成像方法（精选十篇）
成像方法 篇1
生物组织的病变在很大程度上会伴随着其硬度属性的改变,比如硬化型乳腺癌,动脉粥样硬化等。然而在某些情况下,如果肿块较小,或者位置距离体表较深,用传统的触诊方式很难检测出。一般来说,用传统超声回波成像的方式,也并不一定能检测出这些癌变组织,因为虽然他们的硬度属性差别较大,但是声学性质有可能很相近。比如,对于前列腺或者乳腺肿瘤来说,他们用传统超声成像很难发现病变,但是他们的硬度属性和周围正常组织明显不同。所以组织硬度信息对于临床诊断而言同样具有重要的参考意义。超声弹性成像就是根据组织的硬度属性不同进行成像的一种新型的超声成像方式[1]。根据激励的时间特性,现有的基于超声检测的弹性成像可以分为三类:采用静态或准静态力的施压式弹性成像、采用低频瞬时振动的瞬时弹性成像和采用低频简谐波的震动声弹性成像。实际上,弹性成
1. 技术原理
准静态超声弹性成像的实现方法如图1。
用超声探头对受检体施加一个外部的压力,接收同一个位置在施压前和施压后的两组回波信号。其中压缩后的信号可以视为压缩前信号的压缩和时延,如公式(1)所示[3]。
对同一个位置压缩前、后回波信号进行分析,得到应变分布;最后再用不同的灰阶值或者伪彩色等将组织应变的二维分布转化为二维的灰度或者伪彩色图像(strain-based elastography),其像(Elastography)一词,最早是1991年美国德州大学Ophir教授等人提出[2],因此狭义上的弹性成像指的就是这种静态或准静态力施压式弹性成像。和其他两类相比较,准静态弹性成像具有技术原理简单,实时性好等优点,引起了很多研究组的兴趣,所以近几年得以迅速发展。本文重点在于介绍实时准静态超声弹性成像的原理与方法,同时还对模量重建的方法及其必要性进行了论述,最后讨论了评估一种新的弹性成像算法常用的验证方式。在下面的章节里,如无特殊说明,所提到的弹性成像均指准静态超声弹性成像技术。图像成为应变分布图(strain elastogram)。该方法中假设组织内部应力均匀分布,但对于血管等圆周应力分布明显不均匀的情况误差较大。另一种方法根据组织的力学特性以及求解出来的应变进行模量重建,根据杨氏模量或剪切模量进行成像(model-based elastography)[4]。
根据应变计算方法的不同可以概括为两类:基于梯度的方法,和直接计算应变;
1.1 直接法:
直接法中,直接通过对组织压缩系数进行计算得到应变。可以通过对压缩后的RF信号设置一个初始伸展系数,然后求解相关性函数,或者计算相关相位。根据计算结果修正伸展系数,直到达到所期待的相关性[5],或者相移接近于零[6]。也可以通过最优化的方式,在代价函数里将伸展系数作为未知变量,通过最小化代价函数求的伸展系数[7,8]。根据伸展系数来求得应变。这种方法对信号相关性要求较高,而且对系统噪声比较敏感,所以较少采用。
1.2 基于梯度的方法:
基于梯度的方法首先计算回波信号压缩前、后在时域上的相对位移;根据相对位移利用差分的方法求出组织应变。
基于梯度的方法中,从压缩前后的RF信号估计组织运动是最核心的部分,大多数的位移估计算法重点都是在轴向位移估计,尽管轴向压缩组织会产生三个方向的形变(轴向、侧向、和梯度方向),在一般应变成像中,只需要轴向位移就足够了。尽管也会考虑侧向和梯度方向,但仅限于帮助提高侧向位移估计的精度。侧向应变成像可以帮助重建泊松比等参数,但是远没有轴向应变更重要[9],所以在本文中不做过多讨论。
本文重点介绍基于梯度的方法原理以及在准静态超声弹性成像中的应用。首先介绍常用的位移估计基本算法,并介绍目前常用的对于基本算法的改进方式。然后介绍从位移中提取组织应变的原理和方法,并对模量重建的方法以及必要性进行了讨论,最后列出了对于一种新的算法一般采取的几种验证方式。
2. 位移估计基本算法
现有的位移估计算法中,几乎所有的方法都用到了块匹配或者窗匹配。匹配的相似性准则包括:互相关,绝对差分和,平方差分和,相关相位等。窗匹配一般可以通过插值达到亚采样点精度;匹配可以在整个搜索区域内进行搜索,也可以通过相邻窗的连续性约束,减少搜索范围。可以通过定义一个全局代价函数,一次性求解位移场分布,也可以分块独立进行搜索跟踪。可以单层穷尽搜索,也可以分层从粗到细搜索。可以在整个平面两维搜索,也可以在轴向和侧向分别搜索[9]。
另外对现有位移估计算法进行严格划分是不科学的。很难把他们归结为某一种特定的方法名称里面。但通常所采用的基本技术主要包括几下几种:
2.1 一维时域互相关
一维互相关是计算时延常用的方法,通过对两段信号计算互相关函数,公式如(2)所示,当互相关函数取最大值时,τ所代表的值就是两段信号的时延[2,10,11,12,13]。
2.2 相关相位
超声射频信号不仅包含幅度信息,通过希尔伯特变换或者正交解调即可得到含有相位信息的解析信号或者是基带信号。在时域,时延对应着相位变化,如果信号频率已知,就可以根据计算相移直接得到相对应的时延[14~17]。
首先对于压缩前、后超声回波信号分别进行建模如公式(3),A(t)是包含人体信息的包络信号,w0是探头的中心频率,t是时间[14]。
这两个复数信号的互相关表达式可以表示为公式(4)
其中
是包络的自相关函数。所以通过互相关函数的相位就可以直接估计出两段信号的时延(公式(6))。
2.3 块匹配
块匹配的基本原理是对于感兴趣区域区内的一个特定大小的区块,在一个设定的搜索区域内根据一定的匹配准则寻找与它最佳匹配的区域。根据最佳匹配区域所在的位置来计算相邻两帧图像的局部位移[18~20]。
根据匹配准则的不同,可以分为:二维标准互相关,快速互相关,绝对差分和等。以二维互相关为例,其互相关函数定义为:
当上述函数取最大值时对应的u,v的值,即是所定义区块中心位置的局部位移.
2.4 光流
光流法给空间每一个像素点赋予一个速度矢量,并假设空间任意一点随时间变化该像素点的亮度不变[19,21]。即有下列等式:
经过泰勒公式展开并去掉高阶部分可以得到:
这就是光流的基本方程,实际应用中一般还要加上其他的约束条件,共同求解每个像素点的速度矢量(u,v)。根据外加约束条件的不同衍生出了不同的光流法。
2.5 最优化
最优化算法的基本原理是首先设计一个代价函数,通常是块匹配中几种匹配准则中的其中一种,或者加入另外的约束条件,组成复合的代价函数;其中代价函数所包含的未知参数通常就是所求的位移,甚至可以是应变。然后通过某种最优化算法如动态规划等进行求解[22~28]。最常见的代价函数具有以下形式:
其中CID表示图像相似性,通常指定为块匹配准则中的某一项,CR表示另外的约束项,比如平滑约束或者位移连续性约束等。α表示权重系数,通过调整α可以调整每一项在代价函数中的权重。
对于检测信号相似性或者时延来说,互相关或者块匹配是非常精确的技术。即使应变很小的情况下,也可以精确追踪运动,并且对于噪声的鲁棒性较好。然而应变估计会受到各种因素的影响,包括探头下压过程的横向位移导致其不同平面运动造成的信号去相关,声场不均匀特性,非刚性组织形变等[21],导从而导致运动估计错误。另一方面,基于相位的方法是效率最高的,但是当时延大于半个波长的时候就会出现相位混叠,而且必须知道探头的中心频率,否则只能通过迭代来求解。光流暗含的假设信息是在连续记录的图像强度保持不变,然而在弹性成像过程中,散射点受压之后脉冲响应会发生变化。所以在光流法中通过局部信息约束进行求解是不科学的。一般会通过加入另外的全局约束信息来进行求解。另外基于相位的方法以及一维互相关方法只能在轴向进行追踪,当组织侧向位移较大时,会出现比较明显的位移估计错误。
上述基本算法除了基于相位的算法以外(依赖相位信息),其他所有算法都可以用三种信号来进行(RF信号,包络信号,B超信号)。包络信号可通过RF信号正交解调得到,对包络信号进行对数压缩,去噪等处理就可以得到B超信号。RF信号的信息量最大,同时数据量也最大。B-mode数据信息量和数据量都最小。随着弹性成像算法的不断发展,改进算法的速度越来越快对于精度和分辨率的要求越来越高。目前准静态超声弹性成像大部分都是用RF信号来计算的。
3. 改进算法
由于人体组织的复杂性,以及超声图像本身所含的噪声等因素,单纯的采用上述基本算法,很难得到满意的结果。现有的方法中对于超声准静态弹性成像算法主要有两个思路:一种是基于其中一种算法,然后进行改进;另一种思路是集合两种或者以上的算法,形成一种新的算法框架,结合了各自的优势,同时克服了各自的不足。但无论是采用那一种思路,所进行的改进主要针对两个方面:速度和准确性(包括计算精度,和鲁棒性)。目前的改进技术主要包括以下几种:
3.1 时域伸展
