动态目标调制传递函数测量方法

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技术领域\n本发明是关于光学性质测试领域中调制传递函数的测量方法，具体地说，是关于动态目标调制传递函数的测量方法。\n背景技术\n动态目标调制传递函数是定量描述时延成像系统对动态目标成像过程中，目标运动造成像质退化程度的重要参数。测量动态目标调制传递函数，得到传递函数曲线，不仅可以得到像质退化的程度，而且可以分析像质退化成因，更为运动模糊图像复原提供理论依据。\n1992年，SPIE第1971卷“Real-Time Numerical Calculation of Optical TransferFunction for Image Motion and Vibration.Part 1：Experiment Verification”一文中介绍了一种以点光源作为动态目标，求动态目标调制传递函数的思想。其构成方法是将点光源作为目标，放置在可承载其运动的平台上，在点光源运动期间由CCD对其成像，得到动态目标的图像，选取模糊图像中点光源像附近的一小部分区间(40×150像素)对其进行数学变换，得到动态目标调制传递函数。该方法认为点光源的尺寸可以忽略不计，而且通过选取一小区间的方法，可以将该区间外图像传感器暗电流以及背景光线所引入的噪声滤掉，但其不足之处是：①并没有考虑到成像的过程中镜头的衍射、像差对传递函数测量结果的影响；②并没有考虑到在所选取的区间范围内，图像传感器的暗电流以及背景光线对传递函数测量结果的影响；③没有说明当点光源的尺寸不可忽略不计的时候，目标对对传递函数测量结果的影响。\n中国专利公开号101354307，公开日2009年01月28日，发明动态目标调制传递函数测量方法与装置公开了一种测量动态目标调制传递函数的仪器和方法。仪器的主要构成是按照光线传播方向依次配置点光源、光学系统和图像传感器，点光源放置在导轨上，并且通过光学系统可以成像到图像传感器上。测量的方法是在点光源静止和随导轨运动时，图像传感器分别进行成像，得到静态目标图像与动态目标图像，通过这两幅图像可以分别得到静态目标调制传递函数和动态目标调制传递函数，最后在对应频率处，用动态目标调制传递函数除以静态目标调制传递函数以达到修正目的。该方法考虑到了在成像过程中，光学系统的衍射、像差对传递函数测量结果造成的影响，并且可以消除目标尺寸不可忽略不计时，其对动态目标调制传递函数测量结果的影响。但其不足之处是：没有考虑到背景光线以及图像传感器暗电流引入到静态目标图像以及动态目标图像的噪声，最终使动态目标调制传递函数的测量结果呈毛刺状。\n发明内容\n本发明的目的就是针对上述已有技术存在的问题，提供一种即可以消除背景杂散光、图像传感器暗电流，又可以消除目标尺寸非理想化对测量结果影响的动态目标调制传递函数测量方法，达到减小测量误差的目的。\n本发明的目的是这样实现的：动态目标调制传递函数测量方法包括以下步骤：\na.在关闭点光源的条件下，图像传感器成像，记录图像传感器暗电流与背景图像的合成干扰图像；\nb.在第a步的基础上，在不改变除点光源之外的任何条件下，点亮点光源并使其相对于测量系统保持静止，图像传感器成像，记录图像传感器暗电流、背景图像以及静态目标的合成静态图像；\nc.在第b步的基础上，在不改变除点光源之外的任何条件下，使滑块承载被点亮的点光源沿导轨方向运动，图像传感器成像，记录图像传感器暗电流、背景图像以及该运动状态动态目标的合成动态图像；\n上述a、b、c步，在不改变除点光源之外的任何条件下，次序可以任意更换；\nd.