一种基于全视场非线性退化的光学系统成像模拟方法

本发明属于光学成像领域，具体涉及一种基于全视场非线性退化的光学系统成像模拟方法。

背景技术：

1、为了解决现代光学成像系统所存在的设计复杂、制作成本高以及体积和重量偏大等问题，研究者们将像差矫正任务分配给光学系统和图像处理技术，并出于成本控制等原因设计出非完善光学系统，再使用图像复原算法让获得的图像更加清晰。

2、针对光学系统像差引起的图像退化矫正，现阶段技术分为传统方法和深度学习两类。基于模型驱动的传统方法，通过假设一个图像退化模型，利用各种自然图像先验，在多次迭代中优化寻找退化核，并进行反卷积以获得清晰图像。然而，传统方法在处理空间变化的退化方面不够鲁棒。近年来深度学习的出现，通过样本数据约束强化学习，提取经过光学系统退化过程的物理特征，以信息传递的思想，利用卷积神经网络的深度学习模型，逆向拟合光学系统信息传输的过程，实现高质量图像复原。

3、基于深度学习的端到端复原算法，需要建立计算光学成像系统的数学模型，从而得到计算光学成像系统的成像结果与各个系统参数之间的联系，并产生大规模的真实成像对。根据光学成像系统的构成，对成像过程和图像重建过程进行建模。光学成像模型以场景图像为输入，根据透镜参数输出探测器拍摄的系统退化图像。图像复原模型以退化图像为输入，根据复原算法参数计算复原图像，作为其输出。图像复原模型是基于成像模拟的逆过程，通过数学模型和算法，从退化的图像中恢复出原始图像的清晰度和细节。

4、模拟成像过程对于确保光学成像系统设计的准确性和有效性至关重要，为了使设计效果尽可能接近真实情况，所建立的单透镜计算光学成像系统模型中的光学成像模型必须具有足够高的仿真精度。模拟过程中产生的退化图像需要能够精确地反映出实际光学成像系统中可能出现的各种像差和噪声，从而与真实场景更加匹配。

5、目前的模拟成像方法主要有以下几种：

6、1.高斯核模拟成像技术是通过应用高斯模糊核来模拟光学成像系统(简称光学系统)的退化。高斯模糊核可以看作是光学系统的点扩散函数的离散近似，通过将场景图像与高斯模糊核进行卷积，可以模拟光学系统的退化效果。

7、2.测量的点扩散函数模拟成像技术，首先需要测量实际光学系统的点扩散函数。根据光学系统对点源光斑的响应，将场景图像与测量到的点扩散函数进行卷积，以模拟实际光学系统的成像效果。

8、3.分块卷积模拟成像技术，通过将图像分成多个块，并将每个块与点扩散函数进行卷积，然后再将块合并以获得最终的退化图像。

9、但上述方法均存在一些缺陷：

10、1.高斯核模拟成像缺乏真实性，高斯模糊只是一种理想化的模糊方式，不能完全模拟真实光学系统的模糊效果。

11、2.测量的点扩散函数模拟成像的实验复杂并且有局限性，测量过程需要使用专门的实验设备来测量实际光学系统的退化函数，这可能需要复杂的实验设置和专业知识。实际退化函数可能会受到环境因素、系统设计等多种因素的影响，测量得到的退化函数不完全代表实际光学系统的所有情况。

12、3.分块卷积模拟成像具有明显的边界效果，将图像分块可能会导致模拟结果的精度下降，特别是在图像边界和分块重叠区域。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于全视场非线性退化的光学系统成像模拟方法。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

2、一种基于全视场非线性退化的光学系统成像模拟方法，包括：

3、根据光学系统的视场，将成像区域划分为多个区域；

4、针对单个可见光通道，对每个区域利用光线追迹方式计算物平面到像平面的光波传输过程，得到该区域的点扩散函数；

5、对每个区域的点扩散函数，利用邻域区域的点扩散函数进行修正，得到该区域的修正点扩散函数；

6、针对每个区域，基于该区域的修正点扩散函数进行退化过程建模，获得对应退化核的模拟退化图像，作为该区域的模拟退化图像；

7、对所有区域的模拟退化图像进行图像融合，获得图像不同视场下非线性变化的退化结果，作为当前可见光通道的模拟图像；

8、将得到的三个可见光通道的模拟图像进行图像融合，获得可见光波段的彩色退化图像。

9、在本发明的一个实施例中，所述针对单个可见光通道，对每个区域利用光线追迹方式计算物平面到像平面的光波传输过程，得到该区域的点扩散函数，包括：

10、基于该区域的光瞳采样位置，得到对应的波像差；

11、基于该区域所有光瞳采样位置得到的波像差，以及当前可见光通道对应的光波长，构建出光瞳函数；

12、对所述光瞳函数基于傅里叶变换处理，得到该区域的点扩散函数。

13、在本发明的一个实施例中，所述波像差的计算公式为：

14、w(xp,yp)＝δ-l(xp,yp)；

15、其中，(xp,yp)表示光瞳采样位置；w(xp,yp)表示波像差；δ表示从该区域对应的物平面点源位置到成像位置的实际光程；l(xp,yp)表示理想传输情况下的主光线光程，l(xp,yp)为预设常数。