基于梯度的算法一般都假设压缩后的信号是压缩前信号的时延,而忽略了形变(压缩)。所以当信号形变较大时,会出现比较严重的去相关[29]。Bai等人,通过采用多尺度(multi-scale)的方式,采用不同长度的窗进行相关并求平均的方式进行改善[30]。通过自适应方法来计算局部压缩系数,可以降低信号去相关的影响,同时精度有所提高[5~28]。还可以通过扩张的方式在计算相关函数之前对信号进行调整,对压缩或者时延在同一个平面内进行调整,尽量恢复信号相关性[31]。但是,对于压缩的调整并不是自适应的,而是全局的。
3.2 插值
对于精确的应变估计,需要得到亚采样点间隔的位移场。一般通过对RF信号进行插值,或者对相关函数进行插值,或者是假设峰值处形状,根据计算公式直接来得到。对RF信号进行插值在很大程度上增加了运算量,对相关函数插值同样增加不小的计算量,常用的方法包括抛物线插值,余弦函数差值等[32]。而假设峰值处形状基本可以达到与差值RF信号或相关函数同样的效果[33]。
3.3 先验估计或约束
由于信号的去相关,从信号直接求解位移分布可能会出问题,对于解决这种大的估计误差通常有两种途径[34]:运动约束或者先验搜索。
先验估计,也可以称为指导搜索,其基本原理是由周围已知点的位移值作为当前值的先验估计,相邻的点可以是相邻行的点,称为行引导,也可以是相邻列的点,称为列引导。也可以通过预先估计的方式来获得,一般通过由粗到细的方式来实现。根据先验估计可以缩小搜索范围,不但大大提高了计算速度,而且还在一定程度上减少了假的相关峰(当信号去相关比较严重时,峰值处的相关系数偏低,可能会出现另一处峰值并且相关系数大于真正的峰值,称为假峰)造成的估计错误。但是这种指导搜索有一个潜在的问题,就是如果有一个点估计错误,则基于该点作为先验值的所有位置都会产生错误估计。所以要通过某些机制来对估计结果进行验证,对于错误的点,通过周围点插值来替代。
运动约束也是目前比较常用的一种改进策略,主要是基于运动连续的假设[35]。一般是设计一个目标函数并添加约束项,然后通过最优化算法来最小化目标函数的方式来求解位移。由于运动约束把相邻点的位移值联系起来组成代价函数,所以单独分块进行估计显然达不到要求,一般通过全局最优化的方式来实现。
3.4 粗到细
由粗到细的原理是:首先选择一种鲁棒性较好的算法对复杂的位移场进行预估,估计结果作为另外一种鲁棒性较差但是精确度较高算法的先验值,或者初始值[9,19,27,36,37]。这样通过两步或者是几步迭代的方法同时满足了鲁棒性好,精确度高的要求。
在两步算法中,可以选择不同的基本算法,比如第一步选用块匹配,第二步采用光流[19];也可以采用同样的方法,但是不同的参数[37],比如两步都采用BMA方法,但是第一步选择较大的窗和搜索范围,第二部选择较小的窗和较小的搜索范围。甚至两步里可以选择不同的信号,比如:第一步用B-mode信号,第二部选择RF信号。或者采用金字塔算法,从最底层到最高层依次降采样处理,减少数据量,通过某种算法得到位移场(BMA或者图像配准)然后插值到与上一层相同的数据量,作为先验值,指导上一层在一个较小的范围内进行搜索[27,36]。
上述改进方法中,时域伸展技术可以解决信号压缩造成的信号去相关,但是对于其他原因的噪声,比如系统噪声或者非刚性形变造成的去相关没有效果,而约束和先验值对此则有比较明显的效果。插值主要是为了提高估计精度和质量,而由粗到细的策略是先验估计方法的一种具体实现方式。粗估计的结果作为细估计的先验值,从而使得速度和鲁棒性以及精确性都有较大的提高,所以这种方法也是最常用的一种方法。
4. 应变
位移和应变的关系可以描为数值差分的过程。对于理想的全通差分器的频率响应,随着频率增大而线性增大,简单的差分过程会放大高频噪声。在应变求解过程中,应该设计一种低通的数字差分器,而不是全通的[38]。目前采用较多的最小二乘法也可以视为一种特殊的低通差分器[39,40]。
最小二乘法的原理是通过对位移场进行分段线性拟合来求出应变。计算公式如公式[39]:
其中y表示深度,u是位移,a,b是待估计的常量,其中,a表示局部应变。
采用低通数字差分器,应变值可以表示为位移场与特定冲击响应的卷积[40]:
另一种比较常用的差分器是Savitzky–Golay(SG)平滑数字差分器。根据拟合的阶数不同可以分为SG-I和SG-II。以SG-I为例,其输入输出关系为[38]:
其中滤波器的长度为2M+1
确定滤波器的长度之后,就可以根据上述差分方程得到冲击响应h,h与位移u进行卷积就可以得到应变分布,最小二乘法也可以转化为上述形式。最小二乘法通过增加窗长以达到平滑的效果。较大的窗长可以得到比较好的SNR,但同时会造成边缘模糊。所以在实际运用的时候需要选择合适的窗长和窗之间的重叠率,以达到期待的效果。一般来讲为了平衡SNR和CNR,推荐使用较长的滤波器长度以及较高的重叠率(90%以上)。对于不同数字差分器频率响应分析,与滤波器长度的关系,以及对应变估计的影响可参考文献[38]。
由于上述方法计算速度较快,是现有方法中计算应变较多采用的方法。然而,如果位移场估计不准确,应变估计会有较大噪声。Rivaz等人,利用应变分段连续的特性,利用卡尔曼滤波器,来提高应变估计的质量[26]。Yuan等人也采用了基于无网格的技术,在保持图像分辨率不变的前提下,对噪声进行抑制[41]。
5. 杨氏模量
如果组织内部应力分布是常量,应变图像可以直接被解释为模量图像(杨氏模量或者剪切模量)。在实际情况下,内部应力分布并不均匀,所以当应变被解释为模量的过程中,会出现伪影,从而需要进行模量重建。模量重建可以根据计算的位移或者应变通过方程直接求解[42],也可以通过迭代的方式来进行求解。
比较常用的是通过模型迭代的方法来求解逆问题。该过程可以描述为参数最优化问题,通过最小化一个代价函数来得到参数最优解。其中代价函数通常定义为测量位移和通过给定参数由有限元模型正向求解的位移差。通过对未知的杨氏模量给定初始值,然后以迭代的方式计算出代价函数最小时候杨氏模量的分布。
通过逆问题求解在一定程度上可以减少伪影,但是由于逆问题本身病态的特性,所以有可能增加新的伪影。当边界条件较简单时,逆问题求解对结果去除伪影的帮助并不大[43]。另一方面,逆问题求解通常需要通过反复迭代,很难达到实时。所以
6. 评价方法
对于一种新的弹性成像算法,如何评价其性能,有一些常用的方法。
6.1 数值仿真
用经过数值仿真产生的RF信号来计算组织的应变分布,并将计算结果与有限元软件输出的应变分布作定量比较。仿真的方法如下
其中,x,z分别表示侧向和纵向,I(x,z)表示RF信号,h(x,z)表示点扩散函数,m(x,z)表示声阻抗矩阵,A为常量,λ为发射脉冲波长,σx,σz分别为脉冲的宽度和长度。
在弹性成像中,对比度噪声比通常用来表征病变组织的可探测性。
其中e和σ分别是均匀弹性组织应变图中的应变均值和应变标准方差。
eb,ei分别是应变图中背景和包含物的应变均值,σb2,σi2分别是背景和包含物的应变方差。
6.2弹性体模:
在弹性成像算法开发的初始阶段,体模实验是不可或缺的。首先,较好的弹性体模可以在声学和力学特性都和人体组织有较好的相似性。目前商用体模比较好的有CIRS公司的Model049,以及Model059。其中,Model049是在一个均匀的背景区域包含了8个硬度和大小不同的小球,可以对弹性的分辨率和信噪比等参数做量化分析。
7.处理和显示
上述两种评价方法可用于算法研究人员在开发阶段作为参考。但是准静态超声弹性成像用于临床引用会出现各种复杂的问题:首先,对于医生的手法要求较高,很容易出现out-of-plane现象;另一方面,病变组织的复杂程度远高于弹性体模所以在算法真正实现的过程中一般还要经过一些处理。最常用的是进行归一化处理[44]。
ŝ(x,y)是归一化系数,最简单的方式是设为常量,取图像中的最大应变值,从而消除不同的应变率对显示结果的影响。对于内部应力分布不均(随着深度降低,或者探头表面压力不均造成)对应变的影响,可以设置整个平面随位置变化的归一化系数。归一化系数通过对位移场或者应变进行平面拟合的方式求解。
由于在临床操作中,应变大小控制、探头偏移等问题,采用两帧信号得到的应变图信噪比通常不高。所以在临床使用过程中,通常会用相邻的应变图像拟合成一幅高质量的图像进行显示。这种拟合可以是简单的平均[45],也可以根据应变图中每个点的估计质量来进行加权合成[4,44]。
8. 总结
散货料堆的实时三维成像方法 篇2
散货料堆的实时三维成像方法
为实现散货料场内堆取料机的自动堆取工艺,其控制源头是料场的料堆识别,包括料堆长度、宽度、高度、起始地址、终点地址等,还有料堆的三维堆形,因为在作业的过程中料堆形状是动态变化的.只有取得料堆的`实时三维形状及坐标,才能精确控制堆取料机在作业过程中各机构的位置凋整.本文论述了应用激光扫描仪器,通过软件算法,实现对散货料堆的实时三维成像方法.
