“十”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像

“十”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像 Bionic thermal imaging with cross-shaped four-aperture partially overlapped field of view first-author 杨建国（1995-），男，山西朔州人，博士研究生，2018年于北京理工大学获得学士学位，主要从事红外偏振、仿生复眼和光电图像处理方面的研究。E-mail： 3120195336@bit.edu.cn http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424458&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424465&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424463&type= 22.01332855 32.00399780 杨建国 （1995-），男，山西朔州人，博士研究生，2018年于北京理工大学获得学士学位，主要从事红外偏振、仿生复眼和光电图像处理方面的研究。E-mail： 3120195336@bit.edu.cn 3120195336@bit.edu.cn corresp E-mail： jinwq@bit.edu.cn E-mail： jinwq@bit.edu.cn 金伟其（1961-），男，上海市人，教授，博士生导师，1982年于北京工业学院获得学士学位，1990年于北京理工大学获得博士学位，主要从事夜视与红外技术、光电图像处理、光电检测与仪器方面的研究。E-mail： jinwq@bit.edu.cn http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424469&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424480&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424477&type= 22.01332855 32.00400543 金伟其 （1961-），男，上海市人，教授，博士生导师，1982年于北京工业学院获得学士学位，1990年于北京理工大学获得博士学位，主要从事夜视与红外技术、光电图像处理、光电检测与仪器方面的研究。E-mail： jinwq@bit.edu.cn jinwq@bit.edu.cn 北京理工大学 光电成像技术与系统教育部重点实验室，北京 100081 北京理工大学 光电成像技术与系统教育部重点实验室，北京 100081 MoE Key Lab of Photoelectronic Imaging Technology and System， Beijing Institute of Technology， Beijing 100081， China MoE Key Lab of Photoelectronic Imaging Technology and System， Beijing Institute of Technology， Beijing 100081， China 为了缓减探测器工艺受限条件下常规热成像系统视场和分辨率的矛盾，对多孔径布局模式、非重叠区域图像拼接算法以及重叠区域超分辨处理算法进行了研究。针对多孔径布局模式，提出了“十”字型四孔径和“十”字型五孔径视场部分重叠仿生热成像模式，并与“田”字型四孔径进行对比。采用ULIS公司微型非制冷红外焦平面探测器Micro80 GEN2，研制了“十”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像实验系统，通过子孔径间的非重叠区域增大成像视场及基于重叠区域的亚像素微位移实现超分辨，构成类似人眼视觉的中心高分辨成像、边缘大视场搜索的视觉模式。对实验系统获取的分辨率靶标图像和外界场景图像进行了去盲元和非均匀性校正、基于透视变换的图像拼接以及基于焦平面探测器空间积分模型的超分辨处理，获得了空间变分辨率成像，并对图像进行了主客观评价。实验系统尺寸为180 mm×100 mm×100 mm，拼接总视场为单孔径相机的2.36倍，四孔径重叠区域占总视场的7.78%，成像分辨率得到了改善。该成像系统利用多个子孔径构成多目立体视觉，通过安装偏振片或滤光片还能实现偏振热成像或多光谱成像，具有广阔的应用前景。 To alleviate the contradiction between the field of view and resolution in conventional thermal imaging systems with limited detector technology， the multi-aperture layout mode is studied with image stitching algorithm in the non-overlapped areas and super-resolution processing algorithm in the overlapped areas. The partially overlapped bionic thermal imaging modes of cross-shaped four-aperture and cross-shaped five-aperture field of view are proposed for the multi-aperture layout mode to compare and analyze their uniqueness with respect to the Tian-shaped four-aperture. Using ULIS's miniature uncooled infrared focal plane detector Micro80 GEN2， a system of bionic thermal imaging is developed with cross-shaped four-aperture partially overlapped field of view. This provides a visual mode similar to human vision with high-resolution imaging in the center and large-field search in the periphery， using the non-overlapped areas to increase the imaging field of view and the sub-pixel micro-shift in the overlapped areas to achieve super-resolution. Image processing is