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光子集成干涉成像图像重构熵先验.docx
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光子集成干涉成像图像重构熵先验.docx
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摘要
光子集成干涉成像方法是近年来发展起来的一种以高质量成像和系统扁平化为目标的远场
成像方法,有望在同等分辨率下系统的能耗、体积和质量均减小至 1/10~1/100。但是现有
系统对于高频信号的采样具有稀疏特性,当使用傅里叶逆变换(IFT)求解物体强度分布时,复
原的观测目标在锐边处出现 Gibbs 振铃伪影,从而影响成像质量。为了抑制伪影,提出熵先
验并研究熵惩罚特性,利用熵先验并结合光子集成干涉成像的特点设计最大熵方法。为了验
证方法的性能,采用性能较好的多层分级孔径排布结构进行仿真模拟,使用峰值信噪比
(PSNR)、结构相似性系数(SSIM)和均方误差(MSE)作为像质评价手段。仿真结果表明,最
大熵方法可以消除由高频稀疏采样带来的伪影,对于受振铃影响明显的图像,MSE 和 SSIM
有 50%以上的提升,PSNR 提升 10%以上。
Abstract
Photonics integrated interference imaging method is a far-field imaging method
developed in recent years, which aims at high quality imaging and system flattening. It is
expected to reduce the energy consumption, volume, and weight of the system can be
reduced to 1/10~1/100 under the same resolution. However, the existing systems have
sparse characteristics for high-frequency signal sampling. When inverse Fourier
transform (IFT) is used to solve the object intensity distribution, Gibbs ringing artifact
appears in the sharp edge of the restored observation target, thus affecting the image
quality. In order to suppress artifacts, entropy prior is proposed and the entropy penalty
characteristics are studied. The maximum entropy algorithm is designed by using entropy
prior and combining with the characteristics of photonics integrated interference imaging.
In order to verify the performance of the method, a multi-layer hierarchical aperture
arrangement structure with better performance is used for simulation, and peak signal-to-
noise ratio (PSNR), structural similarity coefficient (SSIM), and mean square error (MSE)
are used as image quality evaluation methods. Simulation results show that the
maximum entropy algorithm can eliminate the artifacts caused by high-frequency sparse
sampling. For the images obviously affected by ringing, MSE and SSIM can be improved
by more than 50%, and PSNR can be improved by more than 10%.
1 引言
传统衍射受限光学系统的角分辨率与系统口径成正比。随着深空探测技术及对地遥感技术
的发展,衍射系统对望远镜分辨率的要求越来越高,这会导致传统光学系统的尺寸、质量和
功率(SWaP)急剧增大,同时军事和民用光学领域对系统的集成化和小型化也提出了迫切需
