紅外弱小目標(biāo)的圖像細(xì)節(jié)特征少、信噪比低等特點(diǎn)成為紅外圖像應(yīng)用的瓶頸，如何提高紅外弱小目標(biāo)成像效果成為目前的研究熱點(diǎn)。這項(xiàng)研究以“復(fù)原為本”為研究著眼點(diǎn)，利用超分辨率復(fù)原相關(guān)理論和技術(shù)，研究紅外弱小目標(biāo)超分辨率復(fù)原的方法和技術(shù)。

　　近日，中國(guó)科學(xué)院長(zhǎng)春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所針對(duì)紅外弱小目標(biāo)超分辨率復(fù)原中出現(xiàn)的問題，對(duì)傳統(tǒng)POCS超分辨率復(fù)原算法進(jìn)行了優(yōu)化，提出了改進(jìn)算法，提高了復(fù)原算法的性能，同時(shí)使其達(dá)到實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)，進(jìn)而可以在實(shí)際紅外圖像處理系統(tǒng)中應(yīng)用。研究成果對(duì)于紅外弱小目標(biāo)識(shí)別與跟蹤發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

　　隨著紅外成像相關(guān)產(chǎn)業(yè)的興起，紅外成像技術(shù)具有的隱蔽性好、探測(cè)范圍廣、定位精度高、穿透距離遠(yuǎn)，以及輕質(zhì)小巧、低耗可靠等優(yōu)點(diǎn)備受青睞，已成為當(dāng)前智能化光電探測(cè)發(fā)展的主流方向。然而，紅外弱小目標(biāo)的圖像細(xì)節(jié)特征少、信噪比低等特點(diǎn)成為紅外圖像應(yīng)用的瓶頸，如何提高紅外弱小目標(biāo)成像效果成為目前的研究熱點(diǎn)。該項(xiàng)研究以“復(fù)原為本”為研究著眼點(diǎn)，利用超分辨率復(fù)原相關(guān)理論和技術(shù)，研究紅外弱小目標(biāo)超分辨率復(fù)原的方法和技術(shù)。

　　該項(xiàng)研究提出了四種改進(jìn)的POCS算法和一種新的超分辨率復(fù)原評(píng)價(jià)方法，并分別通過基于紅外動(dòng)態(tài)場(chǎng)景仿真系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)和基于紅外圖像采集及處理系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了改進(jìn)算法和評(píng)價(jià)方法的有效性。研究的主要工作及創(chuàng)新之處在于：

　?。?）針對(duì)傳統(tǒng)POCS復(fù)原方法對(duì)噪聲比較敏感的問題，將目前去噪效果較好的BM3D濾波方法和POCS復(fù)原方法相結(jié)合，對(duì)BM3D方法進(jìn)行優(yōu)化，提出了使用圖像塊的均值預(yù)篩選和限制分組圖像塊數(shù)目的方法，降低了BM3D方法的運(yùn)算量。實(shí)驗(yàn)表明，基于BM3D的POCS超分辨率復(fù)原算法能夠在低分辨率圖像包含噪聲時(shí)，取得比傳統(tǒng)POCS方法更好的復(fù)原效果，復(fù)原的高分辨率圖像主觀上基本看不出噪聲。

　　（2）針對(duì)傳統(tǒng)的超分辨率復(fù)原評(píng)價(jià)體系只關(guān)注圖像某一方面統(tǒng)計(jì)特性的問題，提出了基于SSIM_NCCDFT的超分辨率復(fù)原評(píng)價(jià)方法。該評(píng)價(jià)方法結(jié)合了空間域的灰度均值、對(duì)比度以及頻域自相關(guān)，能夠同時(shí)評(píng)價(jià)超分辨率復(fù)原結(jié)果在空間域的復(fù)原效果和對(duì)頻域信息的復(fù)原精度，實(shí)驗(yàn)表明，該評(píng)價(jià)方法能夠很好的評(píng)價(jià)超分辨率復(fù)原的結(jié)果，對(duì)超分辨率評(píng)價(jià)方法具有一定的指導(dǎo)意義。

　?。?）針對(duì)POCS超分辨率復(fù)原算法迭代時(shí)間較長(zhǎng)，無(wú)法滿足光電探測(cè)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的問題，提出了基于梯度圖的快速POCS超分辨率復(fù)原算法。該算法根據(jù)圖像的梯度分布對(duì)圖像中的像素點(diǎn)進(jìn)行分類，采用不同的迭代系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。改進(jìn)算法能夠較好的保留邊緣信息并抑制噪聲，進(jìn)而在保證超分辨率復(fù)原性能的基礎(chǔ)上縮短了運(yùn)算時(shí)間。同時(shí)，提出了另外一種改進(jìn)算法：基于區(qū)域選擇的快速POCS超分辨率復(fù)原算法。光電探測(cè)系統(tǒng)中我們關(guān)注的重點(diǎn)是目標(biāo)區(qū)域，而這一區(qū)域通常只占很少的像素位置，因此通過閾值分割和合并找到所有目標(biāo)區(qū)域并集，然后僅在這個(gè)目標(biāo)區(qū)域并集上進(jìn)行超分辨率復(fù)原。這樣，去除了復(fù)原背景的巨大運(yùn)算量，縮短了運(yùn)算時(shí)間，使其達(dá)到實(shí)時(shí)或接近實(shí)時(shí)，進(jìn)而可以在實(shí)際紅外圖像處理系統(tǒng)中應(yīng)用。

　　相關(guān)研究成果發(fā)表在Scientific Reports上。研究工作得到了國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、光電對(duì)抗研究部創(chuàng)新基金等的支持。

　　隨著紅外成像相關(guān)產(chǎn)業(yè)的興起，紅外成像技術(shù)具有探測(cè)范圍廣、定位精度高等優(yōu)點(diǎn)備受青睞，已成為當(dāng)前智能化光電探測(cè)發(fā)展的主流方向，可以滿足光電探測(cè)的實(shí)際需要。