performed on the resolution target image， wherein an external scene image is obtained by the experimental system， with blind element removal， non-uniformity correction， image stitching based on perspective transformation， and super-resolution using a spatial integration model for the focal plane detector. The spatially variable resolution images obtained are evaluated both qualitatively and quantitatively. The size of the experimental system is 180 mm×100 mm ×100 mm； the stitching total field of view is 2.36 times that of a single-aperture camera； the overlapping area of the four apertures accounts for 7.78% of the total field of view， and the imaging resolution is improved. The imaging system uses multiple sub-apertures to form multi-view stereo vision to realize stereo imaging. Moreover， it can realize polarization thermal imaging or multi-spectral imaging by installing polarizers or filters， making it suitable for a variety of applications. 热成像 多孔径 仿生复眼 布局模式 超分辨 thermal imaging multi-aperture bionic compound eye layout mode super resolution 1 引　言 1 人眼双目立体视觉以及蜜蜂、蜻蜓等昆虫复眼具有小型化、多孔径、大视场和中心高分辨率（空间变分辨率）的特点，可实现中心高分辨成像、边缘大视场搜索的视觉模式，对运动目标具有很高的探测能力，对细节信息也有较强的分辨能力，是目标搜索与跟踪、精确探测与制导等应用领域重点研究的目标之一 ［ 1 1 ］ 。 人工仿生复眼大致可分为多相机阵列的宏观型和微透镜棱镜阵列的紧凑型仿生复眼两大类 ［ 2 2 ］ 。其中，宏观型仿生复眼由多个低成本单孔径相机组成，常规排列方式为光轴平行或发散的阵列形式。2014年，Carles等 ［ 3 3 ］ 采用25个光轴互相平行的商业可见光相机阵列实现了超分辨成像。2015年，Perazzi等 ［ 4 4 ］ 设计了一种非结构化CCD摄像机阵列的多目成像系统，并通过引入局部翘曲概念有效去除拼接接缝不连续和鬼影等问题，实现了大视场图像拼接。2018年，García-Díaz等 ［ 5 5 ］ 研制了宽谱段多孔径热成像系统，主要包含6个像素32×32的PbSe组成中波红外阵列、6个像素160×120的QQVGA组成长波红外阵列以及1个可见光CMOS相机。2019年，金伟其等 ［ 6 6 ］ 提出了“田”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像模式，获得了紧凑的复眼热成像系统。2021年，方璐等 ［ 7 7 ］ 提出层内非结构和层间主从式异构等非结构化计算成像新理论，成功研制了十亿像素的智能成像系统。 紧凑型仿生复眼由微透镜棱镜阵列以及单孔径相机组成。2000年，Tanida等 ［ 8 8 - 9 9 8-9 ］ 提出一种类似蜻蜓的TOMBO（Thin Observation Module by Bound Optics）复眼成像系统，主要由平板微透镜阵列、光探测器和光隔离器等构成，这是首个真正意义上的紧凑型复眼成像系统。他们还相继提出彩色复眼成像方法、指纹识别，开发出超薄型复眼照相机、TOMBO内窥镜。2007年，Laycock等 ［ 10 10 ］ 提出的机载多孔径成像系统主要由球面分布的微型透镜阵列、光纤面板（Fiber Optic Panel，FOP）和CMOS成像探测器组成，可获得120°大视场清晰成像，并应用到单兵头盔夜视镜，有效提高了夜间作战能力和态势感知能力。2013年以来，裘溯等 ［ 11 11 - 12 12 11-12 ］ 持续研究了该复眼成像模式，提出利用重叠区域进行超分辨、对运动目标进行快速检测等方法，设计了切角为40°和20°的基于光纤面板的五孔径和九孔径复眼成像实验系统。2016年，Carles等 ［ 13 13 ］ 提出一种微棱镜微透镜阵列系统，在中心凹区域内实现了高分辨率成像，低分辨率外围提供了态势感知。2020年，陈宇等 ［ 14 14 ］ 基于瓢虫复眼结构设计了一款大视场小尺度仿生复眼光学系统，采用正六边形紧密排布方式提高了空间利用率。 常规热成像系统属于单目视觉系统，成像器件像素阵列和像元间距确定后，系统视场角越大，空间分辨率越低，二者相互联系又相互制约，为了实现兼具大视场和高分辨率的热成像，本文基于宏观型仿生复眼理论，研究了多孔径视场部分重叠仿生热成像系统的布局模式，并搭建四孔径视场部分重叠仿生热成像实验系统，以验证其布局模式、图像拼接与超分辨等方面的成像效果。 2 多孔径仿生热成像系统 1 2.1　布局模式分析 2 多孔径成像技术利用子孔径图像拼接构成大视场，利用子孔径部分重叠视场的冗余信息进行图像重采样，提高系统中心视场的空间分辨率，形成大视场空间变分辨率成像。早期的排列方式大多为低视场重叠的大视场拼接成像以及高视场重叠的超分辨成像模式。文献［ 6 6 ］提出了一种“田”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像模式，如 图1 图1 所示。其中，数字表示子孔径重叠数量。通过约50%的视场重叠，将成像视场划分为4子孔径重叠、2子孔径重叠以及单子孔径3类9个子区域，不仅可实现大视场空间变分辨率成像，而且可拓展获得近场立体视觉、双色成像以及偏振成像等模式。 子孔径探测器布局模式并不唯一，不同的子孔径探测器数目及其布局模式会产生不同的仿生热成像效果。本文提出采用光轴有一定倾斜的单孔径相机构成“十”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像模式 ［ 15 15 ］ ，如 图2 图2 所示，其上下或左右两个单孔径相机的视场分别具有50%的视场重叠率，上（或下）与左右单孔径相机分别具有56.25%的视场重叠率，拼接总视场较单孔径增加1倍，视场中心向外从4孔径重叠逐渐过渡到3，2和1孔径重叠。 