作 者：张子才 ZHANG Zi-cai 作者单位：上海交通大学自动化系,上海,200240刊 名：机电设备英文刊名：MECHANICAL AND ELECTRICAL EQUIPMENT年，卷(期)：200926(2)分类号：U653.928.+5关键词：激光 实时三维成像 散货料堆
成像方法 篇3
摘要：随着科学技术的不断进步与发展，3D成像技术在影视界已经炙手可热，这也使得3D成像技术的发展如日中天。而在3D成像技术不断发展的今天，3D电视、3D电影等都已逐步融入我们的日常生活，消费者们对3D成像技术产物的关注度也越来越高。这里根据3D成像技术的设计特点将其与传统招贴设计相结合，以此增强招贴的视觉冲击，达到更好的宣传效果。
关键词：招贴设计；3D成像；创意思路；表现方式
一、引言
（一）研究背景
招贴设计是当下各个行业都有涉及的一个大领域，户外广告牌、宣传海报、企业形象宣传招贴等都离不开招贴设计的应用。招贴设计的关键——创意思维与视觉表现，这些都是招贴设计中不可缺少的元素，根据这样的设计基础，加上创意表现，就能使其具有更强的传播力和感染力。20世纪90年代开始，3D成像技术就被运用于许多领域，如军事、医疗、模型制作等。直至2009年电影《阿凡达》的热映，3D成像技术才真正为社会大众所熟知，3D成像技术一跃成为受众眼中的焦点并不断发光发热。据美国消费电子协会及南加利福利亚大学娱乐及技术中心的一项联合调查显示，消费者对于3D立体视频的关注度正在日趋增长。调查结果显示，将近41%的观众都有观看3D电影的经历，在这41%的观众中有40%的观众承认，相比于2D平面电影，他们更倾向于观看3D立体电影，另外，超过半数的被调查者表示，必须佩戴专用眼镜来观看3D图像不会影响他们购买3D产品。3D成像技术的产物也越来越受到关注，3D电视、3D电影等已逐步融入大众的日常生活，越来越多的人开始追捧这个时代发展背景下的新兴产业。
（二）研究目的
21世纪是信息化、数字化不断发展的新时代，各行各业都需要与时俱进、不断创新。在设计领域，由于受众的喜爱，3D成像技术正在不断地被应用。招贴设计因制作简单、价格低廉、效果尚佳等特点成为大众日常生活中不可缺少的宣传手段，普遍被应用于各种场合。但是，招贴设计也存在着诸如表现方式缺乏多样性等问题，所以本文试图将3D成像技术应用于传统招贴设计，达到高科技与传统相结合的招贴展示的目的，以期给受众带来独特的视觉体验。
在本次招贴设计中，选用了中华文化的传统元素——脸谱、皮影、木偶及人形剪纸，希望能够挖掘及传达中华文化的博大精深。本设计共四张海报，每幅都是独立的个体，但相互之间又因中国传统文化而存在着密切联系。通过3D成像技术的运用，优化了海报内容的表现形式，希望通过简约的格调来向受众传递传承中国传统文化的主旨。
二、3D成像招贴设计的思路
（一）创意构思
在明确了招贴设计的设计要求、掌握了3D成像技术的特点以及查阅了大量相关资料的基础上，本次设计的思路便大致形成，内容如下：
首先是定位。设计基础中提到设计应符合风格的统一性、强化视觉冲击、增强民族个性与尊重民族风俗、可实施性、符合审美规律、严格管理等原则。考虑到传统元素主题的招贴设计作品不在少数，缺乏新意。本次设计便确定结合3D成像技术在电影中的视觉效果，通过Photoshop等系列绘图软件的操作，将3D成像技术应用在招贴设计的表现中，以此达到比传统招贴设计更强的视觉冲击效果，同时体现了传统与创新的完美结合。同时为传承及发扬中华名族传统文化，展现中华名族传统文化“刚柔并济，博大精深”的特点，本次设计将选择四种中国传统文化元素。既然确定了素材的选择方向，接下来就是敲定素材。因为采用的是3D成像技术，所以在选择素材时尽量选择主体明显的元素，方便后期设计的视觉表达，这里采用的是脸谱、皮影、木偶及人形剪纸。它们都是中华文化的发展产物，符合本次招贴设计的选材范畴，在设计的过程中也可以做到以个体的形式单独存在，同时它们之间又是以人物形态相互联系的，所以最终选择了这四个元素。
其次是推敲。因为本次设计采用的是3D成像技术所以对视觉冲击的效果相比传统招贴应更需要注意。对比浅色背景与深色背景的视觉传达效果，最终我选择了深色背景为主色调，将其与敲定的素材进行融合，以此来凸显主体物。接着设想对比不同的排版。因为招贴设计的目的就是为了更好的宣传，所以它的排版必须以主体物为首。将色彩、图形、文字、造型等的结合做到合理，以体现出设计的多样性使其在设计中能够脱颖而出，这些都是需要进行不断设想对比的。然后选取经过反复推敲对比后最可取的方案。在色彩的对比上深色能够更好的做到抓住受众的眼球；除此之外，我还对主体的方案选择上进行了推敲，从一组形象到单一的主体形象，比起一组人物形象的排版，单一的形象更为突出，更能吸引注意力；另外，在色彩的安排上也尽量做到和谐、统一。
最后是将其与文案结合，完成统一。在本次设计中采用的文案没有多余的字眼，只是简单将主体物进行解释说明，以此达到向受众直接宣扬传统文化的目的。其吸睛效果弱于主体物，却又是招贴中必不可少的一部分，让受众在接收主体物信息的时候能够对它有更直观的了解。
（二）3D成像招贴设计的表现方式
此次设计是平面系列招贴，共四张，它们每个都以个体形式单独存在，然而相互之间又是以人物形态这条线索联系的。本次招贴的目的在于宣扬及传承中华民族的传统文化，所以它在表现上应做到突出主题、简约大方。本次设计主要采用了直接展示法、突出特征法和以小见大法。
直接展示法是大部分设计都会运用的方法，这个方法可以直观的将设计的主体物展示在受众眼前。在传统招贴设计中都是将某产品或主题直接如实地展示在广告版面上，以此来渲染产品或主题。而在结合3D成像技术的背景下，本次设计在表现手法上也应该有适当的改进，在运用直接展示法的时候在主体物的选择上需要选择有代表性的单一元素，比起一组元素这更容易引起受众注意。
如在本次设计中，我将设计的主体物——脸谱、皮影、木偶及人形剪纸都直接向受众传播表达，比起传统招贴的全面性表达更加直观，并在色调的选择上更加具有冲击力。
以剪纸文化和脸谱文化的设计为例分析。剪纸文化是一种镂空艺术，也是中国汉族最古老的民间艺术之一。在本次设计的过程中，与传统招贴设计的思路一样，文案的造型设计上也采用了镂空的表现方式，直接向受众表达剪纸的主题思想。主体选择的是升平公主的剪纸形象，以此来彰显中华剪纸文化的复杂性。为了更好的结合3D成像技术，已达到更强的视觉冲击效果，在设计时采用深色背景，并在对主体物的修饰上进行相应的色彩处理，使其即与主色调相融合，又能够跳出画面吸引受众眼球。在画面中也直接用中国传统的logo呼应本次设计传承中华文化的主题。
脸谱文化可以延伸至京剧文化、粤剧文化、川剧文化等多种艺术文化，脸谱是它们共同的表现方法之一，所以由本次脸谱的设计可以彰显出中华戏曲文化的多样性。画面中直接展示了选择的脸谱素材，直观的突出了脸谱文化的特点。为了更好的结合3D成像技术，已达到更强的视觉冲击效果，在设计时采用深色背景，并在对主体物的修饰上进行相应的色彩处理，使其即与主色调相融合，又能够跳出画面吸引受众眼球。在画面中也直接用中国传统的logo呼应本次设计传承中华文化的主题。
突出特征法是指抓住事物的特性，将其与众不同的地方鲜明地表现出来。在传统招贴设计中首先需要突出招贴主体物的主要特征，将其进行处理修饰，使受众对主体物产生兴趣。就本次设计而言，纵观整组作品，主体物都只有一个，没有多余复杂的附属品，且对主体物的排版就做到了焦点集中，放置在了画面的中心位置；而对主体物的大小设定占据了画面的大部分篇幅，这也是为了呼应主体突出的特点。在运用3D成像技术的时候，为了使主体物更加突出，在设计过程中，需要进行反复的修改与对比，最终将招贴的背景设置为深色，因为相比于浅色背景深色更能吸引受众的眼球，并且能够更好的将主体凸显出来。
以皮影招贴为例，本次结合3D成像技术的招贴设计选取的是单一的皮影人物形象。众所周知皮影作为具有代表性的民间艺术，在河南、山西、陕西等地的民间广为流传，皮影人物又是皮影戏的重要组成部分，所以在设计的过程中结合了皮影的特点，为皮影人物增加了幕布背景，与单一的皮影人物结合起来就可以更直接的展示出皮影戏的演出方式，以此来凸出皮影的主题。与文案的结合也更加明确的向受众突出皮影文化。为了更好的结合3D成像技术，已达到更强的视觉冲击效果，在设计时采用深色背景，并在对主体物的修饰上进行相应的色彩处理，使其即与主色调相融合，又能够跳出画面吸引受众眼球。在画面中也直接用中国传统的logo呼应本次设计传承中华文化的主题。