将b步得到的合成静态图像与a步得到的合成干扰图像做差运算，得到去干扰静态图像；\ne.将c步得到的合成动态图像与a步得到的合成干扰图像做差运算，得到去干扰动态图像；\n上述d、e步的次序可以更换；\nf.将d步得到的去干扰静态图像，光斑中心所在行的整行像素灰度值信息提取出来，得到初始静态目标线扩展函数；\ng.将e步得到的去干扰动态图像，光斑中心所在行的整行像素灰度值信息提取出来，得到初始动态目标线扩展函数；\n上述f、g步的次序可以更换；\nh.对f步得到的初始静态目标线扩展函数进行修正，消除背景光与图像传感器暗电流随机性引入到初始静态目标线扩展函数中的残余信息，得到修正静态目标线扩展函数；\ni.对g步得到的初始动态目标线扩展函数进行修正，消除背景光与图像传感器暗电流随机性引入到初始动态目标线扩展函数中的残余信息，得到修正动态目标线扩展函数；\n上述h、i步的次序可以更换；\nj.对h步得到的修正静态目标线扩展函数进行傅里叶变换并取模，得到初始静态目标调制传递函数；\nk.对i步得到的修正动态目标线扩展函数进行傅里叶变换并取模，得到初始动态目标调制传递函数；\n上述j、k步的次序可以更换；\nl.在对应频率处，用k步得到的初始动态目标调制传递函数除以j步得到的初始静态目标调制传递函数，得到修正动态目标调制传递函数。\n上述动态目标调制传递函数测量方法中，第h步采用的修正方法为阈值分割法，选定一个灰度值阈值，在第f步得到的初始静态目标线扩展函数中，某像素的灰度值小于该阈值，则此非0灰度值为背景光与图像传感器暗电流随机性引入到初始静态目标线扩展函数中的残余信息，并将该灰度值修正为0。\n上述动态目标调制传递函数测量方法中，第i步采用的修正方法为阈值分割法，选定一个灰度值阈值，在第g步得到的初始动态目标线扩展函数中，某像素的灰度值小于该阈值，则此非0灰度值为背景光与图像传感器暗电流随机性引入到初始静态目标线扩展函数中的残余信息，并将该灰度值修正为0。\n上述动态目标调制传递函数测量方法中，第f、g、h、i步也可以采用如下方法：\nf.对d步得到的去干扰静态图像进行修正，消除背景光与图像传感器暗电流随机性引入到去干扰静态图像中的残余信息，得到二次修正静态图像；\ng.对e步得到的去干扰动态图像进行修正，消除背景光与图像传感器暗电流随机性引入到去干扰动态图像中的残余信息，得到二次修正动态图像；\n新方法中，f、g步的次序可以更换；\nh.将本项权利要求所述的第f步得到的二次修正静态图像，光斑中心所在行的整行像素灰度值信息提取出来，得到修正静态目标线扩展函数；\ni.将本项权利要求所述的第g步得到的二次修正动态图像，光斑中心所在行的整行像素灰度值信息提取出来，得到修正动态目标线扩展函数；\n新方法中，h、i步的次序可以更换。\n新方法中的第f步采用的修正方法为阈值分割法，选定一个灰度值阈值，在第d步得到的去干扰静态图像中，某像素的灰度值小于该阈值，则此非0灰度值为背景光与图像传感器暗电流随机性引入到去干扰静态图像中的残余信息，并将该灰度值修正为0。\n新方法中的第g步采用的修正方法为阈值分割法，选定一个灰度值阈值，在第e步得到的去干扰动态图像中，某像素的灰度值小于该阈值，则此非0灰度值为背景光与图像传感器暗电流随机性引入到去干扰动态图像中的残余信息，并将该灰度值修正为0。\n与现有技术相比，本发明的有益效果是：\n第一，本测量方法消除了背景杂散光、图像传感器暗电流对动态目标调制传递函数测量结果的影响。\n第二，本测量方法消除了目标形状非理想化对测量结果的影响。\n第三，本测量方法消除了成像过程中，光学系统衍射、像差对测量结果的影响。