考虑到4个单孔径相机均倾斜一个角度，而通常系统中心轴线方向的成像更为重要，也可在上述四孔径布局模式基础上增加一个中心子孔径，形成“十”字型五孔径热成像模式（见 图3 图3 ），从而具有不同的视觉效能 ［ 16 16 ］ 。当中心单孔径相机的分辨率与四周4个单孔径相机相同时，视场中心向外从5孔径重叠逐渐过渡到4，3和1孔径重叠，将成像区域划分为4类13个子区域，在保证大视场成像的前提下进一步提高了系统的中心分辨率，有利于进行弱小目标的探测与识别。当中心单孔径相机的分辨率是四周4个单孔径相机的2.25倍时（水平和竖直方向各1.5倍），视场中心向外从5孔径重叠逐渐过渡到4，3，2和1孔径重叠，将成像区域划分为5类17个子区域，在保证大视场成像的前提下改变了系统的空间分辨率，视场重叠率更高，分辨细节的能力更强，更加符合人眼视觉的中心高分辨成像、边缘大视场搜索的视觉模式。 2.2　“十”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像系统 2 为了验证上述仿生复眼热成像模式，本文研制了一款“十”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像实验系统。该系统选择帧频较高的ULIS公司小面阵非制冷红外焦平面阵列（Infrared Focal Plane Array， IRFPA） Micro80 GEN2（像元80×80，像元间距为34 μm，帧频为50 Hz，响应波段为8~14 μm，NETD＜100 mK），寄存器配置端口为I 2 C，视频数据接口为14位标准HSYNC/VSYNC数字信号。配套红外物镜焦距为3.1 mm， F 数为1，视场角为50.8°（H）×50.8°（V）。如 图4 图4 所示，驱动板尺寸为25 mm×25 mm，提供IRFPA工作的模拟和数字电源以及外围电路电容电阻负载。数字处理板采用自制的FPGA图像处理板，尺寸为120 mm×80 mm×10 mm，FPGA为XC7Z035，DDR存储器为MT41J256M16，通信接口为两路RS422，输入接口为两路TFM-125-02-L-D-WT，视频输出接口为两路CameraLink。 搭建的“十”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像系统如 图5 图5 所示，系统尺寸为180 mm×100 mm×100 mm。经测定拼接视场为单孔径相机的2.36倍，四孔径重叠区域占总视场的7.78%。IRFPA输出标准行场数据信号经FPGA图像处理板处理，通过CameraLink接口输出到eBUS采集卡进行图像显示、大视场拼接和高分辨图像重构。 3 图像拼接与超分辨 1 3.1　图像预处理 2 由于探测器工艺和读出电路导致的像元响应不一致及光学和机械结构的杂散辐射，IRFPA成像往往存在低频固定图像噪声，需进行非均匀性校正（Non-Uniformity Correction， NUC）。 NUC方法一般分为基于参考源的校正（Calibration Based NUC， CBNUC）和基于场景的自适应校正（Scene Based NUC， SBNUC） 两大类。前者主要分为单点校正、两点校正和多点校正，后者主要分为统计类校正、配准类校正和神经网络类校正 ［ 17 17 ］ 。热成像系统通常都预先进行CBNUC处理，获得基本校正参数；在应用过程中产生的固定图像噪声，通过挡板等进行CBNUC或通过变化的场景进行SBNUC，以提高系统的成像质量。本文采取两点校正方法（20 ℃和45 ℃两个温度点作为定标点）确定增益和偏置系数矩阵， 图6 图6 给出了探测器输出图像平均灰度随温度的变化。 3.2　图像配准与拼接 2 在本实验系统中，由于探测器像元数偏少且灵敏度偏低，故IRFPA的分辨率和对比度较低，角点、边缘和纹理等细节信息不明显，给红外图像的配准带来了挑战。经典的图像配准与拼接方法将运动模型假设为简单的图像平移、缩放和旋转等全局运动，这对光轴相互平行的多相机阵列是可行的，但本系统4个子孔径光轴辐射分布，图像真实投影为透视变换，尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform， SIFT）等算法通常不稳定。同时，由于系统各孔径关系相对固定，在确定工作距离后仅需要一次透视变换矩阵标定，这里采取手动选取特征点来解决透视变换矩阵求取等问题。 考虑到实验系统的应用背景及成像效果，工作距离选定在1.5 m左右。以 图2 图2 右子孔径为基准图像进行配准，其余3个子孔径图像的透视变换矩阵为： <math display="block" id="M1"><msub><mrow><mi mathvariant="bold-italic">T</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">u</mi><mi mathvariant="normal">p</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mtable columnalign="right"><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">0.9339</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">0.0039</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">0.0003</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.0734</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">0.7756</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.0013</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">25.3262</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">5.9439</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">1</mn></mtd></mtr></mtable></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424594&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424586&type= 61.29866791 13.54666710 ， <math display="block" id="M2"><msub><mrow><mi mathvariant="bold-italic">T</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">d</mi><mi mathvariant="normal">o</mi><mi