求。相对于传统干涉成像装置,一种新型的成像望远镜 SPIDER(Segmented Planar
Imaging Detector for Electro-optical Reconnaissance)成为目前的研究热点之一
[1]
,其通过
光子集成电路(PIC)
[2]
来实现信号光的解复用干涉等处理,从而有效压缩光轴方向的系统长
度。在同等级别的分辨率下,相比于传统光电成像装置,SPIDER 的 SWaP 减小至
1/10~1/100。
PIII(Photonics Integrated Interference Imaging)系统可以对来自远场非相干成像目标的光
信号进行子孔径采集、片上解复用干涉及干涉光平衡正交检测,从而反演出目标的强度分
布。根据范西泰特-策尼克定理,该干涉信号可以对观测目标在空间频域中的某一确定可见
性信号进行测量,此处可见性信号可等效理解为图像的空间频域数据,其包含振幅和相位信
息
[3]
。对于远场 z 距离处的目标,当使用波长为 λ 的光观测时,一对中心位置差矢量为 B 的两
个子孔径仅可获得一个可见性信号,该信号对应的空间频率 f=B/λz。为了获得好的观测效
果,需要对目标进行更多的可见性观测,所以一般通过多路子孔径的两两干涉来获得更多的
空间频率信号,现有文献中报道了很多性能优越的孔径排布设计方案
[4-7]
。
继 SPIDER 的径向排布之后,多层分级排布
[5]
、矩形阵列排布
[6]
和六边形排布
[7]
等方式可以
实现低频和中频可见性信号的密集采样,但是对于高频可见性信号仍然缺乏足够的采样处
理,而增加高频信号的采样会为 PIII 系统的设计和装配带来难度,为芯片的设计和制造增加
复杂度。为了有效解决上述问题,需要研究高频稀疏采样对复原图像的影响,并设计算法来
消除相应的影响。
对于 PIII 系统,图像恢复最直接的方法是傅里叶逆变换(IFT)方法,但 IFT 方法的复原将会带
来严重的伪影现象。伪影产生的主要原因是有限的傅里叶级数不能完美表示非连续区域,而
且在 PIII 系统中缺乏足够数量的高频傅里叶级数的采样,从而导致锐边不完美近似。因此,
截断傅里叶空间会导致重构图像的尖锐边缘附近出现伪影
[8]
,其实质相当于原观测目标与
sinc 函数卷积,从而使图像中尖锐边缘附近出现“旁瓣”,进而严重影响成像效果。
1948 年,Shannon
[9]
建立信息论的过程中发现熵可以测量信息源的不确定性,采用最大熵先
验可以在所有满足数据保真度的解中找到包含最少信息的那个解。Gibbs 振铃伪影是由高
频采样缺失在复原图像上产生的错误信息,在方法中增加可见性数据保真项和噪声抑制项,
即可利用熵惩罚来获取包含错误信息最少的图像,从而获得消除振铃效应的图像。本文在研
究熵先验的基础上,提出应用于光子集成干涉成像图像重构的最大熵方法。
本文第二部分从范西泰特-策尼克定理出发,简单介绍干涉成像的理论以及干涉成像系统。
第三部分介绍熵惩罚特性,并结合光子集成干涉成像的特点提出最大熵方法。第四部分采用
多层分级排布结构
[5]
进行仿真模拟,利用均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)及结构相似性
(SSIM)对重构图像进行相应的评价。实验结果表明,最大熵方法可以消除由高频稀疏采样带
来的 Gibbs 振铃伪影,能够进一步提升 PIII 系统的成像性能并减少系统的复杂度。
2 光子集成干涉成像原理
PIII 系统的一般结构如图 1 所示,其主要由传感系统和信号处理模块两部分组成
[10]
。传感系
统通常由二维排布的微透镜阵列组成,其可以将远场空间光信号耦合进入信号处理模块中。
信号处理模块采用 PIC 来解算可见性信号,该模块集成了阵列波导光栅(AWG)和平衡正交检
测器(BFQD)
[5]
等组件。来自远场目标的光信号通过传感系统耦合至 PIC 芯片上,信号处理模
块中的 AWG 将宽谱光信号分为多个窄谱光信号,再通过 BFQD 的检测和计算可得到各个窄
谱光信号所携带的相位和振幅信息,即可见性信号可等效理解为图像的空间频域数据,其包
含振幅和相位信息
[3]
。可见性信号可以表示为
V(f)=z20λ'2∫ΣI0(x)exp{−i2πf⋅x}dx,(1)V(f)=z02λ'2∫ΣI0(x)exp{-i2πf·x}dx,(1)
式中:Σ 表示观测区域;λ'表示 AWG 解复用之后的窄谱光信号中心波长;z
0
表示观测目标与传
感系统所在平面的距离;x 表示观测目标的空间坐标;I
0
(x)表示观测目标的强度分布。空间频
率矢量 f 包含的离散分量取决于传感系统中微透镜的排布方式,表达式为
fij=Di−Djλz0,(2)fij=Di-Djλz0,(2)
式中:D
i
和 D
j
分别表示第 i 个透镜和第 j 个透镜的中心位置,其中 i≠j。通过不同的微透镜组合
排布和观测波长可以实现大量可见性信号的测量,此过程可简化为对观测目标空间频域可见
性函数进行离散采样。
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