空间调制全偏振计算成像场景迁移超分辨率方法

摘要

空间调制型全偏振计算成像同时获得可见光和红外通道图像,但是受探测器限制,2个通道的图像空间分辨率不一致,给后端的图像融合及目标探测过程带来不便.为此,提出基于场景特征迁移学习的空间调制型计算成像超分辨率方法.首先在分析空间调制计算成像的相同场景异源图像特点基础上,构建场景特征迁移模型;然后建立改进场景迁移卷积神经网络结构并选择修正线性激活函数,同时增加空间分辨率一致性约束;再设计最优光谱迁移响应学习策略,并作为前端输入加到超分辨率网络;最后将光谱迁移响应优化与全偏振超分辨率重建的参数联合学习,获得高分辨率偏振图像.利用实际成像系统的仿真数据及系统数据进行2倍和3倍超分辨率实验,从主观视觉效果、客观量化评价指标和偏振参量解析结果3个方面对多个指标进行评价.结果表明,文中方法在视觉效果上能够保持目标轮廓并抑制噪声干扰,在16个客观指标对比数据上取得了10个优于、3个相同和3个低于的结果,验证了该方法的有效性,为成像系统定标校正提供数据支持.