mathvariant="normal">w</mi><mi mathvariant="normal">n</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mtable columnalign="right"><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">0.8323</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.0717</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.0008</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.0664</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">0.8405</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.0008</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">28.2772</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">28.8035</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">1</mn></mtd></mtr></mtable></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424599&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424597&type= 63.75400162 13.54666710 ， <math display="block" id="M3"><msub><mrow><mi mathvariant="bold-italic">T</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">l</mi><mi mathvariant="normal">e</mi><mi mathvariant="normal">f</mi><mi mathvariant="normal">t</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mtable columnalign="right"><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">0.8188</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.1088</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.0010</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">0.0215</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">0.8721</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.0005</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">44.5870</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">11.4015</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">1</mn></mtd></mtr></mtable></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424603&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424592&type= 60.36733627 13.54666710 . 获得透视变换矩阵后进行图像拼接。尽管探测器型号、寄存器参数配置相同，但各子孔径探测器的响应率不完全一致，在拼接处不可避免地出现灰度不一致的情况，需要进行平滑过渡处理。这里采用灰度线性加权融合过渡策略，将重叠区域的像素值按一定权重相加合成新的图像。 如 图7 图7 所示，假定两幅图像为左右重叠，重叠区域中某像素点到重叠区域左边界的距离为 <math id="M4"><msub><mrow><mi>d</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424614&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424605&type= 3.30200005 3.72533321 ，到重叠区域右边界的距离为 <math id="M5"><msub><mrow><mi>d</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424624&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424617&type= 3.30200005 3.72533321 ，在左右两幅图中对应的灰度分别为 <math id="M6"><msub><mrow><mi>I</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424629&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424626&type= 2.37066650 3.72533321 和 <math id="M7"><msub><mrow><mi>I</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424641&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424632&type= 2.37066650 3.72533321 ，则融合后的灰度值为： <math