以小见大法是指通过小题材、小事件来揭示重大主题、反映深广内容的手法。以传统招贴的角度来说，在本组招贴设计中，选择的元素是具有代表意义的传统文化元素，以单一的个体延伸至传统文化的大范围，以此向受众宣扬中华民族传统文化，加深受众传承中华民族传统文化的意识。而本次结合3D成像技术的招贴设计相比于传统招贴设计，画面的要求上需要有更强的冲击力、主体物需要更加突出、排版需要更加简洁明了。
中国的木偶文化历史悠久，在汉朝就已有相关记载。以木偶文化来彰显中华文化的多元性，也以此来告诉受众中华民族文化的独特性，展示中华文化源远流长，不止是文化的传承，也是技艺的传承。在进行木偶文化的招贴设计时，选择的木偶素材与文案素材在色调上进行了呼应，这里选用的是单一的木偶素材占据招贴视觉中心大部分面积，以此直观的向受众展现木偶文化。为了更好的结合3D成像技术，已达到更强的视觉冲击效果，在设计时采用深色背景，并在对主体物的修饰上进行相应的色彩处理，使其即与主色调相融合，又能够跳出画面吸引受众眼球。在画面中也直接用中国传统的logo呼应本次设计传承中华文化的主题。
而如何进行设计使其独具创意，又如何通过文字、图形、色彩的运用来使其具有更强的传播力和感染力，这些问题都是在本次招贴设计的过程中遇到的困难。比如，在这次设计过程中我首先完成了一套以浅色为背景的招贴设计初稿，以传统招贴设计的角度来看，初稿在大方向上并没有非常违和的地方，然而，在我对初稿进行3D成像技术的处理后发现浅色背景并不能够做到视觉上更好的冲击，并将主体更好的凸显出来；而且主体物的多少也是设计过程中遇到的另一个困难：以皮影元素为例，在选择皮影素材的时候，我初稿选择的是一组皮影戏人物，但是在进行3D成像技术的处理后，一组人物却显得愈发杂乱无章。
为了更好的完成本次设计，秉着克服困难的原则，我将初稿进行了重新的设计与排版。针对浅色背景招贴在进行3D成像技术处理后无法更好的将主体元素凸显出来的问题，我重新选择了深色的招贴背景，在色彩的对比上深色能够更好的做到抓住受众的眼球；除此之外，我还对主体的方案选择上进行了更改，从一组形象改变成单一的主体形象，比起一组人物形象的排版，单一的形象更为突出，更能吸引注意力；另外，在色彩的安排上也尽量做到和谐、统一。最后要说的是对本次招贴设计的完成稿的欣赏，像观看3D电影一样，肉眼无法直接看到经过3D成像技术处理后的招贴效果，所以我为本次招贴设计配备了专业的3D立体观影眼镜，以方便受众观看招贴效果。
三、总结
这组基于传统文化元素的招贴设计需要从宣扬传承传统文化和新兴产业3D成像技术的发展来看。
首先单就这次招贴设计的元素选择来说，之所以使用中华民族传统文化元素，意在向受众传播中华文化的精美绝伦，并以此达到将中华文化不断传承下去的目的。在选择元素的时候将以人为本加入考虑，所以拟定的都是以人物形象为主的中华元素，在处理上也尽量做到尊重其本身价值。
其次本次课题迎合21世纪科技发展的大背景，在对招贴的设计过程中，除了扎实的设计功底之外还融入了21世纪深受追捧的3D成像技术，这对招贴设计中元素的细节要求就更高，尤其是色彩及排版这两方面的配合要能够适合后期制作3D成像效果。在3D成像技术不断发展的今天，3D电视、3D电影等已逐渐融入人们的生活，如果将3D成像技术运用在招贴中，它的传播效果及表达形式都是基于传统的一大创新，一大突破，一大挑战，受众接触的将不再是一个单纯的平面作品，而是身临其境，也是切身感受。
当然在3D成像技术与招贴相结合的技术及可实施性上也存在着质疑和困难。就本次设计而言，在对主体物的选择和表现手法上都存在相应的难度，如何与传统招贴区分开来，如何在结合了3D成像技术后更好的将主体物凸显出来，进行处理后受众不能免去使用3D立体眼镜观看的繁琐等都是本次研究中出现的难点。但是就当下3D电视以及电影的普及率来看，只要在投放银屏上进行相应技术处理，就可以免去受众必须要使用3D立体眼镜才能观看的繁琐。另外现在很多企业正在研究裸眼3D技术，这也为本次的课题研究提供了一个良好的发展前景。当然，这也需要很长一段时间的探索及发现。
这次课题的研究让我对视觉盛宴进行了深入的了解，也对中华民族的传统文化进行了更深层次的探索，更对自己的世界观及价值观都有相应的影响。并且这也告诉我一个道理，要顺应时代的发展，跟紧时代发展的步伐才能与时代共同进步。
四、结语
以进行3D成像技术的处理为例，与传统招贴一样，招贴的目的在于更好的宣传；但又与传统招贴不同，经过3D成像技术处理的招贴，在视觉冲击的要求上需要远远高于传统招贴：对主体物的突出强调需要高于文字叙述，利用主体物视觉的冲击效果直接击入受众心里。要知道越是简洁的招贴，它的主题就越突出，这也就更好的呼应了招贴的目的：为了更好的宣传。
【参考文献】
[1]程彦平.招贴设计[M].北京：北京理工大学出版社，2006.
[2]黄军，胡易容.世界经典招贴设计[M].湖南：湖南大学出版社，2010.
[3]何辉，朱和平.艺术设计专业毕业论文与设计指导[M].长沙：湖南大学出版社，2010.
[4]朱琪颖.海报设计[M].北京：中国建筑工业出版社，2009.
[5]万萱，李馨.设计基础之立体构成[M].成都：西南交通大学出版社，2011.
微透镜列阵成像光刻调焦方法 篇4
微透镜列阵成像光刻是一种低成本、高效率制备微纳尺度图形列阵的方法[1,2],该方法以微透镜列阵[3,4,5]为投影物镜,将毫米至厘米尺度的单个物体缩小数千倍成像,再利用光刻胶记录成像结果,从而光刻制备图形。在微透镜列阵成像光刻方法中,系统离焦是制约光刻图形质量的关键因素之一。目前的相关研究中,微透镜列阵成像光刻的调焦方式均采用一体式结构,其方法是通过在像空间填充一层厚度等于微透镜焦距的PDMS软膜来实现[6,7],此方法的优点是无需专用的调焦设备,然而由于PDMS软膜的厚度难以精确控制且受压易变形,此外PDMS的折射率受环境的影响会发生变化,因此难以精确调焦。针对以上问题,本文模拟分析了离焦对微透镜成像光刻图形质量的影响,给出了系统离焦量的容差。并提出了一种利用显微镜检测像平面离焦程度,利用精密移动平台驱动光刻胶基板上下移动,从而将像平面调整到光刻胶平面的微透镜列阵成像光刻调焦方法。该方法调焦误差较小,系统结构简单,设备成本低,可有效降低离焦对光刻图形质量的影响。然后将基于该方法所建立的调焦装置应用于微透镜列阵成像光刻系统,进行了光刻实验,实验表明,利用本文的调焦方法对微透镜列阵成像光刻系统进行调焦,可得到接近微透镜列阵极限像质的光刻图形。
1 离焦对微透镜列阵成像质量的影响的仿真
微透镜成像光刻系统原理如图1所示:成像物体通过微透镜缩小数千倍成像,位于像面处的光刻胶作为记录介质记录下成像结果。系统离焦将导致成像模糊、光刻图形特征尺寸增大,甚至导致像无法被光刻胶记录[8]。本文所用的微透镜口径10µm,数值孔径0.258,曝光光源为中心波长在365 nm的汞灯光源。根据透镜焦深公式[9,10,11]:DOF=0.5λ/NA2,(其中DOF为焦深,λ为曝光光源波长,NA为微透镜数值孔径),计算可得微透镜焦深约2.8µm。物点经微透镜成像为一弥散斑[12,13,14],我们对其用ZEMAX软件进行了仿真,弥散斑均方根半径与离焦量的关系如图2所示:弥散斑均方根半径随着离焦量的增大而增大;当离焦量从0增至2.8µm时,弥散斑均方根半径从0.27µm增大至0.67µm,这将导致成像对比度降低,像质变差。
我们利用光线追迹的方法,以十字叉丝作为输入对象,对离焦时成像情况进行了模拟分析。当离焦平面像点弥散斑均方根半径比理想像平面处弥散斑均方根分别扩大10%、50%、150%时,对应的离焦量δ分别为0.7µm(δ≈DOF/4)、1.4µm(δ≈DOF/2)、2.8µm(δ≈DOF),在理想像平面及具有以上离焦量的平面处,十字叉丝的像分别如图3(a)、(b)、(c)、(d)所示。当像面无离焦影响时,图形质量为理想状态极限像质,此时像点弥散斑均方根半径为0.27µm。当离焦后像点弥散斑均方根半径比理想像面处扩大10%时,离焦后像点弥散斑均方根半径约为0.3µm,离焦量约为微透镜焦深1/4,此时十字叉丝成像质量略有降低,但仍具有接近极限像质的成像质量。当离焦后像点弥散斑均方根半径比理想像面处扩大50%时,离焦像点弥散斑均方根半径约为0.4µm,离焦量约为微透镜焦深一半,十字叉丝仍清晰分辨,此时像质比极限像质已经有明显降低。而当离焦后像点弥散斑均方根半径比理想像平面处提高150%时,离焦像点弥散斑均方根半径约为0.67µm,离焦量约等于焦深,十字叉丝虽然仍可被分辨,但已经相当模糊,并且线条特征尺寸随之变大。
