Сверхразрешение в системах пассивного радиовидения

На правах рукописиТимановский Алексей ЛеонидовичСВЕРХРАЗРЕШЕНИЕ В СИСТЕМАХПАССИВНОГО РАДИОВИДЕНИЯСпециальность 05.13.18 – математическоемоделирование, численные методы и комплексыпрограммАвторефератдиссертации на соискание ученой степеникандидата физико-математических наукМосква − 2007Работа выполнена в Учебно-научном центре магнитной томографии испектроскопии МГУ им. М.В.

Ломоносова и на кафедре радиофизикифизического факультета МГУ.Научный руководитель:Доктор физико-математических наук,профессор Ю. А. ПироговОфициальные оппоненты:Доктор физико-математических наук,профессор А.С. БелановДоктор физико-математических наук,профессор А.И. ЧуличковВедущая организация:Институт радиотехники и электроники РАНЗащита диссертации состоится «8» ноября 2007 года в 16:00 часов назаседании Диссертационного Совета Д.501.001.17 в МГУ им.

М. В. Ломоносовапо адресу: 119992, г. Москва, ГСП, Ленинские Горы, МГУ, физическийфакультет, ауд. СФА.С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке физическогофакультета МГУ им. М. В. Ломоносова.Автореферат разослан «____» __________ 2007 г.Ученый секретарьДиссертационного Совета Д.501.001.17доктор физико-математических наук, профессорП. А. ПоляковВведениеДиссертационная работа посвящена математическому моделированию формирования изображений в системах пассивного радиовидения и численным методамрешения задачи восстановления изображения.Актуальность темы.Актуальность диссертационной работы связана с постепен-ным расширением списка прикладных областей, где становятся востребованнымисистемы радиовидения, и соответственно ростом интереса к ним.

Одновременнос развитием полупроводниковых технологий становится технически возможнымпостроить низкошумящие неохлаждаемые усилители миллиметрового диапазона,что делает радиовидение более доступным. Основные области применения систем радиовидения — это те, где уже традиционно применяются инфракрасные(ИК) методы. Преимуществом радиовидения над ИК системами является всепогодность, т.е. способность получать изображения объектов независимо от погодных условий и времени суток.Среди практических областей применения радиовидения можно выделить следующие: обеспечение авиационной безопасности, навигация в условиях ограниченной видимости, экологический мониторинг (например спутниковая система предупреждения о лесных пожарах), вулканология, выявление скрытого под одеждойоружия в публичных местах, медицина, пассивная локация произвольных объектов и тому подобные.В то же время из-за гораздо большей рабочей длины волны системы пассивногорадиовидения заметно проигрывают по разрешению оптическим системам ИК ивидимого диапазона.

В связи с этим выделилось направление по разработке методов повышения разрешения путем математической обработки радиоизображений.Большинство инновационных работ по сверхразрешению было выполнено в контексте радиоастрономии, где имеется своя специфика, а признанного универсального алгоритма обработки для систем радиовидения не существует. Разработка1такого метода способствует более широкому внедрению систем радиовидения.Вторым существенным недостатком пассивного радиовидения является его низкое быстродействие из-за необходимости накапливать сигнал в каждой точке измерений (обычно 0.1 с). Этот недостаток стараются преодолеть с помощью многоканальных систем, где за одно измерение можно получить сразу несколько пикселов изображения.

Такие системы начали разрабатываться сравнительно недавно,и вопросы обработки и повышения разрешения в таких системах пока еще оченьнеразвиты. В то же время практика показала, что применение в многоканальныхсистемах методов, работающих в одноканальном случае, затруднительно, в связис чем возникла потребность разработки специальных алгоритмов сверхразрешения, адаптированных для случая многоканальных устройств [6].Цель работы.Целью работы является разработка методов повышения разреше-ния одно- и многоканальных систем пассивного радиовидения путем математической обработки выходных сигналов радиометров.Научная новизна.1.

