孫天齊+陳波

摘 要：針對分布式孔徑數(shù)字全息系統(tǒng)要求保密性高，數(shù)據(jù)量大等特點，文中設計了基于C++語言與OpenCV函數(shù)庫的三孔徑數(shù)字成像系統(tǒng)軟件。軟件首先對各孔徑間裝配導致的再現(xiàn)像縮放、旋轉(zhuǎn)誤差進行校正，然后進行孔徑綜合，并通過微軟基礎類庫進行人機界面的編寫。

關(guān)鍵詞：分布式孔徑；數(shù)字全息；C++；OpenCV；MFC

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A 文章編號：2095-1302（2017）12-00-02

0 引 言

基于數(shù)字全息探測的分布式孔徑綜合成像技術(shù)是一種先進的主動成像技術(shù)[1]，能夠在低照度、復雜背景條件下獲取遠距離景物的高分辨率三維圖像[2，3]，具有模塊化、可靠性高等優(yōu)點。該成像體制采用多個子孔徑對目標進行全息探測，然后將各子孔徑上的目標光復振幅根據(jù)其空間位置綜合起來，從而獲得較大的數(shù)值孔徑[4，5]。

在分布式孔徑各孔徑間記錄時會因為CCD記錄的位置、角度、焦點等不同造成子孔徑間全息圖間存在位移、縮放、旋轉(zhuǎn)等誤差。根據(jù)參考文獻[6]知，全息圖間放大率誤差等于各自重構(gòu)出的物體圖像間尺度誤差的倒數(shù)。而重構(gòu)圖像間的旋轉(zhuǎn)、尺度誤差可通過圖像配準的方式得到[6]。重構(gòu)圖像間的誤差可以利用圖像處理技術(shù)來標定。SURF[7]（Speeded Up Robust Features，SURF）算法是一種基于特征點匹配的圖像拼接算法。可以處理兩幅圖像間的位移、縮放、旋轉(zhuǎn)等變化情況下的特征匹配問題，具有匹配性能穩(wěn)定、速度快等優(yōu)點[8]。

由于國內(nèi)大多數(shù)分布式孔徑數(shù)字全息系統(tǒng)還停留在實驗室階段，尚未有成型的產(chǎn)品。而當前的軟件產(chǎn)品源代碼保密性高，調(diào)用的函數(shù)庫較多，消耗了大量系統(tǒng)資源，且設備驅(qū)動繁瑣，導致在實際應用中結(jié)合本系統(tǒng)特點進行二次開發(fā)和應用的難度較大，限制環(huán)節(jié)較多。所以，自主開發(fā)具有校裝配誤差的數(shù)字全息系統(tǒng)十分必要。C++語言具有高效、支持繼承和重用等特點[9]，所以本系統(tǒng)可通過MFC（Microsoft Foundation Classes，MFC）與C++編程進行人機界面的展示。

1 分布式孔徑數(shù)字全息

分布式孔徑綜合成像系統(tǒng)示意圖如圖1所示。激光器發(fā)射出的相干光束被分為兩束，一束光作為物光射向目標物體，再由物體反射回光電探測器；另一束光作為參考光再次分束直接照向各子孔徑光電探測器。子孔徑內(nèi)的光電探測器分別記錄參考光與物光的干涉信號[10]。在數(shù)字信號處理器中，首先利用傅立葉變換等方法從干涉信號中分別復原出子孔徑探測器上的目標，返回光復振幅，然后利用菲涅耳衍射公式計算出各子孔徑入瞳面上的目標光復振幅Ui（x，y），最后按照子孔徑空間位置對Ui（x，y）進行綜合，并通過菲涅耳衍射公式計算出目標平面上的光復振幅。

其中，z為子孔徑瞳平面與目標所在平面之間的距離，k=2π/λ，λ為波長，F(xiàn)T[·]表示傅立葉變換， （ai，bi）為第i子孔徑的中心空間位置，N為子孔徑數(shù)目。

在實際系統(tǒng)中，由于裝配誤差會影響孔徑綜合的效果，所以本系統(tǒng)對孔徑綜合算法進行了誤差校正，程序流程如圖2所示。

在重建像中選取一幅作為參考圖像，分別與其他重建像進行SURF算法縮放、位移誤差計算。目標光復振幅旋轉(zhuǎn)誤差對應重建像相應的旋轉(zhuǎn)，目標光復振幅縮放誤差對應重建像縮放誤差的倒數(shù)。對目標光復振幅矩陣做相應旋轉(zhuǎn)、縮放的坐標變換進行校正。最后，將各子孔徑校正后的目標光復振幅進行疊加、重建，即得到高分辨率的三孔徑成像。

2 分布式孔徑數(shù)字全息處理系統(tǒng)

