マクロフーリエ重畳イメージング技術は、周波数領域で低解像度画像をつなぎ合わせて融合することで高解像度画像を再構成する。しかし、移動するカメラが低解像度画像を撮影する過程でカメラ位置のずれが生じやすく、それにより再構成画像の品質が低下する。本研究では、粒子群最適化に基づくカメラ位置ずれ補正アルゴリズムを提案する。本手法は点ごとの補正戦略を採用し、周波数領域で一部に低周波情報を含む画像を補正・スペクトル更新し、その後すべての低解像度画像を反復補正する。正確な位置取得後、位相復元アルゴリズムにより高解像度画像を再構成する。実際のシーンにおいて、従来のフーリエ重畳イメージングアルゴリズムによる再構成画像の分解能は4.00 lp/mmであり、提案手法により補正された再構成画像の分解能は5.04 lp/mmであった。再構成画像の品質は著しく向上し、同種のアルゴリズムよりも補正効果が優れており、実行時間は同種の補正アルゴリズムに比べ10.9％以上短縮された。本アルゴリズムは、マクロフーリエ重畳イメージング技術におけるカメラスキャン位置の精度要求を効果的に解決し、再構成画像の品質向上および時間コスト削減を実現する。

イメージングシステム;フーリエ重畳イメージング;位置ずれ;粒子群アルゴリズム;画像品質