该书第1章为绪论,阐述了该书的研究背景和意义,总结了国内外相关研究工作进展,在此基础上介绍了该书的主要研究内容和贡献,最后给出了该书的整体组织结构。第2~第7章分别就编码曝光技术码字搜索、单幅编码曝光模糊尺度估计、双目立体视觉运动测量以及高速视频影像重建问题进行了阐述。
《编码曝光技术及应用》可供计算机与信息专业相关的高年级本科生、研究生或从事相关专业的科研、教学人员学习与参考。
人类在对外界的感知过程中,至少有80%以上的外界信息是通过视觉获得的,视觉系统在人类活动中起着至关重要的作用。图像是人们记录视觉信息的主要载体,随着现代数字技术的发展以及数字图像成像设备的普及,数字图像已经与人类生活密不可分,在科学研究、工业生产、医疗卫生、教育、娱乐以及国防科技等领域得到了广泛的应用。
然而,在图像的成像、传输、存储和记录过程中,由于成像设备固有的物理局限性和外部环境条件等多方面的原因,图像在不同程度上都会产生质量下降问题,称为图像降质。图像降质给图像的进一步应用(如图像分析、场景理解、目标提取及识别等)带来相当的困难。在极端情况下,图像降质问题甚至使图像失去应用价值。对于图像获取来讲,许多场景是瞬间发生,无法重现或重现的代价过高,因此人们期望有一种技术能够弥补或找回由于图像降质丢失的视觉信息。图像复原就是这样一种技术,它的主要目的就是从降质图像中恢复出清晰图像或真实场景。在曝光期间,如果成像设备与拍摄场景之间存在相对运动,则拍摄的图像就会出现运动模糊。图像运动模糊属于图像降质的一种,并且无论在尖端的科学探索中还是在人们的日常生活中,运动模糊都是图像形成过程中普遍存在的问题。
图像运动模糊复原问题一直是图像处理领域中的著名难题,使用图像复原算法对传统的运动模糊图像进行复原是一个解决病态性问题的过程,图像复原效果不够理想。最近10年,计算摄影的出现创造性地突破了许多传统摄影技术的限制。计算摄影是基于计算机及软件方法融人大量的计算,并结合数字传感器、现代光学、激励器、智能光照等技术创造出新型摄影设备及应用的综合技术。编码曝光技术作为计算摄影领域的一个重要分支,为捕获运动目标的清晰图像提供了新的可能。编码曝光的核心思想是在相机曝光期间根据预先设计的伪随机二进制编码序列快速地开一关相机快门以保留高频信息,因此编码曝光也常称作闪动快门技术。与在曝光期间快门一直处于打开状态的传统相机不同,用编码曝光相机拍摄得到的运动模糊图像其点扩展函数的傅里叶变换频谱不含零点,属于宽带滤波器,因此点扩展函数是可逆的。这样一来,编码曝光图像的运动模糊复原可以采用快速的直接反卷积方法来获取清晰图像。由此可见,编码曝光技术成功地将病态的模糊图像复原问题转化为一种良态问题。可以说,编码曝光技术给传统的运动模糊图像复原方法提供了新的施展空间。本书以编码曝光这一新颖的成像方法为主线,以获取快速运动场景下可见光清晰影像为目标,研究了基于编码曝光技术的运动模糊图像复原方法和高速视频重建方法。
本书在编写过程中参考了国内外许多学者的著作、论文,引用了其中的观点、数据与结论,在此一并表示感谢。同时,本书的出版得到了国防工业出版社的大力支持,在此致以深深的谢意。
由于编者学识有限,书中定有偏颇或不妥之处,敬请读者批评指正。
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 图像的降质和复原
1.3 国内外相关研究工作进展
1.3.1 传统图像复原算法
1.3.2 基于编码曝光的运动模糊图像复原
1.3.3 基于编码曝光和压缩感知的高速成像技术
1.4 本书内容安排
第2章 图像运动模糊模型及编码曝光技术概述
2.1 相机成像模型
2.1.1 数码成像原理
2.1.2 光学成像模型
2.1.3 传感器成像模型
2.1.4 成像描述模型
2.2 图像模糊模型
2.2.1 一维离散模糊模型
2.2.2 二维离散模糊模型
2.2.3 图像复原问题的病态性
2.3 编码曝光技术概述
2.3.1 编码曝光
2.3.2 编码曝光模糊图像的点扩展函数
2.4 基于编码曝光和压缩感知的新颖成像方法
2.4.1 压缩感知概述
2.4.2 压缩感知理论基础
2.4.3 编码曝光技术和压缩感知结合实现高速摄影
2.5 小结
第3章 基于勒让德序列的编码曝光最优码字搜索方法
3.1 低互相关度二进制编码
3.1.1 价值因子和编码因子
3.1.2 勒让德序列
3.1.3 MLSG方法及其不足
3.2 基于勒让德序列和遗传算法的最优码字搜索
3.3 实验结果与分析
3.3.1 基于遗传算法的最优码字搜索
3.3.2 仿真编码曝光图像复原实验
3.3.3 真实编码曝光图像复原实验
3.4 小结
第4章 CCD噪声条件下编码曝光最优码字搜索方法
4.1 CCD传感器噪声分析
4.2 光子噪声条件下最优码字获取
4.2.1 无光子噪声条件下最优码字获取
4.2.2 光子噪声对最优码字构造的影响
4.2.3 编码曝光相机噪声标定
4.3 遗传算法适应度函数设计
4.4 实验结果与分析
4.4.1 最优码字搜索
4.4.2 仿真编码曝光图像复原实验
4.4.3 真实编码曝光图像复原实验
4.5 小结
第5章 基于单幅编码曝光图像的运动模糊尺度估计方法
5.1 运动模糊图像频谱分析
5.2 自然图像能量谱统计
5.2.1 传统能量谱统计模型
5.2.2 线性能量谱统计模型
5.3 基于残差平方和最小化的图像模糊尺度自动估计方法
5.4 实验结果与分析
5.4.1 仿真图像实验
5.4.2 真实图像实验
5.4.3 实验细节说明
5.5 小结
第6章 基于双目立体视觉的运动测量方法研究
6.1 双目立体视觉模型及立体定位算法
6.1.1 双目立体视觉模型
6.1.2 SIFT特征提取
6.1.3 立体匹配的约束条件
6.2 基于彩色“减背景”和SUSAN的精确目标检测
6.2.1 彩色“减背景”方法与背景更新方法
6.2.2 基于改进SUSAN算子的精确目标检测
6.3 基于立体-运动双约束SIFT立体运动测量方法
6.3.1 SIFT特征匹配
6.3.2 双约束条件SIFT特征匹配
6.4 实验结果及分析
6.4.1 运动目标检测结果与分析
6.4.2 三维运动测量实验与分析
6.5 小结
第7章 基于编码曝光和压缩感知的高速视频重建方法
7.1 编码曝光相机的编码采样过程
7.2 高速视频重建
7.2.1 高速视频的非对称结构
7.2.2 基于克罗内克积构建稀疏基
7.2.3 曲线小波基
7.2.4 考虑帧间相关性的重建模型
7.3 实验结果与分析
7.3.1 仿真实验
7.3.2 曲线小波先进性测试及TV正则化项的增益
7.3.3 真实数据实验
7.3.4 实验细节说明
7.4 小结
参考文献