通过以上分析,可见系统的离焦量需小于微透镜焦深才能保证光刻图形可被分辨。而要得到接近成像系统极限像质的光刻图形质量,离焦后的像点弥散斑半径比焦点处弥散斑半径的提高程度不大于10%,此时离焦量δ约为DOF/4。因此为了得到较高质量的光刻图形,我们规定系统离焦量的容差为δ≤DOF/4。
2 微透镜列阵成像光刻调焦系统的建立
为对上一节的理论分析进行验证,需建立一套可改变微透镜成像光刻系统离焦量的调焦系统作为实验验证的手段。本文所建立的微透镜成像光刻调焦系统原理如图4所示:调焦系统由显微镜、精密位移平台、微透镜列阵基片固定台、带标记的光刻胶基板以及微透镜列阵组成。调焦过程分两步实现:1)微透镜列阵(microlens array)位置始终固定,调整显微镜(microscope),当看到物体清晰的像时固定显微镜;2)利用精密位移平台驱动光刻胶基板(substrate)上下移动,使得通过显微镜可同时观察到物体和光刻胶(photoresist)上标记(mark)的像时,说明微透镜的像面(image plane)与光刻胶已经在同一平面上,然后将光刻胶基板固定,到此调焦过程完成。
调焦过程中,理想的情况是像平面和光刻胶平面完全重合,然而在实际应用中,所有调焦系统都存在误差。本文的调焦系统由人眼通过显微镜来判断像平面与光刻胶平面是否重合,误差主要来源于人眼分辨极限和显微镜景深的影响。
首先确定人眼分辨极限所导致的调焦误差:人眼通过显微镜所能分辨的弥散斑直径a可表示为a=250ε/β,β为显微镜放大倍率,ε为人眼的极限分辨角(约为70″),250 mm为人眼明视距离[9,10,11]。此弥散斑所对应的离焦量d可表示为d=af/D≈a/2NA,其中f为微透镜的焦距,D为微透镜口径,NA为微透镜数值孔径。当离焦量小于d时,人眼将认为像面无离焦,因此人眼分辨极限所导致的调焦误差约为d=125ε/βNA。
其次确定显微镜景深所导致的调焦误差:当物体的像与光刻胶基板上的标记同处于显微镜景深范围内(图4中白色三角形区域)时,像平面与光刻胶平面将被认为相互重合。显微镜景深所导致的调焦误差小于或等于显微镜景深。显微镜景深可根据公式∆=250nε/ГNAm计算得到[9,10],其中NAm为显微物镜的数值孔径,Г为目镜放大倍率,n为物空间介质折射率。
利用本方法调焦,系统的可获得的最小离焦量δ是0至d+∆之间某一随机的值。人眼的分辨极限无法提高,因此建立调焦系统的关键是选择恰当放大倍率和景深的显微镜。在微透镜成像光刻系统中,如果对光刻图形质量要求不高,δ在微透镜焦深DOF范围内是可以接受的。当d+∆≤DOF时,就可保证δ≤DOF,由此可得显微镜景深∆需小于DOF-d,即∆≤0.5λ/NA2-125ε/βNA。同理如果要求光刻图形质量接近成像系统极限像质,则要求δ≤DOF/4,那么∆≤(0.5λ/NA2-125ε/βNA)/4。
在分析以上误差来源的基础上,本文通过选择合适的精密位移平台和显微镜,建立了调焦系统机械装置。精密位移平台连续可调,系统的调焦误差主要来源于显微镜景深和人眼分辨极限所带来的误差。本系统所用的微透镜焦深2.8µm,本文要求光刻图形质量接近成像系统极限像质,因此要求离焦量小于或等于0.7µm。我们选用显微物镜工作距40 mm,数值孔径为0.6,物镜放大倍率40倍,目镜放大倍率Г为20倍,此时d≈0.1µm,显微镜景深∆约0.6µm,系统可实现的最小离焦量不大于0.7µm,满足离焦量小于或等于DOF/4的要求。
3 离焦对微透镜列阵成像光刻图形质量影响实验
3.1 微透镜列阵成像光刻实验
我们将该调焦方法应用于微透镜列阵成像光刻系统,改变离焦量,光刻制备出了不同质量的图形。本文所用微透镜口径10µm,数值孔径0.258,焦深约2.8µm,周期20µm,物距250 mm。所用光源为在中心波长365 nm汞灯光源,所用成像物体为商用打印机打印的十字叉丝,线宽8 mm、图形尺寸60 mm。实验步骤为:1)首先在k9基片上旋涂光刻胶S1805,4 500 rpm转速下旋转30 s,胶厚约为500 nm;2)然后将涂有光刻胶的基片在100oC热板上前烘10 min;3)前烘结束后,将物体、光刻胶基片及微透镜列阵依次安装到相应位置,调焦完成后打开光源曝光实验。
图5为系统精确调焦与离焦时的光刻实验结果,各图片均为在1 000倍放大倍率下拍摄的显微照片。图5(a)中系统离焦,曝光50 s,在显影液MF319中显影60 s,得到的图形线宽约1.3µm,周期20µm,单元图形尺寸约3µm。由于系统离焦时像点弥散斑增大,将导致像面光强减小,像与周围环境对比度下降,从而曝光显影后投影微透镜的轮廓出现。图5(b)中将系统精确调焦,使得通过显微镜可同时看到标记和物体清晰的像,曝光30 s后,显影60 s,得到的图形线宽约800 nm,周期20µm,单元图形尺寸约5µm,光刻图形面积50 mm×50 mm。
3.2 结果分析
对本文所用的微透镜进行仿真,计算得出的MTF曲线如图6所示:9o视场所对应的空间频率约为630 lp/mm(通常有以MTF取0.4时为标准),对应的分辨力约为794 nm。9o视场与中心视场在空间频率630 lp/mm时MTF的值已经相差约0.05,此时中心视场与边缘视场成像质量已经有明显差异,但在本文光刻实验中尚可接受。根据物像几何关系可得出,光刻图形尺寸约5µm。
通过本调焦方法将系统精确调焦,此时离焦量小于0.7µm,光刻图形如图5(b)所示:光刻图形线宽约800 nm,图形尺寸约5µm与理论计算相当,图形列阵均一性较好。这表明运用本文调焦方法能够实现对微透镜成像光刻系统的可靠调焦,该方法所造成的离焦误差较小,可得到接近成像系统极限像质的光刻图形质量。
4 总结
成像方法 篇5
起伏地表的自由基准面波场成像方法研究
基于波动方程基准面延拓的偏移方法理论,从地震波场正演模拟的角度出发,提出了一种新的适用于起伏地形的地震叠后正演方法.该方法综合利用了“地形淹没”和“零速层偏移”的思想,通过基准面变换和设置零波场传播层.将原始模型的地表作为新模型的一部分,有效地消除了起伏地形的影响,并采用常规的波场延拓算子进行波场延拓与波场成像计算,实现了起伏地表模型的地震叠后数值模拟.基干该方法理论,还发展了一套完整的自由基准面波场延拓流程,可以将地表观测的`地震波场延拓至任意的基准面之上,对研究野外地震波的传播规律、后续的偏移处理以及地震资料的解释具有非常重要的意义.仿真实验的结果均验证了地震正演模拟方法和自由基准面波场延拓流程的正确性和有效性.
作 者：熊晓军 贺振华 黄德济 XIONG Xiao-jun HE Zhen-hua HUANG De-ji 作者单位：成都理工大学信息工程学院,四川,成都,610059 刊 名：石油天然气学报 PKU英文刊名：JOURNAL OF OIL AND GAS TECHNOLOGY 年，卷(期)：2008 30(3) 分类号：P631.44 关键词：波场成像 自由基准面 起伏地表 叠后正演 波场延拓成像方法 篇6
关键词：低剂量CT；重建算法；伪影矫正；图像质量
Abstract：The year 2010 is the first year of this research. Theoretical research on the topic “High Quality Low Dose CT （LDCT） Imaging And Artifact Correction” has been carried on during this year. The contents of the research includes low dose CT image processing based on global image information and optimization framework； low dose CT reconstruction guided by different scanning protocol； and low dose CT reconstruction under sparse view scan mode. The achievements we made provide us with a good foundation for the following research.
