Сверхразрешение в системах пассивного радиовидения (1104766), страница 3
Текст из файла (страница 3)
Его ключевой особенностью является то, что ищется одно общее решение fˆ, а не набор решений fˆ(k) для каждого канала. Или записывая формальPNˆно, решение ищется путем минимизации функционала J(fˆ) =k=1 J(k) (f ) =PNˆ2ˆk=1 kg(k) − h(k) ⊗ f k , зависящего от общего решения f .
Ключевым шагом разраiчастьботанного алгоритма является шаг, на котором в вычисленной оценке ĝ(k)пикселов заменяется реальными данными g(k) , именно он отличает этот алгоритмот одноканальных. Это преобразование позволяет преодолеть трудность, связанную с тем, что область g(k) существенно меньше области, в которой ищется решение fˆ.Случай различного уровня шума в каналах установки.Еще одной проблемой,специфичной для многоканальных систем является различный уровень шума вканалах установки. Как было показано в предыдущих разделах, степень сверхразрешения, сходимость АСР и оптимальное число итераций зависит от соотношения энергий сигнала и шума.
Поэтому без принятия специальных мер, либоизображение одних каналов будет недоразрешенным, либо изображение других13каналов будет искажено из-за превышения оптимального числа итераций.Для компенсации более быстрой сходимости одних каналов относительно других можно использовать относительно простой подход. Для этого нужно делатьшаг не на вычисленное приращение δ fˆi , а на меньшую величину, тем самымуменьшая скорость итерацийfˆi+1 = fˆi + α(k) δ fˆ ,где 0 < α(k) < 1 — коэффициент замедления итераций; δ fˆi — приращение наi-ом шаге.
Конкретное значение α(k) зависит от соотношения уровней шума иприменяемого АСР. Для наименее шумных каналов коэффициент α(k) выбиралсяравным 1, для остальных — обратно пропорционально уровню шума в них.α(k)kn(m) k2,=kn(k) k2где m — номер канала с наименьшим шумом.Оптимизация процедур сканирования с учетом последующего сверхразрешения.Традиционно изображения в многоканальных системах получались таким образом, что каждый канал ”снимал” участок изображения строго между соседнимиканалами, то есть области соседних каналов не перекрывались. При сверхразрешении это создавало уже рассмотренные выше трудности, и хотя новый методпозволяет бороться с ними, но и он, естественно, более эффективен при использовании бо́льших изображений.
Еще одна проблема характерна для систем накомпенсационных радиометрах. Дело в том, что они подвержены медленному, нодостаточно сильному (до десятков К) дрейфу уровня выходного сигнала. Дрейфможно рассматривать как коррелированный шум, который сильно влияет на процесс сверхразрешения. В связи с этими трудностями и особенностями работы рассматриваемого АСР было принято решение производить измерения с большимперекрытием между соседними каналами.Для того чтобы общее время измерения не увеличилось, время интегрирования при измерении одного пиксела нужно пропорционально уменьшить. Так, если14каждый участок наблюдаемой сцены измеряется M каналами, то время интегрирования для каждого канала нужно уменьшить в M раз. Кроме того, такой подходпозволяет повысить общую надежность системы, так как при выходе одного канала из строя не происходит выпадение части данных, а происходит лишь локальноеухудшение отношения сигнал/шум.С точки зрения теории вероятностей при таком подходе усреднение по временичастично заменяется усреднением по каналам.
Пусть входной шум n(k) состоит из”белой” компоненты µ(k) и сверхнизкочастотной ν(k) : n(k) = µ(k) + ν(k) . В диссертации показано, что в этом случае дисперсия выходного шума ξ при обычной схемеизмерений и ξ ′ при модифицированной равныD {ξ{T }} = Rξ{T } (0) =D{ξ ′ } = D(µ0+ Rν (0) ,T)MX11µ0+ Rν (0) .ξ{T /M } = Rξ ′ (0) =MTMk=1Видно, что дисперсия, обусловленная дрейфовой компонентой, уменьшается в Mраз. Таким образом, показано, что сканирование с перекрытием каналов и меньшим временем интегрирования приводит к повышению надежности системы иуменьшению уровня шума, обусловленного дрейфом радиометров.Основные результаты, полученные в работе1.
Предложен и реализован алгоритм сверхразрешения, который позволяет достичь разрешения выше рэлеевского. Это подтверждено многочисленнымиопытами по компьютерному моделированию и обработкой экспериментальных данных, полученных с использованием различных установок. Повышение разрешения происходит за счет восстановления высших пространственных частот.2. Анализ статистических характеристик показал, что для предварительной обработки радиометрического сигнала можно использовать метод компенсации15динамических искажений, так как получаемая с его помощью оценка радиояркостной температуры является несмещенной и обладает нормальным распределением.3. Экспериментально показано, что степень сверхразрешения зависит от отношения сигнала к шуму, что согласуется с теоретическими представлениями.В то же время характеристики рассмотренных АСР достаточно далеки оттеоретического предела.
