WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     |
|

На правах рукописи

Тимановский Алексей Леонидович СВЕРХРАЗРЕШЕНИЕ В СИСТЕМАХ ПАССИВНОГО РАДИОВИДЕНИЯ Специальность 05.13.18 – математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

Москва - 2007

Работа выполнена в Учебно-научном центре магнитной томографии и спектроскопии МГУ им. М.В. Ломоносова и на кафедре радиофизики физического факультета МГУ.

Научный консультант: Доктор физико-математических наук, профессор Ю. А. Пирогов

Официальные оппоненты: Доктор физико-математических наук, профессор А.С. Беланов Доктор физико-математических наук, профессор А.И. Чуличков

Ведущая организация: Институт радиотехники и электроники РАН

Защита диссертации состоится «8» ноября 2007 года в 16:00 часов на заседании Диссертационного Совета Д.501.001.17 в МГУ им. М. В. Ломоносова по адресу: 119992, г. Москва, ГСП, Ленинские Горы, МГУ, физический факультет, ауд. СФА.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке физического факультета МГУ им. М. В. Ломоносова.

Автореферат разослан «» 2007 г.

Ученый секретарь Диссертационного Совета Д.501.001.17 доктор физико-математических наук, профессор П. А. Поляков Введение Диссертационная работа посвящена математическому моделированию формирования изображений в системах пассивного радиовидения и численным методам решения задачи восстановления изображения.

Актуальность темы. Актуальность диссертационной работы связана с постепенным расширением списка прикладных областей, где становятся востребованными системы радиовидения, и соответственно ростом интереса к ним. Одновременно с развитием полупроводниковых технологий становится технически возможным построить низкошумящие неохлаждаемые усилители миллиметрового диапазона, что делает радиовидение более доступным. Основные области применения систем радиовидения это те, где уже традиционно применяются инфракрасные (ИК) методы. Преимуществом радиовидения над ИК системами является всепогодность, т.е. способность получать изображения объектов независимо от погодных условий и времени суток.

Среди практических областей применения радиовидения можно выделить следующие: обеспечение авиационной безопасности, навигация в условиях ограниченной видимости, экологический мониторинг (например спутниковая система предупреждения о лесных пожарах), вулканология, выявление скрытого под одеждой оружия в публичных местах, медицина, пассивная локация произвольных объектов и тому подобные.

В то же время из-за гораздо большей рабочей длины волны системы пассивного радиовидения заметно проигрывают по разрешению оптическим системам ИК и видимого диапазона. В связи с этим выделилось направление по разработке методов повышения разрешения путем математической обработки радиоизображений.

Большинство инновационных работ по сверхразрешению было выполнено в контексте радиоастрономии, где имеется своя специфика, а признанного универсального алгоритма обработки для систем радиовидения не существует. Разработка такого метода способствует более широкому внедрению систем радиовидения.

Вторым существенным недостатком пассивного радиовидения является его низкое быстродействие из-за необходимости накапливать сигнал в каждой точке измерений (обычно 0.1 с). Этот недостаток стараются преодолеть с помощью многоканальных систем, где за одно измерение можно получить сразу несколько пикселов изображения. Такие системы начали разрабатываться сравнительно недавно, и вопросы обработки и повышения разрешения в таких системах пока еще очень неразвиты. В то же время практика показала, что применение в многоканальных системах методов, работающих в одноканальном случае, затруднительно, в связи с чем возникла потребность разработки специальных алгоритмов сверхразрешения, адаптированных для случая многоканальных устройств [6].

Цель работы. Целью работы является разработка методов повышения разрешения одно- и многоканальных систем пассивного радиовидения путем математической обработки выходных сигналов радиометров.

Научная новизна.

1. Произведено сравнение нескольких известных методов восстановления изображения применительно к задачам радиовидения. Изучены их характеристики при обработке реальных сигналов систем пассивного радиовидения различных диапазонов и с отличающимися аппаратными функциями. На основе этих методов разработан улучшенный алгоритм сверхразрешения, а также выработаны рекомендации по его использованию, выбору параметров и применению методов регуляризации.

2. Экспериментально подтверждена зависимость уровня сверхразрешения от соотношения сигнал/шум. Произведено сравнение полученной зависимости с известными теоретическими моделями.

3. Показано, что при сверхразрешении восстанавливаются высшие пространственные частоты, отсутствовавшие в исходном изображении.

4. Рассмотрен вопрос согласованности и корректности последовательного применения метода компенсации динамических искажений и АСР при обработке выходного сигнала радиометров.

