CN109949363A - 一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位*** - Google Patents

一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位*** Download PDF

Info

Publication number
CN109949363A
CN109949363A CN201910231489.6A CN201910231489A CN109949363A CN 109949363 A CN109949363 A CN 109949363A CN 201910231489 A CN201910231489 A CN 201910231489A CN 109949363 A CN109949363 A CN 109949363A
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
image
sub
eye
distortion
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910231489.6A
Other languages
English (en)
Inventor
张镜水
肖勇
李召阳
王文鹏
张春艳
王智斌
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Institute of Remote Sensing Equipment
Original Assignee
Beijing Institute of Remote Sensing Equipment
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Institute of Remote Sensing Equipment filed Critical Beijing Institute of Remote Sensing Equipment
Priority to CN201910231489.6A priority Critical patent/CN109949363A/zh
Publication of CN109949363A publication Critical patent/CN109949363A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位***，本发明基于太赫兹仿生复眼探测结构，通过子孔径拼接、大视场畸变校正、太赫兹接收芯片非均匀性校正、图像超分辨率重构、智能识别与定位等模块，构建太赫兹仿生复眼成像及目标识别定位***，实现对多通道仿生复眼成像***的图像拼接、超分辨率重构及目标识别与定位。该***能弥补太赫兹仿生复眼成像***受太赫兹多通道接收芯片阵列、硅材料微透镜等基础器件发展现状及成像方法限制而产生的畸变大、分辨率低、定位计算复杂等不足，完成对目标的大视场探测、识别与定位。