Keywords：Low dose CT（LDCT）， reconstruction algorithm， artifact correction， image quality
基于成像声纳的水下管线跟踪方法 篇7
海洋不仅蕴藏着丰富的矿产资源,也是交通运输的重要通道,各国常建造一些水下管线来满足通信与能源传输的要求,包括输油管道、光电缆等。据大量相关资料显示,我国自在海洋开采石油、天然气以来,已经铺设了几千公里长的输油、输气管道。水下管线长期在海底受海水腐蚀、材料质量和地壳变动等的影响,世界上已发生多起管道破损、石油外泄和电缆中断等事故,造成了严重的环境污染和巨大的经济损失。因此,从经济和环保方面来说,对水下管线进行检查具有重要意义。
目前来看,对水下管线进行管外检查的手段主要包括潜水员、遥控水下机器人(Remotely Operated V e h i c l e , R O V )和自主水下机器人( A u t o n o m o u s Underwater Vehicle, AUV)三种方式。其中,依靠潜水员检查只能针对浅水区域;深水区域可利用ROV进行检查,但是ROV需要母船的支持,且受到脐带电缆的限制,作业范围有限;而AUV具有无人无缆、自带能源、 对母船依赖性小等特点,因此AUV被认为是在深水区进行管线检查的最佳设备。
文献[1]通过在实验室条件下进行试验性研究,解决了在人工半自动引导下,AUV利用磁探测器对悬吊于水下的长直管道进行自动跟踪的问题。文献[2]提出了基于磁探测器和视频图像融合的金属线缆跟踪系统,并利用AUV MT-98进行了海上试验。文献[3]研究了基于单目视觉的水下管线检测和跟踪等相关技术,并在水池进行了试验。文献[4]提出了基于侧扫声纳的AUV水下管线实时跟踪系统。文献[1]没有实现完全自主性,文献[2]和文献[3]中用到的光学成像在实际海水比较浑浊的情况下效果不佳,文献[4]中所用的侧扫声纳在AUV正下方存在盲区,不利于AUV携带相应的传感器对水下管线进行检查。
磁探测器在弱磁环境中容易受地磁和环境的影响, 导致参数校正与调整比较困难;视觉跟踪只适用于近距离和非掩埋情况,且光学成像易受光线和水质浑浊度的影响;声学成像系统可克服上述问题,不过声纳图像具有噪声大、分辨率低的缺点,本文针对该问题提出有效的图像处理方法,以及研究合适的水下管线搜索和跟踪控制策略。
1声纳图像处理
1.1成像声纳工作原理
成像声纳是一种主动声纳,它利用发射阵发射声脉冲到水中,遇到目标会产生反射,反射的回波作为检测与估计的基础,能够对目标进行定位与识别。通常,在AUV艏部搭载成像声纳构成AUV的声视觉系统,通过声纳的连续扫描探测,实时监测AUV前方大范围水域的目标信息,经过进一步处理,定位可疑目标并引导机器人接近该目标,图1为Blue View公司生产的前视成像声纳及其声纳图像。对于本文的应用,可将成像声纳安装在AUV的艏部斜下方,对前方的海底进行探测,以实现对水下管线的跟踪。
1.2图像预处理
图像预处理要突出声纳图像中目标的轮廓区域、衰减各类噪声,提高AUV对目标的可识别性。由于在水下声图中存在大量噪声,使用普通的滤波算法能降低噪声,但是也对目标部分边缘造成影响,而数学形态学基于集合运算,具有非线性的特征,可以克服线性滤波所带来的目标边缘模糊等问题。
在形态学中,所采用尺度大小不同的结构元素对处理结果会产生较大影响,大尺度的结构元素去噪能力强,同时会对目标的轮廓细节产生影响;小尺度的结构元素去噪能力较弱,但能保证目标的轮廓细节不受影响。因此为了对声纳图像去噪滤波,本文采用多尺度膨胀算法[5]。
f(x, y)为输入的灰度图像函数, b(x, y) 为结构元素,灰度膨胀运算可定义为f ⊕b:
定义{bi} (i =1,2,n) 为一个多尺度结构元素序列, 在实验中取菱形元素结构,对于尺度大小不同的结构元素bi,分别对灰度图像f(x, y)进行膨胀运算,得到一组膨胀图像(f ⊕bi) ( x, y) ,对得到的膨胀结果加权求和, 最终得到的降噪结果如下:
式中,ai为尺度i对应的加权系数。形态学滤波处理结果如下:
1.3边缘检测
Canny边缘检测算法是John F. Canny在1986年研究出来的一种多级边缘检测算法,被很多人认为是最优的边缘检测算法[6]。
Canny算法的实现步骤如下:
l)对滤波后的灰度图进行高斯平滑滤波,将图像中的噪声去除;
2)采用一阶偏导的有限差分形式(3)来计算梯度的幅值和方向n:
其中
3)抑制梯度幅值的非极大值;
4)采用双阈值法减少假边缘数量,并对目标边缘进行检测和连接。
根据上述步骤得到目标的边缘信息,并对对该边缘图像进行区域限定,消除水下声图中边界边缘的影响, 边缘检测和区域限定的处理结果如图3所示。
1.4管线提取
Hough变换是一种利用图像全局特征将特定形状边缘连接起来的经典算法。它通过点-线的对偶性,将原图像中的点影射到参数空间,将原图像中特定曲线的检测问题转化为寻找参数空间中的峰值问题。由于利用原图像的全局特性,所以受噪声和曲线间断影响较小,具有比较好的鲁棒性。
设直线方程为:
参数空间中方程可表示为:
式(5)中,ρ表示原点到直线的垂直距离,θ是垂线与x轴的夹角。当原图像中的点(x,y)确定时,对应于参数空间中的一条直线, 原图像中不同的点(x,y)对应于参数空间中不同的直线。当图像中的若干点(x,y)在同一条直线上时,它们的斜率和截距是相同的,所以它们在参数空间坐标系中对应于同一点。根据这个原理,将图像中的各个点投影到参数空间中,看参数坐标系下有没有聚集点,该聚集点就对应于原图像中的一条直线。
标准Hough算法是将图像中得到的边缘点的坐标 (x,y)代入式(6)求得 (ρ,θ)的值,然后统计 (ρ,θ)取何值时经过该点的曲线数目较多,即将该点对应的参数(ρ,θ 取出 。 通过上述 过程的计 算能够得 到线段的 端点 (x0, y0, x1, y1) 及参数(ρ,θ)。
管线提取需要两个步骤:
1)线段连接
根据Hough变换得到的直线段,若在一条直线上, 则将其连接为一条线段。
2 )灰度阈值限定
若线段长度满足:
L根据图像大小确定,则计算这条线段两侧相邻两个像素的灰度值总和gray_ valuel和gray_ valuer,若:
式中, min_ratio和max_ratio分别为最小和最大灰度比,若满足上式,则表示找到了管线。
2水下管线的搜索
水下管线搜索的目的是对目标海域进行搜索,记录管线位置,为下一步精确跟踪做好准备。常用的搜索方式有三种,分别为:随机方式、螺旋方式和往复方式。
1)随机方式
随机方式是指在一个目标区域内为水下机器人规划出一条从起点出发,沿某个方向以某种方式行走(如直线或圆弧)得到的一系列路径。
优点:控制起来比较简单,软件编程实现也比较简单,且实现起来相对容易;缺点:运行轨迹重复性比较大,且不能保证对整片目标区域进行全区域覆盖。
2)螺旋方式
螺旋方式是指水下机器人先沿着目标区域边界内侧行走一圈,然后逐次向区域中心行走,直至覆盖整片目标区域。螺旋方式分为内螺旋和外螺旋两种方式。
优点:能覆盖整个目标区域;缺点:在有限的条件下实现该方式比较困难,主要体现在如何控制水下机器人向中心行走,即何时在何位置转向。
3)往复方式
往复方式是指水下机器人先沿着目标区域的某一边内侧行走,遇到边界后旋转180°,然后继续行走,如此反复,直至覆盖整片目标区域。根据有关研究得出[7], 对于目标区域是矩形的情况,沿长边的往复方式较沿短边的往复方式转弯次数少,因此前者效果更优。
优点:能覆盖整个目标区域,且控制起来相对方便,是水下机器人搜索时常用的一种方式。
对于已知水下管线大体走向的情况,由于管线是连续的,我们可以采用横跨管线走向的随机方式对目标区域进行搜索,这样既能节省能源和时间,又能发现目标。对于水下管线大体走向和方位都未知的情况,由于随机方式会有部分区域遗漏,因此我们要采用可以覆盖全区域的搜索方式,由上文可知,有螺旋方式和往复方式两种,由于螺旋方式在如何控制水下机器人向中心行走,即在何时及哪个位置转向存在困难,所以我们采用往复式的搜索方式。由于沿长边方向的往复方式优于沿宽边方向的往复方式,所以我们可以选择沿长边方向的往复方式对水下管线进行搜索。
AUV在水下管线的搜索阶段分为以下三个步骤:
1 )在目标区域内执行搜索路径;
2)判断AUV是否遍历整片目标海域,如果是,根据记录的管线位置点开始跟踪;如果否,执行下一步;
3)若找到管线,则记录管线位置,然后继续搜索。
在搜索阶段,由于侧扫声纳的扫描范围比较广,因此可以采用它作为搜索时所用传感器,关于侧扫声纳的图像处理及管线识别不作为本文的研究内容。
3水下管线的跟踪
水下机器人在进行管线跟踪过程中需要根据前面记录的管线信息及当前图像处理的管线信息判断水下管线的状态,并根据水下机器人当前的状态信息,不断调整水下机器人的速度和航向角,使之能够跟踪水下管线。管线跟踪可以分为以下四个子任务:1)搜索并找到管线;2)找到管线之后,接近管线;3)利用相关传感器跟随管线;4)当跟随管线时将其丢失,则进行小范围搜索。在所有的过程中,需要对检查区域进行范围限制,超过则结束任务。
3.1找到管线
根据搜索阶段记录的管线位置点,利用点到点的控制策略,当前点(X(t),Y(t))是AUV的位置,目标点是搜索阶段记录的最后一个管线位置点(Xpn,Ypn)。
期望艏向角:
3.2接近管线
该任务的目的是调整AUV的艏向角及相对管线的距离,为下一步跟随管线做好准备。假设AUV距管线的垂向距离在DIS以内及航向与管线走向夹角小于∆θ时, 即可进行下一个跟踪任务。
AUV与管线的夹角为 θ ,可由声图处理得到,AUV的实际艏向角为ψ(t),则管线的走向为:
若将管线的走向直接作为AUV的期望艏向角,由于AUV的旋转半径比较大,调节时间较长,因此提出了如下算法:
式中,distance为AUV距管线的垂直距离;DIS为跟踪时AUV距管线的最大垂直距离;max DIS根据旋转半径确定;ψprevious为发现管线或通过管线时的艏向角; ψ(t )com为期望艏向角。
3.3跟随管线
当满足条件:
开始跟随任务。
保持航向,航向角控制器的输入为管线的走向,期望艏向角为:
3.4管线丢失
管线丢失后先低速前进,判断是否超时,如果没超时,则判断是否发现管线,若没发现,则继续低速前行,若发现,则接近管线;如果超时,则在小范围内搜索,判断是否超时,如果没超时,则判断是否发现管线,如果没发现,则继续搜索,否则接近管线;如果搜索超时,则判断记录中是否还存在管线位置点,若存在,则执行找到管线子任务,否则跟踪任务完成。
4水下管线跟踪的三维仿真
三维仿真环境用VS2010调用Open GL库编写,其中图像处理用到了Open CV库。
三维仿真环境如图11所示。
在仿真过程中记录AUV的运行数据,并在MATLAB上进行处理得到以下结果。
由图12可以看出,在接近管线时AUV的航向角变化比较大,由于AUV有一定的前向速度,所以AUV的位置和管线位置有一定的偏差;图13表明,搜索时的设定速度比跟踪时大;图14为在搜索和跟踪过程中AUV的航向角变化情况。总体来说,AUV能够很好得跟踪水下管线,且偏差在一定的范围内。
5结论
一种单镜头立体成像方法的研究 篇8
立体成像的根据是人的双眼视差原理, 即人的左眼视域和右眼视域有一定部分的叠加, 叠加区域中的场景在左、右眼视网膜上成的是有差别的2幅图像。该两幅图像经大脑融合, 再通过经验和心理作用的暗示[1], 使人感觉双眼看到的场景是多面立体的。立体摄像就是对同一场景摄取多个角度的图像, 在显示时控制不同角度的图像分别进入左、右眼, 使人产生一种立体感觉。按照成像的视点数多少, 一般可分为双目立体、多视点立体和全景立体[2]。目前, 全景立体技术还处于实验室探索阶段, 成像视点数虽多, 但分辨率低[3], 景深小[4], 视角窄[5], 立体感依然不强烈;多视点立体技术碍于自由立体显示器的光栅方向控制不够精准, 使多个视点图像易出现相互串扰[6], 造成图像模糊、虚影重重。市场上的自由立体显示器尚处于产品的初期试水阶段。现阶段比较成熟的是双目立体技术, 它包括红蓝分色立体技术、偏振立体技术和时分立体技术。其中, 红蓝分色立体技术由于彩色失真严重, 已被淘汰, 真正在电影院得到广泛应用的是偏振立体技术和时分立体技术。
双目立体技术一般都使用2架摄像机模仿人的2只眼睛来摄取左右2个不同角度的图像。为了使从2架摄像机分别获得的2幅图像的曝光量、色温等参数一致, 必须要求2架摄像机具有完全一致的机械特性和光学特性[7], 而实际中两架摄像机的各种特性几乎不可能做到完全一致, 因此必须对两架摄像机的参数进行标定。标定是一项很复杂、计算量很大的工作, 不仅不利于立体摄像的实时回显, 而且标定后的结果也并不十分准确。此外, 在实际拍摄过程中, 需要两架摄像机在变焦、变光圈、变位置时做到同步一致, 在技术实现上也比较困难。
1单镜头双孔立体成像原理
为了降低双目立体摄像技术标定的难度, 设计了一种单镜头双孔立体成像方法, 该方法通过在现有相机的镜头前面加一块遮光板, 在遮光板上左右各开2个小孔来实现, 其中遮光板与镜头之间的空间必须是全封闭不透光的, 小孔的孔径大约为1 mm, 2个小孔必须在同一水平线上, 以避免垂直视差。这样2个小孔就可以模仿人的2只眼睛, 利用小孔成像原理, 即用左、右小孔可以分别从左、右侧面对同一场景成有差别的2幅图像。但是, 与人的双目不同的是, 从左、右小孔入射的光线共用一片光电传感器, 而人的左、右眼睛各有一个感光视网膜, 所以必须用机械装置控制左、右小孔分时开启, 如果左、右小孔同时开启, 则2个小孔成的两幅图像在同一片光电传感器上叠加, 会导致图像模糊不清。
可以用电机或电磁装置控制左、右小孔分时开启, 控制原理同相机连拍的实现原理相似[8]。示意图如图1所示, 微控制器的P0口不断输出键扫描信号, 当按键开关按下后, P1口检测到信号, 经过延时一段时间后, 微控制器由P2口向小孔电机发出控制信号, 使相应的小孔开启或关闭。
图2是单镜头双孔立体成像的示意图。图中区域Ⅰ为小孔Q1的单视区域, 区域Ⅱ为小孔Q2的单视区域, 区域Ⅲ为两个小孔的交叉视域。
设透镜直径为L, 双孔间距为d, 小孔与透镜的距离为h, 点O到线段Q1Q2的垂线段长为x, β为2个小孔的视域交角。根据相似三角形原理,
设交叉视域中的场景到双孔的距离为u, 场景处交叉视域的高度为H, 则:
由2个小孔分别摄得的E点图像在竖直平面GH处的视差量可记为线段GH。根据相似三角形原理:
由式 (1) 可知, 当透镜直径越大, 双孔间距越小, 小孔与透镜距离越小时, 双孔的交叉视野范围越大;但是双孔间距不能过小, 否则由式 (3) 得到的视差量会变小, 这样造成立体感减弱, 而且小孔与透镜距离也不能过小, 否则由小孔入射的光线不能覆盖到透镜的全表面上。
2单镜头双孔立体成像效果
2.1 双孔图像的视差效果
图3和图4是一盆花分别经由镜头前左侧小孔 (如图2中Q1) 和镜头前右侧小孔 (如图2中Q2) 在单镜头照相机上成的像。观察这两幅图像, 不难发现它们之间的一些区别。两图的成像视角明显不一样, 图3中花枝整体朝右边倾斜, 面向左展开的叶瓣多于面向右展开的叶瓣;图4中花枝整体朝左边倾斜, 面向右展开的叶瓣多于面向左展开的叶瓣。由此可见, 镜头前2个小孔所成图像有一定的水平视差, 该两幅图像在用分时立体显示时, 分别送入左右眼, 可获得比较满意的立体效果。
照相过程中使花的成像只占据照相机视野的一部分, 这是为了说明小孔成像的特征。通过调整小孔到镜头的距离或镜头的焦距可使所成的像布满相机的整个视野。
为了使单镜头双孔立体成像取得更好的效果, 在对设备体积要求不严的场合, 可以适当做大镜头的尺寸, 使双孔间距接近人类双眼的间距[9] (大约65 mm) , 这样既可以扩大双孔的交叉视域, 又可以获得更大的视差。
在单镜头双孔成像过程中会遇到这样的现象:同一景物与2个小孔的距离很多时候不相等, 与景物靠得更近的小孔成的像更大一些, 当景物与2个小孔距离偏差很大时, 2副图像中的物像大小相差也特别大。这会不会影响2幅图像经双眼融合后的立体感呢, 显然是不会的, 人在自然视物时, 也具有这种特性。试着把自己的手指放在靠近左眼的地方, 然后分别用左、右眼观察手指, 会发现手指大小变化较大。
对于在镜头前加装暗盒, 仅开2个小孔会不会对图像亮度造成很大影响的疑问也无需顾虑太多, 因为现在的摄像机制造技术可以做到很高的感光灵敏度, 即使在月光的照度下, 也能成清晰的像, 而且应用很广泛的针孔摄像头也只有米粒大小[10]。上述2幅图像是通过1 mm小孔在室内拍摄的, 其亮度并不太低, 而且还可以通过调整光圈、曝光时间, 以及利用数字图像处理技术提高图像的亮度。
2.2 双孔图像的融合效果
图5和图6是分别由图3, 图4分割出来的中心景物图, 图7是由图5和图6隔列嵌套合成的图像, 它们都经过了数字图像均衡化处理, 增强了对比度。左右融合视图的行宽为左视图 (或右视图) 的2倍, 它们的列宽相等。
观察左右融合视图, 其层次感比较明显, 有深浅2种层次。当把该图像送往光栅显示屏显示时, 图像中属于左视图的像素发出的光线会进入人左眼, 图像中属于右视图的像素发出的光线会进入人右眼, 大脑将左右眼视网膜上得到的图像融合, 便产生一个完整的层次感很强的立体景象。在左右融合视图中可能会观察到一些细微的竖直条纹, 其原因有二:一是因为双目立体成像方法只使用了2个视点的图像合成, 相邻两个视点的图像在灰度上过渡不平滑、不自然;二是因为普通显示器物理分辨率不是很高, 单个像素点大小肉眼可辨, 以致像素颗粒感很强。将左、右视图融合成一副完整图像的主要Matlab程序:
源程序中采用的是RGB彩色图像, 文中的图像都用图像处理软件进行了黑白转换。
3结语
通过在单镜头前加装双孔装置, 可以成有视差的2幅图像, 由于只使用了一个镜头、一台摄像机, 这样的双目立体视觉技术降低了摄像机标定的难度, 而且节省了成本。不过由于双孔只能分时开启, 所以不能用于拍摄高速运动物体的立体图像, 这是后续工作需要研究的问题。
参考文献
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一种新的高速运动目标成像方法 篇9
雷达成像技术能够全天候、全天时、远距离地获取目标的高分辨图像,大大提高了雷达的信息获取能力,将成像雷达用于高速运动目标,例如:导弹、卫星、空间碎片的探测具有重要的军事和研究价值。相位编码信号难以截获和识别,抗有源欺骗式干扰能力强,近年来得到广泛重视,研究相位编码信号的高速运动目标成像方法具有重要的价值。
由于相位编码信号属于多普勒敏感信号,在进行脉压前需要补偿多普勒相位,如果目标高速运动时,还要考虑回波信号包络展缩的影响[1,2]。
1信号模型
1.1二相码信号
所谓编码信号,即相位调制函数是离散的有限状态,信号通常由伪随机序列构成,因此也称为伪随机编码信号。实际中,相位编码信号是N个相互连接的矩形高频子脉冲的集合,这些子脉冲宽度相同、频率相同,振荡的初相是有限的p个可能值。p为2时,即主要讨论的二相编码。相位编码信号的距离分辨率由码元宽度决定,编码长度等于脉压比[3]。
雷达发射的二相码信号为:
式中,
则回波的精确模型为:
式中,
1.2一阶近似模型
相位编码信号的一阶近似模型为:
式中,
回波包络展缩主要影响脉冲压缩,回波多普勒频率近似误差必须小于相位编码信号的多普勒分辨率1/Tp,可以验证基本所有的雷达目标的速度都能满足条件。
2处理算法