Произведено сравнение нескольких известных методов восстановления изображения применительно к задачам радиовидения. Изучены их характеристики при обработке реальных сигналов систем пассивного радиовидения различных диапазонов и с отличающимися аппаратными функциями. На основеэтих методов разработан улучшенный алгоритм сверхразрешения, а такжевыработаны рекомендации по его использованию, выбору параметров и применению методов регуляризации.2.

Экспериментально подтверждена зависимость уровня сверхразрешения отсоотношения сигнал/шум. Произведено сравнение полученной зависимостис известными теоретическими моделями.3. Показано, что при сверхразрешении восстанавливаются высшие пространственные частоты, отсутствовавшие в исходном изображении.24. Рассмотрен вопрос согласованности и корректности последовательного применения метода компенсации динамических искажений и АСР при обработкевыходного сигнала радиометров.5.

Рассмотрен вопрос о влиянии формы аппаратной функции на поведение АСР.Установлено, что уровень бокового лепестка оказывает существенное влияниена сходимость АСР.6. Предложена процедура выбора порога нелинейной фильтрации, оптимального для регуляризации алгоритмов сверхразрешения изображений, полученных в системах пассивного радиовидения.7. Разработан и опробован на практике метод повышения разрешения в многоканальных системах.Научная и практическая значимость.Предлагаемый алгоритм имеет большуюпрактическую значимость, так как позволяет повысить разрешение приборов путем математической обработки данных без изменения конструктивных параметров систем — путем уменьшения рабочей длины волны или увеличения апертуры(размеров) системы.Защищаемые положения.1. Разработанный алгоритм математической обработки радиометрических изображений, позволяет повысить разрешение за счет учета дополнительных априорных сведений, вытекающих из физических принципов радиометрии.

Показано, что физической причиной сверхразрешения является восстановлениепространственных частот, ослабленных в необработанном изображении.2. Предлагаемый метод получения и обработки радиоизображений в многоканальных системах позволяет повысить качество изображения (уменьшитьшумы) без увеличения времени сканирования, скомпенсировать нежелательный дрейф радиометров и повысить разрешение получаемых изображений за3счет взаимной компенсации шумов различных радиометров при полученииими сигнала от одной области объекта.3.

Разработанный метод регуляризации решения позволяет стабилизировать поведение АСР при низком отношении сигнал/шум (< 20 дБ) при помощивэйвлет-шумоподавления. Метод основан на разделении шумовой и полезнойсоставляющих изображения путем нелинейной фильтрации.4. У предлагаемого АСР выявлено ограничение на форму аппаратной функции: для сохранения эффективности алгоритма уровень бокового лепесткане должен превышать −15 ÷ −10 дБ.5. Достижимый уровень сверхразрешения в радиовидении определяется отношением сигнал/шум в соответствии с полученными данными и теории и эксперимента.

Большее отношение сигнал/шум позволяет достичь более высокого сверхразрешения.Структура и объем диссертации.Диссертация состоит из введения, пяти глав,заключения и списка литературы, включающего 93 наименования. Общий объемтекста — 108 страниц, работа содержит 41 рисунок и 1 таблицу.Апробация работы и публикации.Разработанные алгоритмы опробованы при об-работке экспериментальных данных, полученных с помощью двух установок пассивного радиовидения, используемых в лаборатории микроволновой радиометриикафедры радиофизики физического факультета МГУ им. М.В.

Ломоносова: первая установка — одноканальная система 3-мм диапазона; вторая — одиннадцатиканальная система 8-мм диапазона.Основные результаты, изложенные в диссертации, докладывались автором наконференции ”Радиотелескопы-2002”; IX Всероссийской школе-семинаре ”Волновые явления в неоднородных средах” (Московская обл., Звенигород); Международной конференции ”Joint 29th International Conference on Infrared and Millimeter4Waves and 12th International Conference on Terahertz Electronics” (University ofKarlsruhe, Karlsruhe, Germany, 2004).