Description

一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位***
技术领域
本发明涉及一种仿生复眼目标识别技术领域，特别是一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位***。
背景技术
随着太赫兹成像技术应用领域的拓展，对于太赫兹大视场成像的需求日益提高。仿生复眼***作为一种大视场、多通道的凝视型成像技术，其体积小、重量轻、视场范围大的特点可弥补现有太赫兹成像***成像视场小、需要依赖扫描装置成像等不足，为深空目标探测、反恐安检等应用领域提供一种新的大视场、迅速成图的信息获取技术手段，拓展太赫兹军民融合领域的应用范围及探测能力。在太赫兹频段仿生复眼成像***中，受太赫兹多通道接收芯片阵列、硅材料微透镜等基础器件发展现状及成像方法限制，必须考虑适用于太赫兹波段的仿生复眼成像及目标识别定位方法。
目前仿生复眼成像方法多在光学或红外频段，暂时未有针对太赫兹频段仿生复眼***成像及目标识别定位方法的报道。
发明内容
本发明目的在于提供一种适用于太赫兹波段的仿生复眼成像及目标识别定位***，以解决太赫兹频段仿生复眼***接收芯片阵列非均匀性、***分辨率低、定位计算复杂的问题。
对此，本发明提出一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位***，所述***包括：子眼接收模块、子孔径拼接模块、***畸变测试模块、畸变校正算法模块、***非均匀性测试模块、图像非均匀性校正模块、图像超分辨率重构模块和智能识别与定位模块；子眼接收模块每个输出作为子孔径拼接模块的输入；子孔径拼接模块、***畸变测试模块的输出作为畸变校正算法模块的输入；畸变校正算法模块、***非均匀性测试模块的输出作为图像非均匀性校正模块的输入；图像非均匀性校正模块的输出作为图像超分辨率重构模块的输入；图像超分辨率重构模块的输出作为智能识别与定位模块的输入；子眼接收模块完成太赫兹波子眼通道成像；子孔径拼接模块完成子眼接收信号拼接，实现大视场图像初步合成；***畸变测试模块完成复眼成像***畸变量测试；畸变校正算法模块完成大视场图形的畸变校正；***非均匀性测试模块完成对成像***接收芯片非均匀性测试；图像非均匀性校正模块完成因接收芯片阵列盲元与各通道之间响应不一致引起的非均匀性问题修正；图像超分辨率重构模块完成对大视场、低分辨率图像的超分辨率重构；智能识别与定位模块采用神经网络智能识别算法完成对探测目标的识别与定位。
其中，所述子眼接收模块完成对目标信号的接收与的子眼通道成像包括：利用子眼接收模块中透镜与接收芯片阵列配合，通过透镜扩大接收芯片阵列本身的成像视场，实现对目标信号的汇聚接收，并成像在接收芯片阵列上生成各子眼通道的目标图像。
其中，所述子孔径拼接模块完成子眼接收信号拼接与大视场图像初步合成包括：子孔径拼接模块读取子眼接收模块中各子眼通道生成的目标图像，完成对子眼图像拼接后的大视场图像作为畸变校正模块的输入。
其中，所述***畸变测试模块完成对成像***畸变测试包括：***畸变测试模块通过对标准版成像，完成***畸变量测试，测试后的***畸变量作为畸变校正算法模块的参考信号；以标准版中心点为原点，板上网格点极坐标为：以测试图像中心为原点，测试图像中网格点极坐标为：***畸变量为：
其中，所述畸变校正算法模块完成对初步合成的大视场图像的畸变校正包括：输入子孔径拼接模块中初步合成的大视场图像及***畸变测试模块中测定的***畸变量，运用畸变校正算法对图像进行畸变校正处理，处理后的无畸变图像输出作为图像非均匀性校正模块的输入信号。
其中，所述非均匀性测试模块完成子眼接收芯片非均匀性测试包括：非均匀性测试模块采用两个不同功率对每个子眼通道电压响应进行测试，通过两组电压响应与接收功率值求取定标系数，进而确定每个子眼通道的线性响应模型；该模型作为图像非均匀性校正模块的参考信号；子眼通道电压响应V与接收功率P模型表达式为：V＝a·P+b，a、b为定标系数；针对第m个子眼通道，测得其对功率Pm1和Pm2的电压响应分别为Vm1和Vm2，进而可求得其定标系数为：得到第m个子眼通道线性模型为：利用各子眼通道线性模型，以第一个子眼通道为基准，对第n个子眼通道进行电压校正，得校正后电压V'n为：
其中，所述图像非均匀性校正模块完成图像非均匀性校正包括：图像非均匀性校正模块读取畸变校正算法模块和***非均匀性测试模块的输出信号，进行盲元校正预处理后输出作为图像超分辨率重构模块的输入。
其中，所述图像超分辨率重构模块完成对图像分辨率提升包括：图像超分辨率重构模块根据图像非均匀性校正模块输入的非均匀性校正后图像，运用超分辨率重构算法对图像进行分辨率重构，重构后图像作为智能识别与定位模块的输入。
其中，所述智能识别与定位模块进行目标识别与定位包括：智能识别与定位模块运用智能算法对图像超分辨率重构模块输入的图像进行目标识别与定位。
