激光距离选通的扫描式成像技术具有低成本、能避免多次散射等特点,成像扫描与激光束扫描的同步配合是扫描成像技术的难点。设计了一个基于空间光调制器(SLM)的扫描式距离选通激光雷达系统,保证目标反射光的可靠接收,并在时间上和空间上屏蔽后向散射光。在具有不同衰减长度的光散射环境中对本系统进行了测量,实现二维和三维成像。实验结果表明,本系统能够有效地实现光束扫描与距离选通成像扫描的同步,适用于光散射环境中光学成像的可视距离扩展。

相比传统水下摄像机, 水下距离选通成像的作用距离可提高两三倍, 同时基于该技术可实现快速高分辨率三维成像, 在水底详查、避障导航、海洋科学研究、矿藏开发等方面具有广泛应用前景。虽然距离选通成像可通过空间切片的方式抑制水体的后向散射噪声, 实现感兴趣区较高质量的成像, 但是, 在选通图像中仍不可避免地存在空间切片水体的后向散射噪声, 导致图像信噪比和对比度降低, 尤其是对于远距离目标或低反射率目标。介绍了针对水下距离选通二维成像及三维成像去噪方面的技术研究。在二维成像方面, 一是采用双平台自适应增强算法提高图像对比度, 更好地满足人眼视觉要求; 二是采用参考水体去噪算法实现含目标图像的水体去噪, 提高信噪比。在三维成像方面, 针对距离能量相关三维成像, 一是利用参考水体去噪算法实现去噪三维重建, 二是采用双边滤波法对三维图像中数据空洞进行修复, 提高三维图像质量。所述四种方法可独立或联合用于水下距离选通成像的去噪增强, 提高水下距离选通成像技术的性能。

水下超视距三角形距离能量相关三维成像是一种新型的快速非扫描三维成像技术, 可填补水下摄像机(空间分辨率高但作用距离近、无三维信息)与水下声呐(作用距离远但空间分辨率低)间的技术空白。介绍了水下距离能量相关三维成像国内外研究进展, 并重点介绍中国科学院半导体研究所在水下成像方面开展的三角形距离能量相关三维成像的研究工作, 提出了一种融合多脉冲延时积分的三角形距离能量相关三维成像, 梳理了多脉冲延时积分景深调节技术下的典型时域工作参数, 研制的水下激光选通三维成像系统“绿瞳”、“凤眼”和“龙睛”可实现探测距离大于4.8 AL的超视距百万像素三维成像, 已用于渔网等微小目标探测、海洋生物原位探测、水下光学详查等应用中。

在水下高重复频率距离选通成像系统的基础上，设计了一种全选通成像系统。在空间域中，可将整个探测区域划分为多个相互叠加的改进选通切片，一帧图像积分时间内的激光脉冲按照一定规律分布到各个改进选通切片中；在时间域中，在一帧图像积分时间内按照一定规律实现宽选通门对不同激光脉冲回波的等时差移动，使得一帧图像中包含所有距离的目标信息，实现了全选通实时成像。实验对比了连续光成像系统、传统距离选通成像系统和全选通成像系统的成像质量。实验结果表明，全选通成像系统同时具有连续光成像系统探测范围广和距离选通成像系统探测距离远的优点，探测距离大于4.5H(H为衰减长度)，输出视频的帧率为20 Hz。

距离选通超分辨率三维成像是一种新型非扫描三维成像技术,在水下成像、远距离侦察、自动导航等应用中具有重要意义。综述了距离选通超分辨率三维成像技术国内外研究进展,对于梯形距离选通超分辨率三维成像和三角形距离选通超分辨率三维成像从距离能量包络能量态、三维成像步长、信噪比、环境噪声敏感性、距离分辨率以及测距精度等角度进行了对比分析,介绍了距离选通超分辨率三维成像技术的最新研究进展,包括编码超分辨率三维成像、实时距离选通超分辨率三维成像、多脉冲延时积分超分辨率三维成像,并分析了在低对比度目标探测、识别、水下三维成像方面的应用情况,以及笔者实验室在距离选通超分辨率三维成像技术方面开展的研究工作。距离选通三维成像技术的发展趋势为获取更高的三维成像景深分辨率比,实现快速高分辨率三维成像。

针对水下距离选通激光成像图像模糊导致自动聚焦难的问题, 提出了多分辨率爬山自动聚焦法, 解决了系统实时聚焦问题, 获得了高清晰度高质量图片。该方法利用图像的多分辨率原理, 通过空间采样处理形成不同分辨率采样层, 减少数据量, 降低图像处理时间, 系统完成聚焦处理时间降低到约为传统方法的一半。进而利用帧间相关性对当前帧和相邻前两帧分别以0.5, 0.3和0.2的加权系数进行加权计算, 获得当前帧的边缘检测清晰度值, 近乎以100%正确率解决爬山法由于局部峰值干扰错误判断可能收敛到局部最大值而导致聚焦失败的问题, 最后利用爬山法实现自动聚焦。针对此方法进行多次选通系统实验验证, 结果证明: 该方法能够保证自动聚焦的速度和精度, 提高系统聚焦判定的实时性、准确性和鲁棒性。

水体的散射效应、激光光斑、成像器件的非理想化等因素使得图像出现大量无规律粒状噪声, 它们增加了水下距离选通图像的背景噪声, 模糊了目标轮廓, 掩盖了目标细节, 降低了图像的信噪比。针对上述问题本文提出了一种基于梯度和小波变换的去噪方法。首先对图像进行余弦小波变换, 得到不同频率空间的图像集。低频空间引入新的图像梯度强化方法以提高图像的纹理信息量; 对应非均匀性条带的LH或HL空间做曲面拟合处理以消除非均匀性条带的影响; 在HH空间去噪过程中, 低层空间做非局部均值处理以保留图像相似信息, 高层空间做分数阶积分处理以保留图像细节信息。最后小波逆变换得到结果图像。从实验水槽中采集水下图像进行算法验证, 将改进方法与已有算法比对分析。实验表明, 本文所研究的水下去噪算法, 能够平滑噪声且更大限度地保留图像细节纹理, 在客观评价指标上提升了6%。