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为测试湍流靠近目标条件下的点云计算效果,选取拍摄目标为酒精产生的火焰,实验选用100 mm焦距的主镜头,火焰距离相机小于0.8 m,相机积分时间50 μs,效果如图6所示。
根据光场相机深度分辨率计算模型[3],理论上远端分辨率0.1 mm,近端分辨率为1 mm,实际以铁锅为参照实测火焰三维点云的纵向精度为0.2 mm,符合仿真预期。
为测试湍流靠近光学口径时的点云计算效果,选取湍流下的平面文档作为拍摄目标。如图7所示,相机和目标之间加入一个高温湍流池,它的底部是4根加热管,加热到大约500 ℃时,两个窗口之间就是高温湍流区域,有微风扰动。由于湍流变化相当快,相机的积分时间设定为100 μs,尽管采用了大量的照明措施,图像还是有些偏暗。实验结果如图7所示,上图为普通成像方式,可以看到,强湍流区域集中在湍流池下层,该区域成像模糊不清,下图为去湍流清晰成像。
表1给出了图7中红色区域(尺寸60×300)图像质量的评价结果。其中,SSIM和PNSR为有参考评价指标,以无湍流原图像为参考图像,Tenengrad梯度为无参考清晰度评价指标。
MSSIM PNSR/dB Tenengrad After clarification 0.916 50.234 1.165 Before clarification 0.501 47.103 0.563 3 注:MSSIM(平均结构相似度指数)模拟人眼对图像结构相似性的认知,取值范围[0,1]。PNSR(峰值信噪比指数)是基于误差敏感的图像质量评价指标,PNSR越大则表明图像失真越小。Tenengrad梯度函数是基于图像梯度的评价函数,图像边缘越清晰,Tenengrad函数值越大。 Table 1. Analysis of turbulence-degraded imaging clarification quality
根据表1,算法矫正后的图像更加清晰,这与人眼的主观感知结果是一致的。
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为验证对远距离目标的成像效果,在7层楼顶进行了验证实验。采用228 mm口径F/9的透射式望远镜,光场相机选用6.4 μm像元20 M像素的传感器,探测目标距离传感器像元约为500 m。由于目标近,主镜头口径小,并且远离地面,尽管实验时间选在正午,湍流效应仍不明显,为增大扰动效果,在镜头前越1 m处用酒精点火,产生干扰气流。选取远处大楼顶部电视接收天线作为目标物,拍摄场景和效果如图8所示。受火焰位置影响,强湍流区域集中在照片的下方。
图8的中图为重聚焦照片,是指定天线中心位置为聚焦物面的计算成像,相当于使用普通相机拍摄,下图为全聚焦照片,是使用“全场相位图谱”对图片进行清晰化后的结果。湍流对图像清晰度的扰动非常微小,但仔细观察会发现照片下方物体的清晰度有明显差异,由于高阶相位的数值都非常小,这里仅给出离焦项的相位图。表2给出了图8中椭圆红圈部分的成像质量评价结果,采用无参考图像评价指标。
SMD Tenengrad After clarification 24.63 1.089 Before clarification 20.97 0.870 注:SMD(灰度方差指数)是图像全像素的灰度差分值之和,根据全聚焦图像中的高频分量最多的原理,将灰度变化作为聚焦评价的依据。根据表2,矫正后图像的SMD与Tenengrad值比未矫正图像的更高,这表明其具有更高的成像清晰度。 Table 2. Analysis of imaging quality
图9的上图中的点均为具有相位准确测量值的物点,可以看出,与无湍流情况相比,照片的下方,尤其是右下方有多簇违反远近规律的点云团,这些畸变只能是由于湍流扰动而引起的。使用无湍流情况下的计算成像方法,效果如图9上图所示,尽管弯管与排气孔处于同一深度,二者的清晰度却不完全相同,然而将这些相位畸变代入原始图像进行清晰化后,就可以看到图像明显变的清晰,如图8红色圆圈内图像所示。
上述实验表明选取合适的光学参数后,对远距离扩展信标也能够测量大气湍流的相位分布。
根据如图10所示的理论模型[10],该系统在500 m处的深度分辨率应为0.6 m,实测分辨率小于0.75 m。例如目标天线直径实际为1.5 m,图9中天线中心到边缘的深度层次大约为3层,故该区域分辨率0.25 m。
Image clarification and point cloud calculation under turbulence by light field camera
doi: 10.3788/IRLA20200053
- Received Date: 2020-02-16
- Rev Recd Date: 2020-03-20
- Available Online: 2020-05-09
- Publish Date: 2020-11-25
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Key words:
- turbulence-degraded image clarifications /
- 3D point cloud calculation /
- light field camera /
- phase space optics
Abstract: It is of great significance to obtain clear imaging and point cloud data of targets from hundreds to dozens of kilometers away under atmospheric turbulence without deformable mirror. Light field cameras are powerful tools in the field of image clarification and point cloud calculation, but they don't work well in turbulent conditions. Meanwhile, the main research direction of light field camera technology focuses on how to improve the precision and density of point cloud, and no one applies it to turbulence image clarification temporarily. This job was finished by improving information extraction algorithm of light field camera based on phase space optics. This algorithm was more fully to use RAW data, because of adopting four dimensional density functions to describe the structure of compound eye, and therefore, it could resist the influence of turbulence on local sub-aperture images, acquire target point cloud steady, calculate the depth map and clarify turbulence-degraded image. Light field camera based on such method acquired more than 4 k accurate wavefront distribution, when it was used for detecting indoor target behind the turbulence pool and outdoor target 500 m far from the camera, and 3D point clouds and clear image were obtained successfully. The results show that this method is a stable analytical algorithm without deforming mirror system or prior information.