本发明针对太赫兹频段仿生复眼***实现了成像及目标识别定位。
附图说明
图1是本发明的适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位***示意图。
1.子眼接收模块 2.子孔径拼接模块 3.***畸变测试模块
4.畸变校正算法模块 5.***非均匀性测试模块 6.图像非均匀性校正模块
7.图像超分辨率重构模块 8.智能识别与定位模块
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式做出详细说明。
本发明提出一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位***，其中：
该***包括：子眼接收模块1、子孔径拼接模块2、***畸变测试模块3、畸变校正算法模块4、***非均匀性测试模块5、图像非均匀性校正模块6、图像超分辨率重构模块7、智能识别与定位模块8；
子眼接收模块1的功能为：完成太赫兹波子眼通道成像；
子孔径拼接模块2的功能为：完成子眼接收信号拼接，实现大视场图像初步合成；
***畸变测试模块3的功能为：完成复眼成像***畸变量测试；
畸变校正算法模块4的功能为：完成大视场图形的畸变校正；
***非均匀性测试模块5的功能为：完成对成像***接收芯片非均匀性测试；
图像非均匀性校正模块6的功能为：完成因接收芯片阵列盲元与各通道之间响应不一致引起的非均匀性问题修正；
图像超分辨率重构模块7的功能为：完成对大视场、低分辨率图像的超分辨率重构；
智能识别与定位模块8的功能为：采用神经网络等智能识别算法完成对探测目标的识别与定位；
子眼接收模块1每个输出作为子孔径拼接模块2的输入；子孔径拼接模块2、***畸变测试模块3的输出作为畸变校正算法模块4的输入；畸变校正算法模块4、***非均匀性测试模块5的输出作为图像非均匀性校正模块6的输入；图像非均匀性校正模块5的输出作为图像超分辨率重构模块7的输入；图像超分辨率重构模块7的输出作为智能识别与定位模块8的输入；
子眼接收模块1完成对目标信号的接收与的子眼通道成像包括：
利用子眼接收模块中透镜与接收芯片阵列配合，通过透镜扩大接收芯片阵列本身的成像视场，实现对目标信号的汇聚接收，并成像在接收芯片阵列上生成各子眼通道的目标图像。
子孔径拼接模块2完成子眼接收信号拼接与大视场图像初步合成包括：
子孔径拼接模块2读取子眼接收模块1中各子眼通道生成的目标图像，完成对子眼图像拼接后的大视场图像作为畸变校正模块3的输入。
***畸变测试模块3完成对成像***畸变测试包括：
***畸变测试模块3通过对标准版成像，完成***畸变量测试，测试后的***畸变量作为畸变校正算法模块4的参考信号；
以标准版中心点为原点，板上网格点极坐标为：
以测试图像中心为原点，测试图像中网格点极坐标为：
***畸变量为：
畸变校正算法模块4完成对初步合成的大视场图像的畸变校正包括：
输入子孔径拼接模块2中初步合成的大视场图像及***畸变测试模块3中测定的***畸变量，运用畸变校正算法对图像进行畸变校正处理，处理后的无畸变图像输出作为图像非均匀性校正模块6的输入信号。6.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述非均匀性测试模块5完成子眼接收芯片非均匀性测试包括：
非均匀性测试模块5采用两个不同功率对每个子眼通道电压响应进行测试，通过两组电压响应与接收功率值求取定标系数，进而确定每个子眼通道的线性响应模型；该模型作为图像非均匀性校正模块6的参考信号；
子眼通道电压响应V与接收功率P模型表达式为：V＝a·P+b，a、b为定标系数；
针对第m个子眼通道，测得其对功率Pm1和Pm2的电压响应分别为Vm1和Vm2，进而可求得其定标系数为：
得到第m个子眼通道线性模型为：
利用各子眼通道线性模型，以第一个子眼通道为基准，对第n个子眼通道进行电压校正，得校正后电压V'n为：
图像非均匀性校正模块6完成图像非均匀性校正包括：
图像非均匀性校正模块6读取畸变校正算法模块4和***非均匀性测试模块5的输出信号，进行盲元校正预处理后输出作为图像超分辨率重构模块7的输入。
图像超分辨率重构模块7完成对图像分辨率提升包括：
图像超分辨率重构模块7根据图像非均匀性校正模块6输入的非均匀性校正后图像，运用超分辨率重构算法对图像进行分辨率重构，重构后图像作为智能识别与定位模块8的输入。
智能识别与定位模块8进行目标识别与定位包括：
智能识别与定位模块8运用智能算法对图像超分辨率重构模块7输入的图像进行目标识别与定位。
至此，完成了太赫兹波段仿生复眼成像***的目标识别与定位。
本发明的技术方案能弥补太赫兹仿生复眼成像***受太赫兹多通道接收芯片阵列、硅材料微透镜等基础器件发展现状及成像方法限制而产生的畸变大、分辨率低、定位计算复杂等不足，完成对目标的大视场探测、识别与定位。