Материалы диссертации опубликованы визданиях: SPIE Proceedings 2002 — 2004; International Journal of Infrared andMillimeter Waves, 2004; ”Журнал радиоэлектроники”, 2004; Вестник МГУ, 2006;Радиотехника, 2006; Известия ВУЗов, ”Радиофизика”, 2006. Материалы работынеоднократно докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры радиофизики МГУ.1.Получение изображения в одноканальных системах пассивного радиовиденияПервая глава описывает методы получения изображения в системах пассивногорадиовидения.

После краткого введения и описания принципов работы системв ней рассмотрен алгоритм обработки сигнала для компенсации динамическихискажений, а также описано, как при этом изменяются статистические характеристики сигнала.Физические принципы формирования изображения в системах пассивного радиовидения.Принцип работы систем пассивного радиовидения основан на фиксацииконтраста теплового радиоизлучения объектов. Тепловое излучение, описываемоеформулой Планка, носит шумовой характер и в миллиметровом диапазоне имеетвесьма низкую интенсивность — ∼ 10−15 (Вт/(Гц·м2 )).

Для детектирования стольслабых сигналов применяются радиометры — сверхчувствительные приемники,принцип действия которых основан на накоплении полезного сигнала. Контрастполучаемого изображения образуется из-за различия коэффициентов отраженияи поглощения и температур наблюдаемых предметов.Предел углового разрешения системы Rϕ определяется соотношением апертуры приемной антенны D и рабочей длины волны λ. Оно известно как рэлеевскийпредел, и под сверхразрешением понимается достижение разрешения выше этого5пределаRϕ ≈ 1.22λ/D .Скорость получения радиотермоизображения зависит от размера получаемогоизображения, скорости механического сканирования и времени интегрированиярадиометра, которое является временем получения одного элементарного участкаизображения — пиксела и определяет чувствительность системы.Для уменьшения уровня шума на выхо-Компенсация динамических искажений.де радиометра, согласования его с динамическим диапазоном и частотой дискретизации АЦП в выходном каскаде радиометра стоит ФНЧ с достаточно большойпостоянной времени (∼ 1 c).

Это приводит к тому, что при работе в динамическом режиме (когда входной сигнал зависит от времени) выходной сигнал получается искаженным. Для устранения этого нежелательного явления используетсяметод компенсации динамических искажений. В диссертации рассмотрена дисперсия сигнала на выходе этого метода и показано, что в пределе при большойчастоте дискретизации сигнала и сохранении конечного числа отсчетов дисперсияэквивалентна дисперсии сигнала после усреднения kэфф = k − 2τT отсчетов. Здесь k— истинное число отсчетов, использованное в методе компенсации динамическихискажений; T — период дискретизации; τ — постоянная времени фильтра.Далее в работе рассмотрено преобразование сигнала в системе пассивного радиовидения и показано, что в силу того, что в радиометрах соотношение полосУВЧ и ФНЧ ∆F · τ ∼ 108 ÷ 109 , оценка радиояркостной температуры с использованием рассмотренных приборов и алгоритмов является несмещенной и обладаетнормальным распределением. Это недостижимо без использования метода компенсации динамических искажений.2.Алгоритмы сверхразрешения для одноканальных системГлава 2 посвящена алгоритмам сверхразрешения изображений, полученных с помощью одноканальных систем.

В ней рассмотрено несколько известных линейных6и нелинейных алгоритмов, проведено сравнение их эффективности на основаниивыработанных критериев. Предложен улучшенный алгоритм сверхразрешения,разработанный на их основе. Проанализирован вопрос о теоретически достижимом пределе сверхразрешения. Описаны результаты применения алгоритмов дляобработки тестовых искусственных и экспериментальных изображений 3-мм диапазона.Постановка задачи.Модель формирования изображения на выходе системы опи-сывается интегральным выражениемZZg(~r) =f (~ρ)h(~r − ρ~) d~ρ + n(~r) ,(1)где ρ~ — двумерный вектор мировых координат; ~r — двумерный вектор в лабораторной системе координат; f (~ρ) — исследуемое распределение радиояркостнойтемпературы; h(~r, ρ~) — аппаратная функция системы; n(~r) — аддитивный шум;g(~r) — результат измерений.