\n附图说明\n图1是本发明所对应的测量装置\n图2是合成干扰图像\n图3是合成静态图像\n图4是合成静态图像局部特征图\n图5是合成动态图像\n图6是合成动态图像局部特征图\n图7是去干扰静态图像\n图8是去干扰静态图像局部特征图\n图9是去干扰动态图像\n图10是去干扰动态图像局部特征图\n图11是初始静态目标线扩展函数\n图12是初始动态目标线扩展函数\n图13是修正静态目标线扩展函数\n图14是修正动态目标线扩展函数\n图15是初始静态目标调制传递函数\n图16是初始动态目标调制传递函数\n图17是不同方法得到的动态目标调制传递函数对比图\n图18是二次修正静态图像\n图19是二次修正静态图像局部特征图\n图20是二次修正动态图像\n图21是二次修正动态图像局部特征图\n图中：1点光源  2镜头  3图像传感器  4滑块  5导轨\n具体实施方式\n下面结合附图对本发明具体实施例作进一步详细描述。\n图1为本发明所对应的测量装置，沿光线传播方向依次配置点光源1，镜头2，图像传感器3，其中，点光源1作为目标放置在滑块4上，并可随滑块4沿导轨5的方向进行运动，导轨5垂直于测量装置光轴放置。其中，点光源1采用直径为15μm的针孔，镜头2的焦距为50mm，图像传感器3采用陕西维视图像的MV-1300UM型CMOS，滑块4和导轨5采用北京光学仪器的MTS313型精密重载型电控平移台。\n例1\n本发明所述的动态目标调制传递函数测量方法，步骤如下：\na.在关闭点光源1的条件下，图像传感器3成像，记录的图像传感器暗电流与背景图像的合成干扰图像如图2所示，可以看出图像传感器暗电流与背景图像使合成干扰图像中具有灰度值为3或4的噪声。\nb.在第a步的基础上，在不改变除点光源1之外的任何条件下，点亮点光源1并使其相对于测量系统保持静止，图像传感器3成像，记录的图像传感器暗电流、背景图像以及静态目标的合成静态图像如图3所示。图4为图3的局部特征图，从该图中可以看出合成静态图像的噪声灰度值主要分布在2.5至4.5之间。\nc.在第b步的基础上，在不改变除点光源1之外的任何条件下，使滑块4承载被点亮的点光源1沿导轨5的方向做匀速直线运动，图像传感器3成像，记录的图像传感器暗电流、背景图像以及该运动状态动态目标的合成动态图像如图5所示。其中，在曝光时间内点光源1的像在图像传感器表面的位移为108.8um；图6为图5的局部特征图，从该图中可以看出合成动态图像的噪声灰度值主要分布在2.5至4.5之间。\n上述a、b、c步，在不改变除点光源之外的任何条件下，次序可以任意更换。\nd.将b步得到的合成静态图像与a步得到的合成干扰图像做差运算，得到的去干扰静态图像如图7所示。图8为图7的局部特征图，从该图中可以看出该步骤已将合成静态图像的噪声灰度值降低到0左右。\ne.将c步得到的合成动态图像与a步得到的合成干扰图像做差运算，得到的去干扰动态图像如图9所示。图10为图9的局部特征图，从该图中可以看出该步骤已将合成动态图像的噪声灰度值降低到0左右。\n上述d、e步的次序可以更换。\nf.将d步得到的去干扰静态图像，光斑中心所在行的整行像素灰度值信息提取出来，得到的初始静态目标线扩展函数如图11所示。\ng.将e步得到的去干扰动态图像，光斑中心所在行的整行像素灰度值信息提取出来，得到的初始动态目标线扩展函数如图12所示。\n上述f、g步的次序可以更换。\nh.对f步得到的初始静态目标线扩展函数进行修正，消除背景光与图像传感器暗电流随机性引入到初始静态目标线扩展函数中的残余信息，得到的修正静态目标线扩展函数如图13所示，可以看出，该步骤已将初始静态目标线扩展函数的噪声灰度值修正为0。\ni.