相位编码信号在多普勒频率补偿误差较大的情况下不能正确脉压,因此相位编码信号体制的雷达一般采用多个多普勒通道并行处理以达到检测目标的目的,当编码长度N很大时,为了能适应高速目标的检测,需要划分的多普勒通道就需要很多,这无疑大大增加了设备量。为了克服这个问题可以采用宽带相位编码信号和窄带线性调频信号结合的方式,窄带信号用来完成目标检测和测速,宽带信号用来成像和抗干扰。
由于窄带信号的距离分辨率较差,仅利用窄带信号包络对齐得到的运动参数的精度不能满足解多普勒模糊的需要,因此需要利用宽带信号进一步解多普勒模糊。估计运动参数的具体步骤如下:
① 窄带信号包络对齐,并对对齐前后的包络平移量拟和,粗略估计目标运动参数。因为窄带包络对齐的精度很差,所以最好采用2阶以下的运动模型,速度估计值的最大均方根误差为:
设拟合得到的运动参数矢量为:
P
式中,Re0,ve0,v(1)e分别为目标初始距离、初始速度、初始加速度的估值。
② 用上面的运动参数估计值补偿窄带回波,再利用多普勒中心估计精确估计目标的高阶运动参数。由于1次运动参数估计的精度很差,因此需要2次运动补偿以提高运动参数的估计精度。多普勒中心估计能准确估计出回波多普勒的时变参数,多普勒的时变参数对应目标的高阶运动参数,但多普勒初值的估值可能存在模糊,根据式(5)速度估值误差可能为以下值:
式中,「·⎤表示向无穷取整。前面提到过,ISAR成像运动补偿的任务是回波包络对齐和相位聚焦,因为速度补偿误差引起的回波多普勒整体模糊不会影响相位聚焦效果,所以式(6)中的k取任意整数值都能保证相位准确聚焦。但速度补偿误差太大时,回波距离像的包络不能对齐,下面将借助宽带相位编码信号来确定k值。
③ 考察3σΔv<λ/(4Tp)是否成立,以确保宽带二相码信号能正确脉压。二相码信号的脉压效果可以用脉压后形成的一维距离像的波形熵来测度。设离散化信号波形序列记为:
W=
令
‖W‖=
则W的波形熵定义为[4]:
波形熵反映了一个信号波形的能量沿其参数轴的发散程度,若信号能量沿其参数轴分布均匀则波形熵较大;相反,若能量集中在少数采样点处则波形熵较小。针对二相码信号脉压的情况,如果脉压正确,则距离像的能量集中,波形熵小;反之,则距离像能量发散,波形熵变大。这样就可以以距离像的波形熵为评价函数,通过搜索来确定式(6)中k的取值,设距离像最小波形熵对应的k的取值为k0,这样可以将k的取值范围缩小至:
④ 利用最小熵法进行包络对齐[5,6]。从回波数据中等间隔抽取3～5个回波,用下面的运动参数补偿这几次回波:
P
将补偿后的回波脉压,并将这几次回波的距离像取模相加,得到平均距离像,计算不同k1值对应平均距离像的波形熵,设最小熵对应的k1值为k1opt,则最终估计出的运动参数矢量为:
P
相位编码信号的运动补偿方法与线性调频步进信号基本相同,其补偿步骤为:时域补偿多普勒相位,频域补偿包络延时并进行匹配滤波。
3仿真和分析
重点仿真上述提出的运动参数估计方法。仿真中雷达采用宽带编码信号和窄带线性调频信号拼接发射的工作方式,工作中心频率f0=20 GHz,雷达脉冲重复频率Fr=1/Tr=1 200 Hz。宽带相位编码信号的参数设置如下:码元宽度Tps=1 ns,编码长度N=131 072,雷达脉冲宽度为Tp=NTps=131 μs。窄带线性调频信号的参数如下:带宽Bn=5 MHz,脉冲宽度与相位编码信号相同。
仿真目标为导弹目标,其二维视图如图1所示。目标与雷达的水平距离为80 km,垂直距离为60 km,以水平速度5 000 m/s朝向雷达飞行,起始时刻相对于雷达的速度、加速度和加加速度分别约为-4 000 m/s、95 m/s2和12 m/s3。ISAR成像的积累脉冲簇数M=1 024。
首先利用窄带信号包络对齐粗略估计运动参数,根据式(5)速度估计值的最大均方根误差为σΔv≈4.4 m/s,图2中虚线就是包络对齐得到的速度估计误差曲线,对应的运动参数矢量为:
式中,排列顺序为加加速度,加速度,速度,距离。用上述运动参数补偿窄带回波信号,并估计补偿后窄带信号的多普勒中心,得到的运动参数的误差矢量为:
从而2次估计得到的总的运动参数矢量为:
P=
对应图2中的点划线。由于3σΔv<λ/(4Tp),所以速度估计误差不会影响相位编码信号的脉冲压缩。最后根据平均距离像的最小波形熵提高速度估值的精度,由式(6)速度估值误差的范围为[18,-9,0,9,18],选取第1次、第512次和第1 024次宽带信号回波计算平均距离像,补偿的误差速度与平均距离像波形熵的关系如图3所示,最小波形熵对应的速度为-9 m/s,从而最终估计出的运动参数矢量为:
对应的速度估计误差曲线如图2中的实线。
利用Popt补偿宽带相位编码信号的回波,得到的目标距离像和目标的ISAR分别如图4和图5所示。
4结束语
相位编码信号由于具有难以截获、识别和较强的抗有源欺骗式干扰能力,近年来研究相位编码信号的高速运动目标成像方法得到了广泛重视。但是在存在多普勒频率误差时,相位编码信号不能正确地补偿运动参数。在此背景下研究了相位编码信号ISAR成像的运动补偿方法,即采用宽带相位编码信号和窄带线性调频信号结合的方式,窄带信号用来完成目标检测和测速,宽带信号用来提高测速精度和成像。仿真结果验证了该方法可有效对高速运动目标进行ISAR成像。
参考文献
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空间微动目标高分辨成像方法研究 篇10
对于空间运动目标, 除质心平动外往往还伴随着小幅振动、转动和其他高阶运动, 称为微动, 微动定义为目标或目标构件在径向相对雷达的小幅非匀速运动。空间目标的微动形态主要有自旋、进动和章动。自旋是指目标绕自身主轴以一定角速度进行的旋转运动;进动是指目标除了绕其主轴做自旋运动之外, 还以一定角速度绕锥旋轴做锥旋运动;章动是指目标在进动的过程中, 进动角随时间做周期性变化的一种运动。
由于微动的非平稳性, 使得现有的成像方法 (如RD) 失效, 现有的文献中, 空间目标ISAR成像方法大致有以下几种:一是基于经验模态分解的方法对微动, 目标旋转部件的成像[1,3]。二是基于后向投影的成像方法, 对自旋目标进行了高分辨成像[2]。三是基于正交匹配追踪的自旋目标窄带雷达成像算法[4]。
针对真实目标可能存在的滑动散射点, 在第2部分建立滑动散射点模型, 基于复数后向投影算法, 对其距离慢时间回波进行相干积累, 从而实现高分辨成像。
二、基于复数后向投影的高分辨成像方法
在实际问题中往往会遇到滑动散射点的情况, 滑动散射点是指散射点位置随雷达视线变化的散射点。下面以光滑锥体为例, 建立光滑锥体的进动模型, 研究基于复数后向投影的成像算法。
2.1回波模型
光滑进动锥体目标为旋转对称体, 其自旋运动并不影响回波的散射特性, 这里只考虑锥旋运动。如果雷达发射LFM信号, 则在f-tm域, 进动锥体的回波为
其中B是信号带宽, aB (f) 是宽度为B的矩形窗, 当|f|≤B/2时, aB (f) 为1, 否则为0, f表示距离频率, σi为第i个散射点的后向散射系数, fc为载频, c为光速。从式 (1) 可以看出, 光滑进动锥体上三个特征散射点对应的回波包络和相位均为正弦曲线。
这里假设锥体的旋转周期能够准确估计。式 (1) 描述的回波包络在距离慢时间域为正弦曲线, 该曲线在距离慢时间信号中的形状及位置是由散射点位置参数 (xi, yi, zi) 决定的。如果能对各条曲线加以拟合则可得到曲线信息, 也就相应得到了散射点的位置信息。散射点三维坐标主要通过下面关系式决定
利用旋转点目标回波在距离慢时间域的周期性变化规律, 通过拟合正弦曲线就可估计散射点空间位置信息, 从而可以进行成像。
2.2成像算法及仿真实验
复数后向投影算法的表达式为:
其中r=xsinθ+ycosθ+z。可以看出, 式 (3) 描述的算法沿不同的正弦曲线进行相干积分。以散射点P为例, 当x=x’P, y=y’P, z=z’P时, 相位项被匹配为0, 而被积分项的幅度则变为AP。因此, 参数域 (x, y, z) 的峰值点位置将对应散射点的坐标 (x’P, y’P, z’P) 。具体的成像算法步骤为:
Step1:通过距离压缩来获得距离-慢时间域回波;
Step2:对Step1的数据按照式 (3) 沿不同的正弦曲线进行相干积分;
Step3:对Step2的结果, 取出不同的x, y, z对应复数后向投影的最大值, 进行成像。
下面采用电磁仿真数据的仿真实验来验证算法的有效性。电磁数据的仿真模型为:弹头为对称圆锥体, 锥体高度0.96m, 底面半径0.25m, 锥顶为圆弧型, 半径为0.01m, 下文使用的仿真数据是HH极化数据。仿真实验进动角为5°, 仿真结果如图1和图2:
对于上述仿真结果, 图1为距离慢时间回波;图2是在复数后向投影算法的基础上合成的图像, 其中合成的图像是指分别搜索锥顶和锥底两个散射点的位置, 然后幅度归一化后合成到一幅二维图中的结果, 验证了算法的可行性。
三、结束语
本文主要研究了空间微动目标的高分辨成像方法, 首先介绍了锥体自旋、进动和章动三种微动形式;对于实际存在的滑动散射点, 本文提出了一种基于复数后向投影的高分辨成像方法, 对于速度已经完全补偿的目标, 通过对其距离慢时间回波的相干积累, 从而实现高分辨成像。
未补偿速度的光滑锥体多目标高分辨成像将是下一步的研究的方向。
摘要：对于空间微动目标, 本文介绍了三种微动形式及现有的ISAR成像方法, 针对滑动散射点模型的单个进动锥体, 根据其回波模型提出一种基于复数后向投影的高分辨成像方法, 并进行仿真实验以验证算法的可行性。
关键词：微动,进动锥体,复数后向投影
参考文献
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