1 南京航空航天大学 计算机科学与技术学院，江苏 南京 211106
2 中国航天科工飞航技术研究院，北京 100074
红外图像去雾是指通过去除雾霾、烟雾等介质对红外图像的影响，恢复红外成像系统对比度和视觉质量的过程。红外图像凭借全天时、不受光照限制等优势，在**、安防、医疗、能源勘探等领域广泛地应用。然而，由于大气介质对红外图像的干扰，这些应用往往受到限制，因此红外图像去雾成为一个重要的研究领域。近年来，随着计算机视觉、深度学习等技术的不断发展，红外图像去雾技术也取得了一系列重要进展，为红外图像应用的发展提供了强有力的支持。根据红外图像去雾过程中所依赖数据的不同，将现有的红外图像去雾方法划分为多信息融合和单帧图像处理两大类，其中多信息融合因为需要额外的信息来帮助图像恢复而使其应用受到限制；而目前基于单帧图像处理的主流方案包括图像增强和图像重建两个发展方向。对各种分类的代表算法进行了简要梳理，并分析了其原理、优势及不足。最后，对红外图像去雾的发展趋势做出了预测。该工作既可以帮助初学者快速了解该领域的研究现状和发展趋势，也可作为其他研究者的参考资料。
红外图像去雾 多信息融合 单帧图像处理 infrared image dehazing multi-information fusion single-frame image processing 红外与激光工程
2024, 53(2): 20230416
长春理工大学光电工程学院, 吉林 长春 130022
近年来,深度学习在图像超分辨重建方面表现出色。然而,由于复杂的海洋环境,传统的图像超分辨算法存在着调节参数困难等问题,单帧图像超分辨率算法亦存在病态的恢复,生成的像素点具有不确定性。提出了一种多帧图像的超分辨重建算法以用于海面图像重建研究,利用深度学习中的卷积神经网络来学习多帧低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系,从而实现超分辨率重建。同时,由于海洋监测成像系统需要更多的高频信息来判别目标及锁定轮廓,提出应用残差网络框架来改善网络重建图像的质量,恢复更多的高频信息,丰富图像的细节。实验结果表明,所提算法具有较好的图像重建能力,与其他方法相比具有较好的主客观评价结果。
图像处理 深度学习 超分辨率 多帧图像 激光与光电子学进展
2021, 58(16): 1610005
1 中国科学院西安光学精密机械研究所, 陕西 西安 710119
2 中国科学院大学, 北京 100049
遥感面阵凝视成像系统可以得到同一场景的多幅图像, 研究者常利用这一特点进行多幅图像超分辨重建, 以提高遥感图像空间分辨率。但是这类研究往往将超分辨过程独立出来, 很少结合成像系统的几何参数优化超分辨重建模型。因此, 对成像姿态影响图像不同方向上分辨率的问题进行了分析, 提出了基于姿态角的各向异性模糊估计, 使退化模型更加准确。同时, 为了进一步精确面阵凝视成像系统超分辨重建中的匹配参数估计, 提高由系统引起的全局初始匹配误差的包容性, 基于最大后验法提出并行优化超分辨率图像和匹配参数的方法。算法充分利用成像过程信息并实时优化匹配参数, 实验结果证明与现有方法相比, 不仅可以得到细节信息更丰富, 更易于人眼观察的遥感图像, 并且均方误差降低0.3倍左右, 信息熵平均提高1.2。
超分辨率重建 多幅图像处理 遥感成像 super-resolution reconstruction multi-frame image processing remote sensing imaging 红外与激光工程
2019, 48(1): 0126002
1 装备学院研究生院, 北京 101416
2 装备学院光电装备系, 北京 101416
