检索结果-内蒙古大学图书馆

科技资讯 2025年第1期23卷 39-42页

作者：李文静北京化工大学北京100029

在灾害监控和遥感制图等多个领域,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像技术因其不受天气和光照条件限制的优势而被广泛应用。近年来,深度学习技术与SAR成像的结合,尤其是SAR深度展开网络成像技术,已经成为该领域的研究热点... 详细信息

在灾害监控和遥感制图等多个领域,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像技术因其不受天气和光照条件限制的优势而被广泛应用。近年来,深度学习技术与SAR成像的结合,尤其是SAR深度展开网络成像技术,已经成为该领域的研究热点。它不仅能够高效地整合大量的历史SAR数据,还能够融合传统成像方法中的丰富先验信息,使得即使面对严重欠采样的情况,也能够实现高分辨率、宽视场的SAR图像精确重建,从而显著减少了对数据采集、储存和传输的资源需求。从深度展开网络构建原理出发,对深度展开网络构建方法进行分析,并提出基于先验分布的SAR展开网络成像方法与基于图像特征的SAR展开网络成像方法,希望能够为我国SAR成像提供一定参考。

关键词：合成孔径雷达深度展开网络成像欠采样成像

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新一代帕洛马天文台光谱仪的虚拟刀口欠采样像质测量方法

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光子学报 2024年第4期53卷 11-19页

作者：汤丽峰胡中文陈儒周楠季杭馨中国科学院南京天文光学技术研究所南京210042 中国科学院天文光学技术重点实验室(南京天文光学技术研究所) 南京210042 中国科学院大学北京100049 中国科学院大学南京学院南京211135

天文光谱仪的成像质量可用点扩散函数或线扩散函数来表征,但其相对于光谱仪探测器通常为欠采样,很难直接测量。在新一代帕洛马天文台光谱仪的像质测试中引入虚拟刀口法进行光源物面扫描,并应用虚拟刀口法开展欠采样光谱仪像质及光源尺... 详细信息

天文光谱仪的成像质量可用点扩散函数或线扩散函数来表征,但其相对于光谱仪探测器通常为欠采样,很难直接测量。在新一代帕洛马天文台光谱仪的像质测试中引入虚拟刀口法进行光源物面扫描,并应用虚拟刀口法开展欠采样光谱仪像质及光源尺度测量,通过模拟和实验研究,对比分析过采样经典直边刀口法和过采样直接测量方法,验证了虚拟刀口法具有良好的测量精度。在693 nm处,直边刀口法测得光谱仪过采样线扩散函数的半高全宽为7.05μm,虚拟刀口法测量欠采样线扩散函数的半高全宽为7.14μm,测量误差为1.3%。在0.3"视场的光源尺度下,虚拟刀口法测得689、693、701 nm欠采样线扩散函数的半高全宽分别为24.2、27.7、30.8μm,以过采样直接测量结果为参考,其测量准确度分别为98.3%,93.9%和88.8%。实验结果表明,探测器成像严重欠采样时,采用光源物面扫描的虚拟刀口法可准确测量光谱仪的成像质量,该方法结合色散系数还可实现光谱仪分辨率的测量,相关研究工作可为天文光谱仪像质的直接测量提供借鉴。

关键词：点扩散函数线扩散函数虚拟刀口欠采样成像像质测量

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合成孔径雷达深度展开网络成像方法研究

合成孔径雷达深度展开网络成像方法研究

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作者：江睿立电子科技大学

学位级别：硕士

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像具有全天候、全天时等优点,因而在灾害监测、遥感测绘等领域应用广泛。SAR深度展开网络成像方法将传统迭代处理方法展开为多层具备可学习参数的神经网络,能够同时利用大量已有SAR数据和... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像具有全天候、全天时等优点,因而在灾害监测、遥感测绘等领域应用广泛。SAR深度展开网络成像方法将传统迭代处理方法展开为多层具备可学习参数的神经网络,能够同时利用大量已有SAR数据和传统SAR成像方法中的先验知识,拟合复杂的SAR成像映射,具备从欠采样的回波数据中高精度重建高分辨SAR图像的能力,可降低高分辨、大幅宽遥感测绘成像对数据采集、存储、传输的需求,同时,还可应用于小卫星、小型无人机等平台的高分辨成像,显著拓展SAR成像的适装范围,在军事和民用领域具有广阔的应用前景。本文针对SAR深度展开网络成像方法中的成像问题求解、展开网络实现等方面,开展了理论分析、方法研究和仿真实验等研究工作,主要内容包括:(1)构建非稀疏场景SAR成像数据集。从已有的公开遥感实测图像中,收集非稀疏成像场景的SAR图像样本,并生成与之相对应的回波数据,构成非稀疏场景SAR成像数据集,可满足SAR成像网络的训练和测试需求。(2)研究欠采样SAR图像重构的通用迭代方法。根据基于压缩感知的欠采样SAR图像重构问题的传统模型和典型解法,推导利用欠采样SAR图像重构推广模型的迭代重构方法,作为SAR深度展开网络成像方法的构建基础。(3)提出基于图像特征的SAR展开网络成像方法。通过设计图像特征约束重构模型以提取并利用非稀疏场景的SAR图像特征先验信息,并将基于该模型的SAR图像重构迭代优化过程展开为深度网络,从训练数据中学习有利于重构成像的图像特征变换和正则化函数,从而获得更好的非稀疏场景SAR图像重构性能。(4)提出基于先验分布的SAR展开网络成像方法。通过设计用于欠采样SAR成像的统计先验分布重构模型,并以此为基础构建深度展开网络,利用预训练生成网络中的SAR图像先验分布信息,实现非稀疏场景的高精度SAR图像重构,且在训练回波数据样本较少的情况下仍能保持较好的重构性能。上述工作中,所提出的SAR成像问题迭代解法和展开网络成像方法,都通过理论分析和仿真实验进行了验证,结果表明,所提方法能够有效实现欠采样SAR回波的高效高精度成像。