Claims (9)

1.一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位***，其特征在于，所述***包括：
子眼接收模块(1)、子孔径拼接模块(2)、***畸变测试模块(3)、畸变校正算法模块(4)、***非均匀性测试模块(5)、图像非均匀性校正模块(6)、图像超分辨率重构模块(7)和智能识别与定位模块(8)；
子眼接收模块(1)的每个输出作为子孔径拼接模块(2)的输入；子孔径拼接模块(2)、***畸变测试模块(3)的输出作为畸变校正算法模块(4)的输入；畸变校正算法模块(4)、***非均匀性测试模块(5)的输出作为图像非均匀性校正模块(6)的输入；图像非均匀性校正模块(6)的输出作为图像超分辨率重构模块(7)的输入；图像超分辨率重构模块(7)的输出作为智能识别与定位模块(8)的输入；子眼接收模块(1)完成太赫兹波子眼通道成像；
子孔径拼接模块(2)完成子眼接收信号拼接，实现大视场图像初步合成；
***畸变测试模块(3)完成复眼成像***畸变量测试；
畸变校正算法模块(4)完成大视场图形的畸变校正；
***非均匀性测试模块(5)完成对成像***接收芯片非均匀性测试；
图像非均匀性校正模块(6)完成因接收芯片阵列盲元与各通道之间响应不一致引起的非均匀性问题修正；
图像超分辨率重构模块(7)完成对大视场、低分辨率图像的超分辨率重构；
智能识别与定位模块(8)采用神经网络智能识别算法完成对探测目标的识别与定位。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述子眼接收模块(1)完成对目标信号的接收与的子眼通道成像包括：
利用子眼接收模块中透镜与接收芯片阵列配合，通过透镜扩大接收芯片阵列本身的成像视场，实现对目标信号的汇聚接收，并成像在接收芯片阵列上生成各子眼通道的目标图像。
3.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述子孔径拼接模块(2)完成子眼接收信号拼接与大视场图像初步合成包括：
子孔径拼接模块(2)读取子眼接收模块(1)中各子眼通道生成的目标图像，完成对子眼图像拼接后的大视场图像作为畸变校正模块(3)的输入。
4.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述***畸变测试模块(3)完成对成像***畸变测试包括：
***畸变测试模块(3)通过对标准版成像，完成***畸变量测试，测试后的***畸变量作为畸变校正算法模块(4)的参考信号；
以标准版中心点为原点，板上网格点极坐标为：
以测试图像中心为原点，测试图像中网格点极坐标为：
***畸变量为：
5.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述畸变校正算法模块(4)完成对初步合成的大视场图像的畸变校正包括：
输入子孔径拼接模块(2)中初步合成的大视场图像及***畸变测试模块(3)中测定的***畸变量，运用畸变校正算法对图像进行畸变校正处理，处理后的无畸变图像输出作为图像非均匀性校正模块(6)的输入信号。
6.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述非均匀性测试模块(5)完成子眼接收芯片非均匀性测试包括：
非均匀性测试模块(5)采用两个不同功率对每个子眼通道电压响应进行测试，通过两组电压响应与接收功率值求取定标系数，进而确定每个子眼通道的线性响应模型；该模型作为图像非均匀性校正模块(6)的参考信号；
子眼通道电压响应V与接收功率P模型表达式为：V＝a·P+b，a、b为定标系数；
针对第m个子眼通道，测得其对功率Pm1和Pm2的电压响应分别为Vm1和Vm2，进而可求得其定标系数为：
得到第m个子眼通道线性模型为：
利用各子眼通道线性模型，以第一个子眼通道为基准，对第n个子眼通道进行电压校正，得校正后电压V'n为：
7.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述图像非均匀性校正模块(6)完成图像非均匀性校正包括：
图像非均匀性校正模块(6)读取畸变校正算法模块(4)和***非均匀性测试模块(5)的输出信号，进行盲元校正预处理后输出作为图像超分辨率重构模块(7)的输入。
8.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述图像超分辨率重构模块(7)完成对图像分辨率提升包括：
图像超分辨率重构模块(7)根据图像非均匀性校正模块(6)输入的非均匀性校正后图像，运用超分辨率重构算法对图像进行分辨率重构，重构后图像作为智能识别与定位模块(8)的输入。
9.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述智能识别与定位模块(8)进行目标识别与定位包括：
智能识别与定位模块(8)运用智能算法对图像超分辨率重构模块(7)输入的图像进行目标识别与定位。
CN201910231489.6A 2019-03-26 2019-03-26 一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位*** Pending CN109949363A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910231489.6A CN109949363A (zh) 2019-03-26 2019-03-26 一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位***

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910231489.6A CN109949363A (zh) 2019-03-26 2019-03-26 一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位***

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN109949363A true CN109949363A (zh) 2019-06-28

Family

ID=67011907

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910231489.6A Pending CN109949363A (zh) 2019-03-26 2019-03-26 一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位***

