分布式孔径成像误差校正：旋转与放大率

"分布式孔径综合成像系统旋转和放大率误差的校正" 本文主要探讨了在基于数字全息技术的分布式孔径综合成像系统中，如何校正子孔径间探测器的旋转和光瞳放大率误差，以提高成像质量。分布式孔径成像是通过多个分散的子孔径收集信息，然后利用数字处理技术合成高分辨率的图像。然而，这些子孔径间的相对位置和尺寸误差会直接影响到最终的成像效果。 首先，作者分析了探测器旋转和光瞳放大率误差对孔径综合成像的影响。探测器的旋转会导致子孔径捕获的目标图像发生偏移，而光瞳放大率误差则会使各子孔径捕获的图像大小不一，这都会破坏图像的精确对准，从而降低成像的清晰度和分辨率。 为了纠正这些误差，文章提出了一种基于子孔径目标图像配准的校正方法。该方法首先运用尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform, SIFT）算法来检测和匹配子孔径图像中的关键点。接着，通过欧氏距离最邻近法和M估计抽样一致（M-estimator Sample Consensus, RANSAC）算法进行图像配准，以确定子孔径间的相对旋转角度和放大率差异。这种方法能够有效地计算出探测器旋转和光瞳放大率的精确误差。 然后，论文中描述了如何利用这些计算结果来处理子孔径上的目标光复振幅，实现旋转和放大率误差的校正。通过对每个子孔径的光复振幅进行相应的旋转和缩放操作，可以使得所有子孔径的图像在合成过程中更加精确地对齐。 实验结果显示，通过子孔径目标图像配准计算出的旋转角度和放大率相对误差小于0.01，这意味着校正算法的精度非常高。经过校正后，综合孔径成像的锐度显著提高，验证了该方法的有效性。 关键词涉及成像系统、分布式孔径、数字全息、旋转误差、放大率误差和校正，表明文章的核心内容是围绕这些领域展开的。文章的贡献在于提供了一种实用的误差校正方案，有助于提升基于数字全息的分布式孔径成像系统的性能，对于相关领域的研究和应用具有重要的参考价值。