关键词：合成孔径雷达深度展开网络非稀疏场景欠采样成像深度生成网络

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PCB AOI检测中微小缺陷成像分析与检测

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印制电路信息 2013年第5期21卷 18-20页

作者：邹美芳金刚北京凌云光视数字图像技术有限公司北京100195

自动光学检测(AOI)已成为PCB检测的主要方式,线路板微小缺陷检测对于AOI系统是严峻的挑战。研究线路板微小缺陷的成像问题。运用成像理论,研究了欠采样条件下微小缺陷的成像特点,分析了缺陷尺寸与像素分辨率的比例及采样相位对成像的影... 详细信息

自动光学检测(AOI)已成为PCB检测的主要方式,线路板微小缺陷检测对于AOI系统是严峻的挑战。研究线路板微小缺陷的成像问题。运用成像理论,研究了欠采样条件下微小缺陷的成像特点,分析了缺陷尺寸与像素分辨率的比例及采样相位对成像的影响,并进行了实验验证。该研究对PCB AOI系统的设计和检测性能分析有重要意义。

关键词：线路板检测自动光学检测欠采样成像微小缺陷检测

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大口径望远镜动态结构误差在线校正技术研究

大口径望远镜动态结构误差在线校正技术研究

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作者：李敏中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所)

学位级别：博士

望远镜在工作过程中,受到重力、风载、振动、温度变化等因素的影响,其各个光学镜面的相对位置会发生变化,导致光学系统成像质量降低,无法满足使用需求。目前,大口径望远镜失调误差的在线校正技术成为国内外学者研究的重要课题之一。本... 详细信息

望远镜在工作过程中,受到重力、风载、振动、温度变化等因素的影响,其各个光学镜面的相对位置会发生变化,导致光学系统成像质量降低,无法满足使用需求。目前,大口径望远镜失调误差的在线校正技术成为国内外学者研究的重要课题之一。本文为降低失调误差校正系统的复杂性,简化计算过程,以像清晰度函数作为评价指标,利用随机并行梯度下降(Stochastic Parallel Gradient Descent,SPGD)算法对两镜共轴望远镜的失调误差进行校正。但对于大口径大视场望远镜,由于探测器像元尺寸有限及应用场合的限制等因素,导致成像光斑为欠采样,使得频谱混叠,部分图像信息丢失,成像光斑无法准确地反映系统的像差特性,从而降低失调误差的校正精度。因此,本论文研究了基于不同采样倍率下远场成像光斑像清晰度函数的失调误差校正技术。论文的主要研究内容包括以下几个方面:首先,利用矢量波像差理论,研究了共轴两反望远镜设计成像状态下和主次镜存在相对位置失调误差时的像差分布特性,分析了各维度失调误差与像差的对应关系。然后,介绍了像清晰度函数与SPGD算法的失调误差校正流程,并对影响算法收敛性和收敛速度的因素进行分析。结果表明,为保证程序快速稳定地收敛,必须合理地设置参数值,并给出了仿真光学系统校正程序的合理参数范围。最后,分别以欠采样成像和正常采样成像的像清晰度函数作为评价指标,利用SPGD算法对失调误差的校正进行了仿真和实验研究。在校正过程中,采用了三种像质评价函数,分别为光斑的均方根半径(RMS)、光斑均方根半径绝对误差(RMS error)和光斑均方根半径相对误差(relative RMS error)。结果表明,相比于其他两种像质评价函数,光斑均方根半径相对误差(relative RMS error)作为评价函数可以有效地提高失调误差的校正精度。在仿真中,为保证大口径大视场望远镜全视场范围内的成像质量,采用了轴上视场校正和多视场校正的两步校正方法。对于多视场校正过程,需要将轴上和多个轴外视场光斑成像至同一探测器靶面,为研究各个视场成像光斑的像差特性,必须进行目标提取与视场匹配。本文提出了一种两步图像分割方法用于避免算法陷入局部极值。结果表明,该算法可以快速地完成图像分割,经分割后,图像的区域间对比度(Gray-level Contrast,GC)和区域内一致性(Uniformity Measure,UM)均优于0.9,分割后的成像光斑较为完整地保留了图像的强度分布及形态信息。在图像分割的基础上,以各图像子块的峰值光强为中心对连通区域进行聚类,实现各视场成像光斑的目标提取,根据提取目标的质心位置完成视场匹配,利用无噪声图像和噪声图像验证了算法的有效性和抗噪性。结果表明,无论是无噪声图像还是噪声图像,其提取目标与理论目标的归一化互相关系数(Normalized Cross Correlation,NCC)优于0.9,说明各视场成像光斑可以较为完整地提取,且准确地完成视场匹配。根据仿真分析搭建实验系统,对基于不同采样倍率下光斑像清晰度函数的望远镜失调误差校正方法进行实验验证。实验结果表明,对于满足Nyquist采样定理的成像,即光斑的半高全宽为2pixels时,校正后各视场的平均波前误差为0.0548λ,对于严重欠采样成像,即光斑的半高全宽为0.25pixels时,校正后各视场的平均波前误差为0.0726A。虽然对于严重欠采样成像,校正精度略有下降,但依然满足校正后波前误差小于λ/10的像质要求。

关键词：大口径望远镜失调误差欠采样成像 SPGD算法像清晰度函数

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