Частично исправить ситуацию помогает метод нелинейного вэйвлет шумоподавления, который уменьшает негативное влияниесильного шума на сходимость АСР. Его применение позволяет стабилизировать решение и достичь лучшего восстановления изображения.4. Выявлено, что существует предел применимости широко используемых АСР— для обработки изображений при высоком уровне бокового лепестка аппаратной функции требуется создание новых методов, оптимизированных дляданной ситуации.5.
Предложен и реализован метод получения радиоизображений в многоканальных системах, в котором применены оптимизированная схема сканированияи разработанный для этого случая алгоритм сверхразрешения. Метод учитывает особенности получаемых в этом случае данных и позволяет избавитьсяот недостатков, присущих поканальной обработке. Кроме того, предложеныметоды по стабилизации этого АСР при различном уровне шума в каналахустановки. Показано также, что сканирование с перекрытием каналов и меньшим временем интегрирования позволяет повысить надежность системы иуменьшить уровень шумов.6. Разработан комплекс компьютерных программ, реализующий сбор и обработку данных по предлагаемому алгоритму и их визуализацию.7. Анализ быстродействия предлагаемого АСР показал, что он пригоден для16использования в системах радиовидения реального времени, где темп обзора сравним с временем реакции человека на предъявляемые стимулы (∼ 10кадров в секунду).Список публикаций[1] Пирогов Ю.А., Гладун В.В., Тищенко Д.А., Тимановский А.Л., Шлемин И.В,Джен С.Ф.
Сверхразрешение в системах радиовидения миллиметрового диапазона // Журнал радиоэлектроники (http://jre.cplire.ru). - 2004. - №3.[2] Пирогов Ю.А., Тимановский А.Л. Влияние боковых лепестков диаграммы направленности приемной антенны на сверхразрешение в системах пассивногорадиовидения // Вест.
МГУ, Сер.3. - 2006. - №1, - С.45-48.[3] Пирогов Ю.А., Тимановский А.Л. Сверхразрешение в системах пассивногорадиовидения миллиметрового диапазона // Радиотехника. - 2006. - №3. С.14-19.[4] Пирогов Ю.А., Тимановский А.Л., Гладун В.В. Получение и обработка изображений в системах пассивного радиовидения // Известия ВУЗов ”Радиофизика”. - 2006. - Том XLIX; №8. - С.664-672.[5] Pirogov Y.A., Gladun V.V., Timanovskiy A.L.
Radio Thermal Images of NaturalObjects in 8-mm and 3-mm Ranges //Int. J. of Infrared and Millimeter Waves. 2004. - Vol.25(6). - P.989-1001.[6] Тимановский А.Л., Пирогов Ю.А., Гладун В.В. Сверхразрешение в многолучевой системе радиовидения миллиметрового диапазона // РадиотелескопыРТ-2002: тезисы докладов. - Пущино, 2002. - С.97-98.[7] Пирогов Ю.А., Гладун В.В., Тимановский А.Л.
Сверхразрешение в пассивной локации миллиметрового диапазона // IX Всеросийская школа-семинар17”Волновые явления в неоднородных средах”, секция 5: тезисы докладов. Звенигород, 2004. - С.38-39.[8] Pirogov Y.A., Gladun V.V., Chzhen S.P., Tischenko D.A., Timanovskiy A.L.Radio thermal images of natural objects in 8-mm and 3-mm ranges // Proc.SPIE. - 2002. - Vol.4719.
- P.318-326.[9] Pirogov Y.A., Gladun V.V., Shlemin I.V., Chzhen S.P., Tischenko D.A.,Timanovskiy A.L., Lebedev A.V. Superresolution and coherent phenomena inmultisensor systems of millimeter-wave radio imaging // Proc. SPIE. - 2003. Vol.5077. - P.110-120.[10] Pirogov Y.A., Gladun V.V., Tischenko D.A., Timanovskiy A.L. Superresolutionin the passive radiovision systems of millimeter-wave range // Proc. SPIE. - 2004.- Vol.5410. - P.299-308.[11] Pirogov Y.A., Gladun V.V., Tischenko D.A., Timanovskiy A.L., Shlemin I.V.,Cheng S.F. Passive millimeter-wave imaging with superresolution // Proc. SPIE.- 2004. - Vol.5573.
- P.72-83.[12] Pirogov Yu.A., Gladun V.V., Timanovski A.L. Superresolution in multi-channelpassive radiovision systems // Joint 29th International Conference on Infraredand Millimeter Waves and 12th International Conference on Terahertz Electronics:Conference Didgest. - Karlsruhe, 2004. - P.747-748.[13] Тимановский А.Л. Численные методы восстановления изображений в системах пассивного радиовидения // Препринт Учебно-научного центра магнитной томографии и спектроскопии МГУ № 2/2007.- М.: ЦМТС МГУ, 2007,20 с.18.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