2.1 分布式孔徑系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

建立圖3所示的模擬分布式孔徑系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。激光器的出射光束經(jīng)過準直和擴束后由分束鏡分為兩路，一路照向目標光作為物光，另外一路作為本地參考光。CCD記錄目標散射光和參考光形成的離軸全息圖。激光器波長為635nm，CCD像素數(shù)為1 300×1 024，每個像素大小為4.65μm，目標與CCD的距離約為1.03 m，目標是一枚直徑為0.25 m的金屬幣。通過多次數(shù)據(jù)采集模擬多個孔徑，并人為地將CCD分別旋轉(zhuǎn)至-15°、0°、+15°來模擬3個孔徑的裝配誤差，如圖4所示。

2.2 基于C++語言與OpenCV的軟件設計

C++不僅擁有計算機高效運行的實用性特征，同時還能提高大規(guī)模程序的編程質(zhì)量與程序設計語言的問題描述能力。OpenCV是一個集成好的機器視覺函數(shù)庫，由C++語言編寫，其主要接口也采用C++語言編寫。因此，三孔徑數(shù)字全息系統(tǒng)軟件由C++語言編寫，并利用OpenCV函數(shù)庫進行SURF算法編程，對各孔徑間縮放、旋轉(zhuǎn)誤差進行校正。軟件主要包括數(shù)據(jù)重建、誤差配準、目標光復振幅校正、孔徑綜合等模塊。

（1）數(shù)據(jù)重建模塊是對各目標光復振幅根據(jù)式（1）進行的圖像重建；

（2）誤差配準模塊通過SURF算法對兩幅重建圖像進行誤差配準；

（3）目標光復振幅校正模塊用配準得到的誤差對目標光復振幅進行誤差校正；

（4）孔徑綜合模塊是對各孔徑校正后的目標光復振幅進行疊加，并重建。

其中，用于誤差配準的SURF算法和目標光重建模塊的坐標變換利用OpenCV函數(shù)庫進行。

2.3 基于MFC平臺的人機界面搭建

MFC是微軟基礎類庫的簡稱，是微軟公司實現(xiàn)的一個C++類庫，封裝了大部分Windows API函數(shù)。VC++是微軟公司開發(fā)的C/C++集成開發(fā)環(huán)境，靈活性較大。所以本系統(tǒng)采用圖5所示的基于MFC的人機界面。

圖5中，左側(cè)三個rebulid按鈕分別調(diào)用數(shù)據(jù)重建模塊來對各子孔徑進行圖像重建，并顯示在按鈕上的圖像控件上。中間兩個按鈕用來調(diào)用誤差配準模塊，以中間再現(xiàn)像為標準圖像，分別對上側(cè)再現(xiàn)像和下側(cè)再現(xiàn)像進行SURF算法圖像校正，并將校正后的圖像顯示在按鈕上的圖像控件中，分別將角度誤差、橫向縮放誤差、縱向縮放誤差顯示在按鈕下方的edit控件中。最右側(cè)按鈕則通過目標光伏振幅模塊將各孔徑目標光復振幅進行校正，之后利用孔徑綜合模塊進行孔徑綜合并再現(xiàn)綜合成像，將成像結(jié)果顯示在按鈕上的圖像控件上。endprint

3 結(jié) 語

文中自主設計了基于C++語言的分布式孔徑數(shù)字成像系統(tǒng)，利用OpenCV函數(shù)庫對各孔徑間的誤差進行配準并矯正，同時還編寫了基于MFC的人機界面。運行結(jié)果說明，本系統(tǒng)可以很好地矯正孔徑間的誤差，提高綜合成像質(zhì)量，并進行直觀展示。

參考文獻

[1] J C Marron， R L Kendrick. Distributed aperture active imaging[C].SPIE，2007.

[2] H?ft T， Kendrick R， Marron J， et al. Two-Wavelength Digital Holography[C]. Digital Holography and Three-Dimensional Imaging Optical Society of America， 2007.

[3] J C Marron， R L Kendrick. Multi-Aperture 3D Imaging Systems[C]. Aerospace Conference， IEEE， 2008.

[4] Rabb D， Jameson D， Stokes A， et al. Distributed aperture synthesis[J]. Optics Express， 2010， 18（10）：10334.

[5] Shemano D， Haus J W， Miller N J， et al. Digital Holography for Coherent Imaging for Multi-aperture Laser Radar[C]. Digital Holography and Three-Dimensional Imaging， Optical Society of America， 2011.

[6]楊旭.分布式孔徑數(shù)字全息綜合成像技術(shù)[D].唐山：華北理工大學， 2017.

[7] Bay H， Ess A， Tuytelaars T， et al. Speeded-Up Robust Features （SURF）[J]. Computer Vision & Image Understanding， 2008， 110（3）：346-359.

[8]李俊杰.大空間建筑火災源點自動定位技術(shù)研究[D].西安：西安建筑科技大學， 2014.

[9]李洪波， 蘇子林.C++語言的高效性、共享性與重用性[J].魯東大學學報（自然科學版）， 2004， 20（2）：108-111.

[10]陳波， 楊靖， 楊旭，等.激光主動成像中散斑噪聲對波前畸變校正性能的影響[J].中國激光， 2015， 42（10）：259-265.endprint