围以内的信息恢复截止频率之外的频谱分量，实现图形的超分辨重建。……