display="block" id="M8"><mi>I</mi><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><mrow><mi>d</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub></mrow><mrow><msub><mrow><mi>d</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mrow><mi>d</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub></mrow></mfrac><msub><mrow><mi>I</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub><mo>+</mo><mfrac><mrow><msub><mrow><mi>d</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub></mrow><mrow><msub><mrow><mi>d</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mrow><mi>d</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub></mrow></mfrac><msub><mrow><mi>I</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424653&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424637&type= 41.74066544 8.89000034 . 3.3　图像超分辨 2 考虑到实时性，本文采用基于焦平面探测器空间积分模型的图像超分辨重建算法（FPAs’ Spatial Integration model based Micro-Scanning image reconstruction， SIMS） ［ 18 18 ］ ，该算法主要包括以下3个步骤： （1）采用基于离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的图像配准算法对四孔径图像的重叠区域进行位移估计，设置上采样系数为100，即图像的配准精度为像素的1/100，下、左、上子孔径图像相对右子孔径图像的位移估计分别为（0.12，1.34）、（ - 0.24，0.7）和（ - 0.57， - 0.2）。对于稳定的系统结构，此参数仅需一次确定，满足实时应用需求。 （2）基于帧间差分过采样图像重建算法生成过采样重建图像，下、左、上子孔径图像相对右子孔径图像的初始位移量分别为（0.25，0.25）、（0.5，0）和（0.25， - 0.25），经过帧间差分过采样的系数矩阵为： <math display="block" id="M9"><mi mathvariant="bold-italic">H</mi><mo>=</mo><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mtable><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">1</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">0</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">0</mn></mtd><mtd><mn mathvariant="normal">0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">0.546</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">7</mn></mtd><mtd><mtext>    </mtext><mn mathvariant="normal">0.556</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">8</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.156</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">5</mn></mtd><mtd><mtext>    </mtext><mn mathvariant="normal">0.053</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">0.896</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">8</mn></mtd><mtd><mtext>    </mtext><mn mathvariant="normal">0.931</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">9</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.729</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">7</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.099</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">0</mn></mtd></mtr><mtr><mtd><mn mathvariant="normal">1.607</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">9</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.004</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">0</mn></mtd><mtd><mtext>    </mtext><mn mathvariant="normal">0.053</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">1</mn></mtd><mtd><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">0.657</mn><mtext> </mtext><mn mathvariant="normal">0</mn></mtd></mtr></mtable></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424674&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424660&type= 70.35800171 18.79599953 . （3）基于调制传递函数（Modulation Transfer Function，MTF）的空间积分模型建立Wiener滤波器，抑制探测器空间积分的影响，获得高分辨图像。