16、在本发明的一个实施例中，实际光程δ的计算公式为：

17、δ＝δlensebefore+δlenseafter；

18、δlensebefore＝n1r1(x,y)＝n1|o(x0,y0)z(x,y)|；

19、δlenseafter＝n2r2(x,y)+n3r3(x,y)；

20、其中，δlensebefore表示物平面上点源o到光学系统前表面的第一光程；δlenseafter表示光学系统前表面上的点沿着光线方向传递到像平面的第二光程；n1表示光学系统之前的第一介质的折射率；r1(x,y)表示第一介质内的光线路径；o(x0,y0)表示物平面上点源o的坐标；z(x,y)表示光学系统的面型；z(x,y)中的(x,y)表示从物点传播到光学系统前表面的位置；||表示计算两点之间的距离；n2表示光学系统对应的第二介质的折射率；r2(x,y)表示第二介质内的光线路径；n3表示光学系统之后的第三介质的折射率；r3(x,y)表示第三介质内的光线路径。

21、在本发明的一个实施例中，所述光瞳函数表示为：

22、

23、其中，p(xp,yp)为光瞳函数；λ为当前可见光通道对应的光波长；j为虚数单位。

24、在本发明的一个实施例中，对所述光瞳函数基于傅里叶变换处理，得到该区域的点扩散函数，采用的公式为：

25、psf＝|f{p(xp,yp)}|2；

26、其中，psf为一个区域计算得到的点扩散函数；f{}表示傅里叶变换；||2表示取模平方。

27、在本发明的一个实施例中，所述对每个区域的点扩散函数，利用邻域区域的点扩散函数进行修正，得到该区域的修正点扩散函数，包括：

28、对每个区域的点扩散函数，将其邻域区域的点扩散函数利用各自对应的权重系数进行加权求和，得到该区域的修正点扩散函数。

29、在本发明的一个实施例中，退化过程建模以公式表示为：

30、iout(m,n)＝iin(m,n)*psf'(m,n)+n(m,n)；

31、其中，(m,n)为场景坐标，表示划分出的一个区域；iin(m,n)为该区域对应的原始场景图像信息；psf'(m,n)为该区域的修正点扩散函数；*为卷积运算；n(m,n)为成像过程中引起的随机噪声，噪声模型采用随机的加性高斯噪声；iout(m,n)为该区域对应的光学系统记录信息，表示该区域的模拟退化图像。

32、在本发明的一个实施例中，所述三个可见光通道包括：红光通道、绿光通道、蓝光通道。

33、在本发明的一个实施例中，所述光学系统包括平凸透镜。

34、本发明实施例所提供的基于全视场非线性退化的光学系统成像模拟方法中，首先根据光学系统的视场，将成像区域划分为多个区域；其次针对单个可见光通道，对每个区域利用光线追迹方式计算物平面到像平面的光波传输过程，得到该区域的点扩散函数；接下来对每个区域的点扩散函数，利用邻域区域的点扩散函数进行修正，得到该区域的修正点扩散函数；之后针对每个区域，基于该区域的修正点扩散函数进行退化过程建模，获得对应退化核的模拟退化图像，作为该区域的模拟退化图像；然后对所有区域的模拟退化图像进行图像融合，获得图像不同视场下非线性变化的退化结果，作为当前可见光通道的模拟图像；最后将得到的三个可见光通道的模拟图像进行图像融合，获得可见光波段的彩色退化图像。

35、本发明建立了全视场非线性退化的成像模拟模型，从清晰的参考图像中合成逼真的退化图像。图像模拟过程包含了光学系统的透镜参数，能够执行基于物理的光线跟踪来模拟不同程度的光学像差。本发明利用这种方法为所提出的像差校正方法产生了大规模的配对数据集。无需大量实验采集点扩散函数数据，通过计算就可以得到光学系统的退化效果，实验简单、操作方便、成本低，效率高，可以减少实验操作，通过计算模拟生成退化数据集，不需要大量的拍摄实验，减少了实验复杂度。并且本发明中成像退化效果随视场角变化而变化，与实际中点扩散函数随视场变化而变化一致，更接近实际成像过程。而且，本发明泛化性强，成像模拟方法可以应用于不同光学系统。

36、针对高斯核模拟成像缺乏真实性的问题，本发明引入了空间位置变化的退化模型。本发明方法更全面地模拟真实光学系统中的非线性退化效果，提供更加真实和精确的成像模拟。为了解决测量点扩散函数模拟成像的实验复杂性和局限性问题，本发明采用仿真方法，建立退化模型数值计算出点扩散函数，简化了实验过程，提高了仿真的灵活性和适应性。针对分块卷积模拟成像的边界效应问题，本发明采用了相邻区域点扩散函数修正方法。保持图像边界和分块重叠区域的精度的同时，实现平滑的过渡和融合，提高了模拟结果的整体精度和一致性。