● 摘要
红外成像技术目前已经广泛应用到军事、医疗、公共安全等诸多领域。随着对于红外图像质量的要求越来越高，硬件方面的提升速度远远无法满足实际探测的需求，且在红外探测领域，材料和工艺水平的限制，红外焦平面像素单元的灵敏度与空间采样频率存在着目前尚未解决的矛盾。而基于微扫描的红外超分辨率重建技术可以在现有硬件的基础上提高红外图像的空间分辨率，满足红外成像的需求，在现阶段解决矛盾，为此本课题的开展具有一定的现实意义。本论文研究了基于微扫描的红外超分辨成像技术，建立了基于微扫描的真实红外超分辨率成像模型，在模型的基础上研究了不同微扫描方式对应的成像算法，并搭建了成像平台进行模型验证，最后首次提出一种针对基于微扫描重建图像的红外图像质量评价算法，并利用该算法对重建图像进行质量评价。
论文主要开展了以下几方面的工作：
研究了微扫描红外成像的基本原理与成像模型，针对真实的红外焦平面阵列不同的微扫描方式成像模型进行了理论推导和实验验证，并比较了相对微扫描方式下红外像素的感光面形状对成像系统的影响。
不同的微扫描方式，得到的低分辨率图像的数目并不相同，图像之间包含的互异信息也不尽相同。针对不同微扫描方式得到的图像，总结和测试了不同的算法，将剔除错误像素的算法融入词典学习和稀疏表示的超分辨率重建算法，得到一种可有效利用互异信息的超分辨率重建算法。
构建了一种全新的适应图像尺寸变化的超分辨率图像质量评价体系，用于评价重建图像及指导重建算法的修改。仿真和实验结果表明：该算法可以有效地评价超分辨率技术对红外图像质量的提升，同时对于重建算法的适用范围有一定的指导作用。最后，搭建了红外超分辨率成像实验系统，实现了基于微扫描的红外超分辨率图像的实时重建，并且利用该系统对上述的理论仿真和推论进行实验验证。实验结果验证了重建算法及图像质量评价算法的有效性。
关键词：超分辨率，红外图像，超分辨率重建算法，图像质量评价
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