考虑到探测器在空间上离散采样，像元内空间积分导致图像模糊，探测器空间积分模型的MTF近似为： <math display="block" id="M10"><msub><mrow><mi>L</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">M</mi><mi mathvariant="normal">T</mi><mi mathvariant="normal">F</mi></mrow></msub><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi></mrow></mfenced><mo>=</mo><mi mathvariant="normal">s</mi><mi mathvariant="normal">i</mi><mi mathvariant="normal">n</mi><mi>c</mi><mfenced separators="|"><mrow><mfrac><mrow><mi>u</mi></mrow><mrow><mi>M</mi></mrow></mfrac><mi>α</mi></mrow></mfenced><mi mathvariant="normal">s</mi><mi mathvariant="normal">i</mi><mi mathvariant="normal">n</mi><mi>c</mi><mfenced separators="|"><mrow><mfrac><mrow><mi>v</mi></mrow><mrow><mi>N</mi></mrow></mfrac><mi>β</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424665&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424677&type= 55.11800003 9.22866726 ， 式中： <math id="M11"><mi>u</mi><mo>=</mo><mo>-</mo><mi>M</mi><mo>/</mo><mn mathvariant="normal">2</mn><mo>,</mo><mo>-</mo><mi>M</mi><mo>/</mo><mn mathvariant="normal">2</mn><mo>+</mo><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><mi>M</mi><mo>/</mo><mn mathvariant="normal">2</mn><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424703&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424667&type= 59.09733200 3.47133350 ； <math id="M12"><mi>v</mi><mo>=</mo></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424709&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424706&type= 5.84200001 2.79399991 <math id="M13"><mo>-</mo><mi>N</mi><mo>/</mo><mn mathvariant="normal">2</mn><mo>,</mo><mo>-</mo><mi>N</mi><mo>/</mo><mn mathvariant="normal">2</mn><mo>+</mo><mn mathvariant="normal">1</mn><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><mi>N</mi><mo>/</mo><mn mathvariant="normal">2</mn><mo>-</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424688&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424685&type= 50.63066483 3.47133350 ； <math id="M14"><mi>M</mi><mo>×</mo><mi>N</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424691&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424715&type= 11.09133339 2.87866688 为探测器面阵规格；常数 <math id="M15"><mi>α</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424696&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424718&type= 1.94733346 2.79399991 和 <math id="M16"><mi>β</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424731&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424728&type= 1.94733346 3.64066648 分别表示探测器水平和竖直方向的占空比。 根据探测器MTF空间积分模型，建立Wiener滤波器： <math display="block" id="M17"><mi>M</mi><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi></mrow></mfenced><mo>=</mo><mfrac><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>M</mi><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mn mathvariant="normal">0,0</mn></mrow></mfenced></mrow></mfrac><mfrac><mrow><msubsup><mrow><mi>L</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">M</mi><mi mathvariant="normal">T</mi><mi mathvariant="normal">F</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">*</mi></mrow></msubsup><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi></mrow></mfenced></mrow><mrow><msup><mrow><mfenced