对g步得到的初始动态目标线扩展函数进行修正，消除背景光与图像传感器暗电流随机性引入到初始动态目标线扩展函数中的残余信息，得到的修正动态目标线扩展函数如图14所示，可以看出，该步骤已将初始动态目标线扩展函数的噪声灰度值修正为0。\n上述h、i步的次序可以更换。\nj.对h步得到的修正静态目标线扩展函数进行傅里叶变换并取模，得到的初始静态目标调制传递函数如图15所示。\nk.对i步得到的修正动态目标线扩展函数进行傅里叶变换并取模，得到的初始动态目标调制传递函数如图16所示。\n上述j、k步的次序可以更换；\nl.在对应频率处，用k步得到的初始动态目标调制传递函数除以j步得到的初始静态目标调制传递函数，得到修正动态目标调制传递函数。将动态目标调制传递函数的理论曲线、采用背景技术中文章所述方法得到的动态目标调制传递函数曲线、采用背景技术专利所述方法得到的动态目标调制传递函数曲线与采用本发明所述方法得到的动态目标调制传递函数曲线进行比对，比对结果如图17所示。从图中可以看出，采用本发明专利所述方法得到的动态目标调制传递函数曲线与采用背景技术中文章所述方法得到的曲线相比，明显更加接近理论模型；与采用背景技术中专利所述方法相比，消除了噪声给测量结果带来的毛刺现象，使动态目标调制传递函数曲线更加平滑。\n本例第h步采用的修正方法为阈值分割法，阈值为5，在第f步得到的初始静态目标线扩展函数中，某像素的灰度值小于该阈值，则此非0灰度值为背景光与图像传感器暗电流随机性引入到初始静态目标线扩展函数中的残余信息，并将该灰度值修正为0。\n本例第i步采用的修正方法为阈值分割法，阈值为5，在第g步得到的初始动态目标线扩展函数中，某像素的灰度值小于该阈值，则此非0灰度值为背景光与图像传感器暗电流随机性引入到初始静态目标线扩展函数中的残余信息，并将该灰度值修正为0。\n例2\n本实施例中对应的测量装置以及装置的各项参数与实施例1完全一致，测量方法的第a、b、c、d、e步和实施例1也完全一致，第f、g、h、i步方法如下：\nf.对d步得到的去干扰静态图像进行修正，消除背景光与图像传感器暗电流随机性引入到去干扰静态图像中的残余信息，得到的二次修正静态图像如图18所示，图19为图18的局部特征图，从该图中可以看出，该步骤已将去干扰静态图像中的噪声灰度值修正为0。\ng.对e步得到的去干扰动态图像进行修正，消除背景光与图像传感器暗电流随机性引入到去干扰动态图像中的残余信息，得到的二次修正动态图像如图20所示，图21为图20的局部特征图，从该图中可以看出，该步骤已将去干扰动态图像中的噪声灰度值修正为0。\n上述f、g步的次序可以更换。\nh.将第f步得到的二次修正静态图像，光斑中心所在行的整行像素灰度值信息提取出来，得到修正静态目标线扩展函数，与实施例1中第h步得到的结果完全一致，如图13所示。\ni.将第g步得到的二次修正动态图像，光斑中心所在行的整行像素灰度值信息提取出来，得到修正动态目标线扩展函数，与实施例1中第i步得到的结果完全一致，如图14所示。\n上述h、i步的次序可以更换。\n本例第f步采用的修正方法为阈值分割法，阈值为5，在第d步得到的去干扰静态图像中，某像素的灰度值小于该阈值，则此非0灰度值为背景光与图像传感器暗电流随机性引入到去干扰静态图像中的残余信息，并将该灰度值修正为0。\n本例第g步采用的修正方法为阈值分割法，阈值为5，在第e步得到的去干扰动态图像中，某像素的灰度值小于该阈值，则此非0灰度值为背景光与图像传感器暗电流随机性引入到去干扰动态图像中的残余信息，并将该灰度值修正为0。\n本例中剩余的第j、k、l、m步与实施例1第j、k、l、m步完全一致。