1 深圳大学电子与信息工程学院, 广东 深圳 518006
2 深圳大学物理与光电工程学院光电子器件与系统教育部重点实验室, 广东 深圳 518006
3 哈尔滨工业大学光电子技术研究所可调谐激光技术国家级重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150080
4 湖南科技学院电子与信息工程学院, 湖南 永州 425100
实现目标实时动态追踪与识别是条纹管激光成像雷达中亟待解决的问题,针对条纹管激光成像雷达峰值探测三维重构算法运算时间长的问题,提出一种抽样插值目标三维重构算法,以一定的抽样率对条纹图像等间隔抽样并插值运算,再进行峰值特征提取运算。当抽样率为4%时,对于探测距离为706 m的目标,抽样双线性插值重构法的运算速度比原重构法提高了2.3倍,三维重构矩阵的相关系数约为0.99;抽样最近邻插值重构法的运算速度比原重构法提高了3.5倍,三维重构矩阵的相关系数约为0.98。实验结果表明所提算法可以提高目标三维重构速度,并且目标条纹图像帧幅数越多,目标三维重构速度改善效果越好。
遥感 光电子学与激光技术 条纹管激光雷达 超快光学 目标三维重构
1 深圳大学 光电工程学院 光电子器件与系统教育部重点实验室, 广东 深圳 518006
2 湖南科技学院 电子信息工程学院, 湖南 永州425100
条纹空间分辨率从中心到边缘逐渐降低, 为了改善条纹管像面的边缘空间分辨率, 构造了一个基于压缩感知的条纹相机成像重构模型.压缩感知目标函数采用正交匹配法实现, 并对重构参数进行了优化.原成像结果与重构结果对比表明：压缩感知重构图的对比度比原图提高了5%, 极限分辨率比原图提高了2 lp/mm, 并且离轴远区的改善效果好于中心区的改善效果.压缩感知重构方法可以改善像面边缘的成像对比度从而提高条纹相机成像的静态空间分辨率.
光电子学与激光技术 条纹相机 压缩感知 超快诊断 空间分辨率 Optoelectronics and laser technology Streak camera Compressed sensing Ultrafast process diagnosis Spatial resolution