open="|" close="|" separators="|"><mrow><msub><mrow><mi>L</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">M</mi><mi mathvariant="normal">T</mi><mi mathvariant="normal">F</mi></mrow></msub><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi></mrow></mfenced></mrow></mfenced></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msup><mo>+</mo><mi>Γ</mi></mrow></mfrac></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424734&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424724&type= 59.94400024 11.09133339 ， 其中： <math id="M18"><msubsup><mrow><mi>L</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">M</mi><mi mathvariant="normal">T</mi><mi mathvariant="normal">F</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">*</mi></mrow></msubsup><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424747&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424744&type= 16.00200081 3.97933316 是 <math id="M19"><msub><mrow><mi>L</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">M</mi><mi mathvariant="normal">T</mi><mi mathvariant="normal">F</mi></mrow></msub><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mi>u</mi><mo>,</mo><mi>v</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424752&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424750&type= 16.00200081 4.06400013 的复共轭； <math id="M20"><mi>Γ</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424757&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424739&type= 2.62466669 2.79399991 为常数，取值随占空比和噪声等级变化，这里设置为0.4； <math id="M21"><mi>M</mi><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mn mathvariant="normal">0,0</mn></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424776&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424773&type= 12.78466606 3.97933316 为滤波器的直流分量。 4 实验结果与讨论 1 实验利用“十”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像系统获取分辨率靶标图像和外界场景图像，并进行了图像预处理、配准与拼接以及超分辨处理。 4.1　分辨率靶标测试 2 图8 图8 （a）为CI黑体SR-800N，辐射面尺寸为7×7英寸，温度为0~125 ℃； 图8 图8 （b）为四条带分辨率靶标，辐射率为0.93，宽度 W 分别为7.13，8.00，8.98，10.08 mm。按照成像系统刚好区分靶标条带的分辨率要求，可得工作距离 D W 与 W、 镜头焦距 f 以及探测器像元尺寸 P S 的关系为： <math display="block" id="M22"><msub><mrow><mi>D</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">W</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mi>f</mi><mo>×</mo><mfrac><mrow><mi>W</mi></mrow><mrow><msub><mrow><mi>P</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">S</mi></mrow></msub></mrow></mfrac></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424764&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=28424779&type= 20.23533440 8.80533314 . 考虑到分辨率靶标有4组不同宽度的条带，根据 式（8） 式（8） 设定靶标放置在729~819 mm之间，即第二组和第三组条带对应的工作距离。实验中将分辨率靶标固定到黑体辐射面前，并在距分辨率靶标800 mm处放置实验系统，保证实验系统、分辨率靶标和黑体三者的中心一致。为了丰富场景信息，将风扇置于靶标右侧，光学夹具置于靶标左侧。考虑到红外图像显示时采用全局动态范围压缩算法，而分辨率靶标占据像素较少，故将黑体温度设为与室温相差5 K（黑体温度为299 K，室温为294 K），便于观察场景信息。 图9 图9 给出了四孔径采集图像预处理前后的对比，其中 图9 图9 （a）为探测器直接输出原始数据经过压缩显示的图像， 图9 图9 （b）为经过NUC及盲元剔除的图像。非均匀性校正采取两点NUC方法，盲元通过中值滤波值（滤波核3×3）替代。由于探测器自身工艺及设计的读出电路不可避免地存在差异，4张单孔径图像略有差异。经过预处理，竖条纹噪声明显减少，可以清楚地看到靶标、风扇和光学夹具。