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本文运用双线性、双三次和双三次样条插值算法,针对具有相似形貌,但材质不同的树叶进行偏振图像处理。搭建偏振探测系统对具有相似形貌材质不同的树叶进行偏振成像,并运用双线性、双三次和双三次样条插值算法对0?、45?、90?和135?的树叶偏振图像进行计算处理。运用图像融合技术对插值算法处理之后的树叶偏振图像进行融合。从Stokes矢量、DOLP(线性偏振度)和AOP(线性偏振角)等方面着手,对插值算法处理之后的不同角度的树叶偏振图像进行计算处理;通过均方误差、峰值信噪比和对比度对插值算法处理前和插值算法处理后的树叶偏振图像进行对比分析,发现经过插值算法处理后的树叶偏振图像的均方误差降低,对比度明显提高,峰值信噪比大于65。利用双线性和双三次插值算法对获取的树叶偏振图像1/4像素值进行恢复图像处理,并实现辨别图像纹理细节的目的。运用均方误差和峰值信噪比对插值算法处理前和处理后的树叶偏振图像进行对比分析,发现插值算法处理后的树叶偏振图像的均方误差降低,峰值信噪比大于40。本文可为残缺图像复原、图像重建提供参考依据,也为插值算法在焦平面偏振探测成像中的应用提供参考。