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109949363A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110487211A (zh) * 2019-09-29 2019-11-22 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 非球面元件面形检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN112101099A (zh) * 2020-08-04 2020-12-18 北京航空航天大学 一种仿鹰眼自适应机制的无人机海面小目标识别方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104038707A (zh) * 2013-03-07 2014-09-10 北京理工大学 一种便携式太赫兹被动式彩色照相机
CN104165626A (zh) * 2014-06-18 2014-11-26 长春理工大学 仿生复眼成像目标定位***
CN106546997A (zh) * 2016-10-18 2017-03-29 电子科技大学 一种大视场高分辨率室温太赫兹实时探测成像***
US20170316487A1 (en) * 2008-04-07 2017-11-02 Mohammad A. Mazed Optical biomodule for detection of diseases at an early onset
CN107613177A (zh) * 2017-10-16 2018-01-19 上海斐讯数据通信技术有限公司 基于复眼透镜的摄像头、成像方法及移动终端

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20170316487A1 (en) * 2008-04-07 2017-11-02 Mohammad A. Mazed Optical biomodule for detection of diseases at an early onset
CN104038707A (zh) * 2013-03-07 2014-09-10 北京理工大学 一种便携式太赫兹被动式彩色照相机
CN104165626A (zh) * 2014-06-18 2014-11-26 长春理工大学 仿生复眼成像目标定位***
CN106546997A (zh) * 2016-10-18 2017-03-29 电子科技大学 一种大视场高分辨率室温太赫兹实时探测成像***
CN107613177A (zh) * 2017-10-16 2018-01-19 上海斐讯数据通信技术有限公司 基于复眼透镜的摄像头、成像方法及移动终端

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
郑杰: ""太赫兹成像技术与图像算法的研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》 *

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110487211A (zh) * 2019-09-29 2019-11-22 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 非球面元件面形检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN110487211B (zh) * 2019-09-29 2020-07-24 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 非球面元件面形检测方法、装置、设备及可读存储介质
CN112101099A (zh) * 2020-08-04 2020-12-18 北京航空航天大学 一种仿鹰眼自适应机制的无人机海面小目标识别方法
CN112101099B (zh) * 2020-08-04 2022-09-06 北京航空航天大学 一种仿鹰眼自适应机制的无人机海面小目标识别方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103323209B (zh) 基于双目立体视觉的结构模态参数识别***
CN106895851B (zh) 一种光学遥感卫星多ccd多相机统一处理的传感器校正方法
US7508972B2 (en) Topographic measurement using stereoscopic picture frames
CN110263705A (zh) 面向遥感技术领域两期高分辨率遥感影像变化检测方法
CN109949363A (zh) 一种适用于太赫兹仿生复眼成像***的目标识别定位***
CN104537656B (zh) 光纤扩束准直镜筒出射偏心高斯光束的检测方法
CN102081296B (zh) 仿复眼视觉动目标快速定位及全景图同步获取装置及方法
CN104159026A (zh) 一种实现360度全景视频的***
CN105092607A (zh) 球面光学元件表面缺陷评价方法
CN104268876A (zh) 基于分块的摄像机标定方法
CN103129752A (zh) 一种基于地面导航的光学遥感卫星姿态角误差动态补偿方法
CN103528568A (zh) 一种基于无线信道的目标位姿图像测量方法
CN103115685A (zh) 一种红外多探测器组合探测装置及红外探测方法
CN106023193A (zh) 一种用于浑浊介质中结构表面检测的阵列相机观测方法
CN104168430A (zh) 一种tdi ccd焦平面编码超分辨率成像装置及方法
CN106815873A (zh) 摄像头内参的确定方法和装置
CN103778637B (zh) 一种基于直方图平衡的在轨90°辐射定标处理方法
CN105120141B (zh) 一种压缩感知光电成像方法及装置
CN106408570B (zh) 基于双目视觉测量的太阳帆展开结构动特性在轨辨识方法
CN109872269A (zh) 一种基于鱼眼图像校正的康普顿相机图像融合方法
CN107144257B (zh) 一种电力设备带电检测的双目视觉测距方法及装置
Chemin et al. Hi studies of the Sculptor group galaxies. VIII. The background galaxies: NGC 24 and NGC 45
Mu et al. Remote sensing image restoration with modulation transfer function compensation technology in-orbit
García et al. Evaluation of two procedures for selecting the CIE standard sky type using high dynamic range images
CN105473984A (zh) 用于恒定足迹、恒定gsd、恒定空间分辨率线扫描仪的***架构

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190628