5. Рассмотрен вопрос о влиянии формы аппаратной функции на поведение АСР.

Установлено, что уровень бокового лепестка оказывает существенное влияние на сходимость АСР.

6. Предложена процедура выбора порога нелинейной фильтрации, оптимального для регуляризации алгоритмов сверхразрешения изображений, полученных в системах пассивного радиовидения.

7. Разработан и опробован на практике метод повышения разрешения в многоканальных системах.

Научная и практическая значимость. Предлагаемый алгоритм имеет большую практическую значимость, так как позволяет повысить разрешение приборов путем математической обработки данных без изменения конструктивных параметров систем путем уменьшения рабочей длины волны или увеличения апертуры (размеров) системы.

Защищаемые положения.

1. Разработанный алгоритм математической обработки радиометрических изображений, позволяет повысить разрешение за счет учета дополнительных априорных сведений, вытекающих из физических принципов радиометрии. Показано, что физической причиной сверхразрешения является восстановление пространственных частот, ослабленных в необработанном изображении.

2. Предлагаемый метод получения и обработки радиоизображений в многоканальных системах позволяет повысить качество изображения (уменьшить шумы) без увеличения времени сканирования, скомпенсировать нежелательный дрейф радиометров и повысить разрешение получаемых изображений за счет взаимной компенсации шумов различных радиометров при получении ими сигнала от одной области объекта.

3. Разработанный метод регуляризации решения позволяет стабилизировать поведение АСР при низком отношении сигнал/шум (< 20 дБ) при помощи вэйвлет-шумоподавления. Метод основан на разделении шумовой и полезной составляющих изображения путем нелинейной фильтрации.

4. У предлагаемого АСР выявлено ограничение на форму аппаратной функции: для сохранения эффективности алгоритма уровень бокового лепестка не должен превышать -15 -10 дБ.

5. Достижимый уровень сверхразрешения в радиовидении определяется отношением сигнал/шум в соответствии с полученными данными и теории и эксперимента. Большее отношение сигнал/шум позволяет достичь более высокого сверхразрешения.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы, включающего 93 наименования. Общий объем текста 108 страниц, работа содержит 41 рисунок и 1 таблицу.

Апробация работы и публикации. Разработанные алгоритмы опробованы при обработке экспериментальных данных, полученных с помощью двух установок пассивного радиовидения, используемых в лаборатории микроволновой радиометрии кафедры радиофизики физического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова: первая установка одноканальная система 3-мм диапазона; вторая одиннадцатиканальная система 8-мм диапазона.

Основные результаты, изложенные в диссертации, докладывались автором на конференции ”Радиотелескопы-2002”; IX Всероссийской школе-семинаре ”Волновые явления в неоднородных средах” (Московская обл., Звенигород); Международной конференции ”Joint 29th International Conference on Infrared and Millimeter Waves and 12th International Conference on Terahertz Electronics” (University of Karlsruhe, Karlsruhe, Germany, 2004). Материалы диссертации опубликованы в изданиях: SPIE Proceedings 2002 2004; International Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2004; ”Журнал радиоэлектроники”, 2004; Вестник МГУ, 2006;

Радиотехника, 2006; Известия ВУЗов, ”Радиофизика”, 2006. Материалы работы неоднократно докладывались и обсуждались на научных семинарах кафедры радиофизики МГУ.

1. Получение изображения в одноканальных системах пассивного радиовидения Первая глава описывает методы получения изображения в системах пассивного радиовидения. После краткого введения и описания принципов работы систем в ней рассмотрен алгоритм обработки сигнала для компенсации динамических искажений, а также описано, как при этом изменяются статистические характеристики сигнала.

Физические принципы формирования изображения в системах пассивного радиовидения. Принцип работы систем пассивного радиовидения основан на фиксации контраста теплового радиоизлучения объектов. Тепловое излучение, описываемое формулой Планка, носит шумовой характер и в миллиметровом диапазоне имеет весьма низкую интенсивность 10-15 (Вт/(Гц·м2)). Для детектирования столь слабых сигналов применяются радиометры сверхчувствительные приемники, принцип действия которых основан на накоплении полезного сигнала. Контраст получаемого изображения образуется из-за различия коэффициентов отражения и поглощения и температур наблюдаемых предметов.

Предел углового разрешения системы R определяется соотношением апертуры приемной антенны D и рабочей длины волны. Оно известно как рэлеевский предел, и под сверхразрешением понимается достижение разрешения выше этого предела R 1.22/D.