4张单孔径图像除获取分辨率靶标外，还获取了不同的场景信息，左上图像包含风扇和光学夹具信息，左下图像缺失光学夹具部分信息，右上图像缺失风扇信息，右下图像缺失光学夹具信息。 图10 图10 为进行拼接处理前后的图像效果。可以看出，系统视场重叠与 图2 图2 （b）的理想情况有所差异；采取灰度线性加权融合过渡策略，有效缓解了拼接处灰度不一致的情况；经过图像配准与拼接后，成像视场增大，场景信息比单孔径图像明显增多。 由于四孔径重叠区域不可避免地存在亚像素级错位，重叠区域较4幅单孔径图像均有所模糊。 图11 图11 为几种不同重构方法的高分辨图像比较。这里最近邻、双线性和双三次插值时选择了4幅单孔径图像中成像效果最好的图像进行。由于探测器像素少，角分辨率较低，图像马赛克现象较为严重，难以直接通过观察分辨率靶标来获得分辨率的提升率，只能从图像清晰度方面来评价插值效果。从直接的图像效果来看，SIMS插值效果最好，最近邻插值次之，双三次插值优于双线性插值；经过SIMS重构的第三组条带边缘最清晰，第二组条带较最近邻插值稍差，但条带边缘的清晰度仍然是最高的。 4.2　外界场景测试 2 对实际场景进行了测试实验。 图12 图12 为对实验室内人群的成像效果图， 图12 图12 （a）为系统直接输出原始数据经过压缩后显示的图像， 图12 图12 （b）为经过非均匀性校正以及盲元剔除的预处理图像。预处理后的场景信息清晰可见，竖条纹噪声明显减少，且由于图像显示为全局动态范围压缩算法，故视觉效果方面外界场景图像噪声比分辨率靶标图像噪声小。 4幅单孔径图像获取了不同的场景信息，左上图像包含灯管信息，左下图像缺失第一人的右手信息和第三人的头部信息，右上图像缺失第三人的左手信息，右下图像包含置物架信息。 图13 图13 为有/无拼缝处理的拼接图像对比，拼缝处理采取灰度线性加权融合过渡策略，有效解决了拼接处灰度不一致情况。可以看出，由于实际外界场景图像的工作距离与分辨率靶标测试不同，其透视变换矩阵明显不同。经过图像配准与拼接后，成像视场增大，场景信息比单孔径图像明显增多。但受配准精度和探测器角度的影响，重叠区域的图像较单孔径图像有一定的模糊。 图14 图14 分别给出几种重构方法的中心高分辨图像。与分辨率靶标测试一样，采用最近邻、双线性和双三次插值时，选择4幅单孔径图像中成像效果最好的一幅进行。从图像效果来看：SIMS插值效果最好，双三次插值次之，直接过采样最差，最近邻插值较双线性插值图像清晰，但图像边缘的锯齿状效应更明显。 4.3　客观评价 2 由于本系统难以获得原始的高分辨图像，常用的全参考客观评价指标峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR）和结构相似度（Structural Similarity，SSIM）无法使用。虽然各类研究提出了一些图像重建效果的评价指标，但还没有公认的无参考客观评价指标。本文从图像清晰度方面进行重构图像效果的评价。图像清晰度评价指标能够较好地与人眼主观视觉感受保持一致，常用图像信息熵（Information Entropy， IE）、基于熵的增强判据（Measure of Enhancement by Entropy， EME）、均方根对比度（Root-Mean-Square Contrast， RMSC）、Brenner梯度函数、Tenengrad梯度函数，以及灰度方差乘积函数SMD2等进行重建图像质量的综合评价。评价指标值越大，图像信息越丰富，清晰度也越高。 表1 表1 列出了图 11 11 ， 14 14 几种重建算法的无参考客观评价指标对比。可以看出：在IE方面，SIMS与双三次插值优于双线性插值和最近邻插值；在EME方面，SIMS优于其他3种插值算法；在RMSC方面，针对靶标测试，SIMS优于其他3种，针对人群测试，4种算法差不多，但SIMS最好；在Brenner梯度和Tenengrad梯度方面，SIMS最优，最近邻插值次之，双线性插值最差，与主观视觉分析一致；在SMD2方面，SIMS仍然是最好的。综合来看，SIMS的重建效果优于其他3种插值算法。 2 Evaluation 2 IE 2 EME 2 RMSC Target Person Target Person Target Person Nearest 7.251 2 7.427 1 5.918 8 16.673 1 48.990 0 66.695 4 Bilinear 7.287 4 7.749 6 5.747 0 15.068 4 47.512 9 64.369 7 Bicubic 7.332 8 7.774 9 6.167 4 17.396 5 48.380 8 66.219 2 SIMS 7.337 7 7.817 2 13.453 3 20.506 6 53.869 5 66.750 2 2 Evaluation 2 Brenner 2 Tenengrad 2 SMD2 Target Person Target Person Target Person Nearest 490.110 8 693.499 0 19.665 0 27.758 1 37.429 0 105.365 2 Bilinear 253.719 1 485.829 3 14.906 3 24.777 2 23.834 4 83.635 3 Bicubic 347.261 0 613.435 6 17.179 2 26.946 7 32.690 9 106.080 0 SIMS 520.973 9 948.073 0 27.003 4 30.196 7 318.566 9 317.876 9 5 结　论 1 本文研究了“十”字型多孔径视场部分重叠仿生热成像模式，给出了“十”字型四孔径/五孔径两种仿生热成像模式，并研制了“十”字型四孔径视场部分重叠仿生热成像系统，其拼接总视场为单孔径相机的2.36倍，四孔径重叠区域占总视场的7.78%；通过去盲元和非均匀性校正、基于透视变换的图像拼接以及基于SIMS的超分辨处理，此类仿生热成像模式在探测器受限的条件下能够缓减大视场和高分辨率的矛盾，构成空间变分辨率仿生复眼成像系统，可望应用到新型成像制导子弹、微型无人机紧急避障系统等领域。 本文主要论述系统构成、视场拼接以及实现空间变分辨率的途径等，目前图像配准与拼接算法采取手动选取特征点的方式来获得透视变换矩阵，存在人为误差干扰。由于4个单孔径相机的响应率不完全一致且像素太少，超分辨图像存在马赛克现象。超分辨率的提升与重叠率的关系、运动目标快速检测、偏振成像及双色成像等仿生复眼特性将是后续研究的内容。 参考文献 金伟其 ， 林青 ， 裘溯 ， 等 . 多孔径仿生复眼成像系统技术进展综述 ［J］. 光学与光电技术 ， 2011 ， 9 （ 6 ）： 9 - 13 . doi: 10.3969/j.issn.1672-3392.2011.06.002 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1672-3392.2011.06.002 多孔径仿生复眼成像系统技术进展综述 JIN W Q ， LIN Q ， QIU S ， et al . 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