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[文献速递Vol.251]-湍流图像方差与平均图像梯度之间的关系

[文献速递Vol.251]-湍流图像方差与平均图像梯度之间的关系
撰稿人 | 许京浩

 

TITLE  | #湍流图像方差与平均图像梯度之间的关系#

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论文导读

 

《Relationship beTWeen turbulent image variance and average image gradient》这篇文章由 Guy Potvin 撰写,发表在《Journal of the Optical Society of America A》上,主要研究了光学湍流对长水平路径成像质量的影响,并建立了湍流图像强度方差与平均图像梯度平方之间的量化关系。本文的创新之处在于提出了一个线性扰动模型来模拟通过湍流介质的成像过程,并使用实验数据验证了模型的有效性。这项研究对于理解和改进在湍流大气条件下的成像技术具有重要意义,尤其是在需要长距离成像的军事和天文观测领域。

 

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研究背景

 

本文的研究背景集中在光学湍流对成像质量的影响,尤其是在长距离水平路径上的成像。光学湍流是由大气中的湍流活动引起的,这种活动会导致光波前的扰动,从而在成像过程中产生失真。对于朗伯特(Lambertian)表面,即表面反射是各向同性的,湍流引起的扰动仅在物体辐射度变化的区域可见,而在辐射度均匀的区域则不可见。这种现象在文献中被称为“均匀性属性”或“能量守恒”。

 

本文强调了对光学湍流效应的理解和量化的重要性,因为这些效应会显著降低成像系统的性能,尤其是在军事和天文观测等对图像质量要求极高的应用中。文章提到了之前的研究工作,包括 Zamek 和 Yitzhaky 开发的基于图像辐射度方差和平均图像梯度平方之间关系的模型,以及使用图像方差、时间功率谱、图像位移方差等方法来估计大气折射率结构函数参数Cn2和其他湍流参数的研究。此外,还提到了利用湍流视频序列进行测距和风速估计的方法。总的来说,文章指出了光学湍流对成像造成的问题,以及现有方法在测量和补偿这些效应方面的局限性,从而为所提出的线性扰动模型提供了研究动机。

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方法原理

 

本文提出了一个基于线性扰动理论的模型,用于分析和模拟通过光学湍流介质的成像过程。关键的方法原理和公式如下:

 

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图1. 顶部是一个简单成像系统的前视图,其中物平面通过薄透镜向像平面发射辐射。黑色箭头代表没有湍流的光线,灰色箭头代表有湍流的光线。底部是互反视图,其中像平面通过薄透镜向物平面发出辐射。

 

光波传播的标量场模型:文章首先假设电场可以表示为一个标量场 E,并且主要沿 z 方向传播。该标量场遵循标量波动方程,其中 A0 是振幅,k 是波数,eikz 描述了波的相位

 

Born 展开:使用 Born 展开来近似求解光波在湍流介质中的传播问题。Born 展开将波动方程的解表示为一系列逐步逼近的解,其中零阶解 u0 表示无湍流时的自由传播,一阶解 u1 考虑了湍流的影响。

传递函数:通过 Huygens-Fresnel 原理,将物平面和像平面的电场联系起来。传递函数 m(ρ0 ; ρi) 描述了从物平面上的点 ρ0 到像平面上的点 ρi 的光波传播。

图像辐照度方差:文章推导出了图像辐照度方差 σI2i) 的表达式,该方差量化了图像中由湍流引起的强度波动。

图像方差与平均图像梯度的关系:文章的核心贡献是建立了图像方差与平均图像梯度平方之间的线性关系。对于弱和中等光学湍流,该关系可以近似为:

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其中,σR2 是 Rytov 参数,用于量化湍流强度;μ 是 Fresnel 区域参数;ϵ 是像素大小;D 是成像系统的孔径直径;∇2<I>(αi) 是平均图像梯度的平方。

 

通过这个模型,研究者能够评估不同湍流条件下成像系统的响应,为设计能够抵抗或补偿湍流影响的成像系统提供了理论基础。此外,该模型还可以用于图像处理领域,帮助改善在湍流条件下获取的图像质量。

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图文结果

 

本文的实验结果主要集中在验证所提出的线性扰动模型的有效性,以及评估湍流图像方差与平均图像梯度之间的关系。实验在法国图卢兹的ONERA激光测试设施进行,使用了Mikrotron EoSens 1362 数字可见光相机和Celestron望远镜。实验采集了44 个图像序列,其中35个质量足够好,可用于分析。成像系统的工作波长约为 550 纳米,成像距离大约为1公里,像素大小为7毫米,望远镜的孔径直径在不同序列中分别为 11厘米、14厘米和22.5厘米。使用 Scintec BLS900 大型孔径闪烁仪(scintillometer)沿成像系统的路径测量了Rytov参数和横向风速。这些测量值用于与图像方差估计的 Rytov参数进行比较。对采集的图像序列进行了处理,包括计算平均图像、图像梯度的平方、图像方差,以及在局部窗口内估计Rytov参数和相关性。

 

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图2. 2022 年10月 13 日(左侧)和 2022 年 10 月14 日(右侧)的 9 分钟移动平均 Rytov 参数值(黑线)的时间图。灰色区域表示在9分钟移动间隔内评估的正负1个标准差之间的间隔。

 

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图3. 左上角的宽图像是当地时间 2022 年10月14日13:24 拍摄的序列的样本图像。左中角的一对较小的图像是左右面板的平均图像。左下角是平均值梯度的平方。右下角是方差图像,右中是Rytov参数的局部估计图像。右上角是梯度平方和方差之间的局部相关图像。

 

实验结果显示,在弱湍流和中等湍流条件下,图像方差与平均图像梯度平方之间的线性关系表现良好。在中等湍流条件下,观察到相关性有所下降,且模型有时高估了实际测量的Rytov参数值。实验中还发现,图像中的非正弦波特征(如尘埃颗粒和面板间的条带)可能会影响梯度平方和方差之间的相关性。

 

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图4. 估计的 Rytov 参数值与测量值的散点图。左侧是左侧面板的结果,右侧是右侧面板的结果。黑色标记代表梯度平方和方差之间的相关性为 90% 或更大的情况,灰色标记代表相关性小于 90% 的情况。

 

通过计算每个图像序列的 Rytov 参数值和相关性,实验评估了模型的准确性。强相关性(90% 以上)的案例主要集中在弱和中等湍流条件下,而相关性较弱(低于 90%)的案例则处于 Rytov 参数约为 1 的中等湍流区间。

 

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论文总结

 

本文建立了一个线性扰动模型,用于模拟通过湍流介质的成像过程,提供了一种新的理论工具来分析光学湍流的影响。提出了图像强度方差与平均图像梯度平方之间的线性关系,为量化湍流对图像质量的影响提供了一个实用的数学工具,展示了如何通过图像方差来估计Rytov参数,为评估湍流强度提供了一种新方法。通过在特定条件下采集的图像数据,实验验证了所提模型的有效性,增强了模型的实用价值和可信度。但是模型在中等湍流条件下的性能存在局限,有时会高估真实的Rytov参数值,表明模型在此类条件下的准确性有待提高。本文指出可能需要考虑高阶扰动项,暗示当前模型可能未能完全捕捉到所有相关的物理过程。

 

总体而言,本文的研究为理解和改善在湍流条件下的成像技术提供了有价值的理论基础和实验数据,尽管存在一些局限性,但所提出的方法和发现对于相关领域的研究具有重要意义。未来的工作可以在现有基础上进一步探索,以提高模型的准确性和适用性。

文章链接

 

https://doi.org/10.1364/JOSAA.516238

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