Скорость получения радиотермоизображения зависит от размера получаемого изображения, скорости механического сканирования и времени интегрирования радиометра, которое является временем получения одного элементарного участка изображения пиксела и определяет чувствительность системы.

Компенсация динамических искажений. Для уменьшения уровня шума на выходе радиометра, согласования его с динамическим диапазоном и частотой дискретизации АЦП в выходном каскаде радиометра стоит ФНЧ с достаточно большой постоянной времени ( 1 c). Это приводит к тому, что при работе в динамическом режиме (когда входной сигнал зависит от времени) выходной сигнал получается искаженным. Для устранения этого нежелательного явления используется метод компенсации динамических искажений. В диссертации рассмотрена дисперсия сигнала на выходе этого метода и показано, что в пределе при большой частоте дискретизации сигнала и сохранении конечного числа отсчетов дисперсия эквивалентна дисперсии сигнала после усреднения kэфф = k- отсчетов. Здесь k T истинное число отсчетов, использованное в методе компенсации динамических искажений; T период дискретизации; постоянная времени фильтра.

Далее в работе рассмотрено преобразование сигнала в системе пассивного радиовидения и показано, что в силу того, что в радиометрах соотношение полос УВЧ и ФНЧ F · 108 109, оценка радиояркостной температуры с использованием рассмотренных приборов и алгоритмов является несмещенной и обладает нормальным распределением. Это недостижимо без использования метода компенсации динамических искажений.

2. Алгоритмы сверхразрешения для одноканальных систем Глава 2 посвящена алгоритмам сверхразрешения изображений, полученных с помощью одноканальных систем. В ней рассмотрено несколько известных линейных и нелинейных алгоритмов, проведено сравнение их эффективности на основании выработанных критериев. Предложен улучшенный алгоритм сверхразрешения, разработанный на их основе. Проанализирован вопрос о теоретически достижимом пределе сверхразрешения. Описаны результаты применения алгоритмов для обработки тестовых искусственных и экспериментальных изображений 3-мм диапазона.

Постановка задачи. Модель формирования изображения на выходе системы описывается интегральным выражением g( = f( r - ) d + n(, (1) r) )h( r) где двумерный вектор мировых координат; двумерный вектор в лабо r раторной системе координат; f( исследуемое распределение радиояркостной ) температуры; h( ) аппаратная функция системы; n( аддитивный шум;

r, r) g( результат измерений. Для удобства записи введем более короткую форму r) записи g = h f + n. (2) Постановка задачи сверхразрешения заключается в следующем: необходимо, основываясь на экспериментальных данных g, h и, возможно, дополнительной (априорной) информации, получить решение f насколько возможно близкое к исходному распределению f. Наиболее распространенной мерой близости является функционал g J(f) = - h f. (3) Известно, что рассматриваемая задача является некорректно поставленной и устойчивого решения без дополнительной регуляризации, как правило, не существует.

Алгоритмы сверхразрешения. В этой части работы рассматриваются несколько методов восстановления изображений. Из линейных методов рассмотрены тихоновская (винеровская) фильтрация, метод наискорейшего спуска, алгоритм Ван Ситтерта. Из нелинейных модифицированный метод наискорейшего спуска, модифицированный алгоритм Ван Ситтерта, алгоритм восстановления пространства изображения и алгоритм Люси-Ричардсона. Нелинейные методы используют априорную информацию о положительности температуры, что позволяет повысить точность восстановления.

Предлагаемый алгоритм сверхразрешения. Для применения в системах радиовидения был создан улучшенный алгоритм сверхразрешения, основанный на описанных выше методах, но с внесением существенных изменений для стабилизации решения и повышения качества восстановления. Описанные выше методы используются как ядро АСР для минимизации функционала невязки. В частно сти наилучшие результаты показал метод fi+1 = fi hT g. Дополнительными hT hfi трудностями, решенными в этом методе были недостаточная устойчивость методов и возникновение ложного ”звона”. Их удалось преодолеть используя специальную процедуру обработки изображения у краев и субпиксельное разбиение при вычислении сверток.

Корректное вычисление сверток. Реальные измерения и вычисления проводятся с дискретными сигналами конечного размера: gi,j, fi,j, hi,j. Для того чтобы при вычислениях избежать нежелательного краевого эффекта предлагается использовать метод экстраполяции в котором свертка b = ha вычисляется по следующей формуле:

Pages:     |
|



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.