高动态范围成像技术能够避免因为拍摄方向如逆光和曝光量的不同而使图像存在亮度信息缺失和色差，影响真实场景的信息采集。该技术有利于在复杂环境下获得更高的成像质量，被广泛应用于模式识别、智能交通系统、遥感遥测、**侦察等众多领域。相机响应函数的标定是高动态范围成像技术的关键，能够建立真实场景的辐照度与采集图像亮度值之间的映射关系，从而获得真实场景的高动态范围图像。所提出的算法通过单帧输入图像获得成像系统的相机响应函数，大大地提高了计算效率，并且适用于欠曝光及过曝光条件下采集的图像，扩展了相机响应函数标定算法的应用范围。
成像系统 高动态范围图像处理 相机响应函数 边缘颜色分布 贝叶斯估计 单帧图像
中国工程物理研究院流体物理研究所, 四川 绵阳 621900
发展了一种基于角谱分离的全光分幅方式的多幅激光差分干涉与阴影成像诊断系统，可以在一次实验中拍摄2~4幅、幅间隔3~12 ns的高清晰阴影图像或干涉图像，并结合4f 差分干涉仪结构，可用于具有大密度梯度特征的Z箍缩等离子体的电子密度的高时空分辨诊断。在PTS(Primary Test Stand)装置的柱状单壳层钨丝阵Z箍缩实验中，一序列等离子体内爆阴影图像给出了内爆速度、压缩比、磁瑞利泰勒(MRT)不稳定性演化过程等观测结果。在XP-1 脉冲功率装置的平面钨丝阵实验中，得到的干涉图和电子密度计算结果给出了丝阵早期烧蚀阶段的等离子体分布及演化情况。
成像系统 等离子体诊断 多幅干涉 分幅成像 Z箍缩 电子密度 中国激光
2015, 42(12): 1208007
利用电荷耦合器件(CCD)在一定范围内与光照度成线性响应的特性，提出了一种通过双帧图像融合的方法，进行脉冲激光束散角的检测，并通过Matlab数学仿真和实验验证了其可行性和准确性。该方法扩大了光照度适用范围；弥补了CCD动态响应范围不宽的缺陷，很好的解决了脉冲激光束散角测量精度不高的问题。实验结果显示，该方法的测量精度为2%。
测量 脉冲激光 束散角 图像融合 双帧图像
吉林工商学院 信息工程分院，吉林 长春130062
针对高分辨率真实感的虚拟环境及场景浏览时变焦观察的需要，研究了基于图像的高分辨率场景生成技术。图像分辨率增强技术是指利用已采样的信息来重新构建分辨率更高的场景图像，包含单帧图像的分辨率增强和多帧图像序列的分辨率增强两种技术。对于单帧图像的分辨率增强技术，提出了一种基于熵变分的图像分辨率增强算法。该算法在贝叶斯估计和最大熵原理的基础上，将图像像素点梯度信息应用到图像分辨率增强中，从而建立起一种基于图像梯度信息的各向异性自适应分辨率增强算法。对于多帧图像序列的超分辨率复原技术，在单帧熵变分模型的基础上，将双边滤波技术引入到图像超分辨率复原中，建立了一种基于广义熵变分的图像超分辨率复原模型，提出了一种基于几何距离和梯度信息的双重加权各向异性分辨率增强算法。实验结果表明：使用本文算法得到的高分辨率复原图像具有较高的峰值信噪比和视觉质量，与传统图像分辨率增强算法相比具有一定的优势。
高分辨率 单帧图像 多帧图像序列 双边滤波 信噪比 high image resolution one frame image multi-frames bilateral filtering signal noise ratio
上海交通大学,图像处理与模式识别研究所,上海,200030
在分析柱透镜光栅立体图像制作原理的基础上,提出一种基于单帧图像的计算机辅助彩色立体图像生成方法.采用实际景物某一角度的单帧图像,自动模拟生成不同观测角的序列帧,并以此为基础进行立体图像的合成.分析了该方法的误差,提出相应的处理方案.实验表明,该方法只需原实际景物某一角度的单帧图像,在经济性和实用性上具有明显的优势.
立体图像 单帧图像 图像插值 图像合成 柱透镜光栅 Stereo image Single frame image Image interpolation Image composition Lenticular screen
