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利用二維異向高斯函數擬合消除圖像雜散光
2025-12-19
背景介紹
雜散光消除是光學成像系統研究中的重要問題之一。其通常表現為強度較高、空間覆蓋范圍遠大于有效目標細節的彌散斑，對圖像對比度、均勻性以及后續輻射定標和定量分析產生顯著不利影響。本文采用二維異向高斯函數對雜散光彌散斑進行建模，實現圖像雜散光的校正。
理論方法
全色相機成像過程中出現的雜散光現象如圖1所示，其主要特征為：中心區域的高亮彌散斑；覆蓋范圍較大，尺度可達數千像元，呈現明顯的低頻分布特性；不同方向上的擴散程度差異。鑒于其空間形態特征，本文采用二維異向高斯函數對雜散光彌散斑進行建模。
圖1 雜散光圖像
二維異向高斯模型可表示為：
其中，A表示彌散斑的幅值，x0，y0為彌散斑中心位置，σx與σy分別表征其在x與y方向上的擴散尺度，B為背景偏置項。對于空間形態更為復雜的雜散光分布，可采用多個二維異向高斯函數疊加的方式進行描述，以提高對實際彌散斑形狀的擬合精度。
實驗結果與分析
實驗數據選用實驗室條件下以積分球作為均勻光源采集的全色相機圖像。原始圖像中存在明顯的中心彌散斑，導致圖像整體均勻性下降。圖2給出了原始雜散光圖像及基于二維異向高斯擬合得到的雜散光估計結果。結果表明，該模型能夠較好地刻畫彌散斑的整體空間形態及強度分布特征。
圖2 雜散光消除前后對比
在完成雜散光減除后，對圖像各項指標進行了統計分析（如表1）。結果顯示，經雜散光校正后，圖像背景起伏顯著減小，中心區域的過亮現象得到有效抑制，整體均勻性得到明顯改善。這表明，所提出的基于二維異向高斯擬合的方法能夠在不依賴深度學習模型的情況下，實現對大尺度、平滑型雜散光的有效消除。
表1 雜散光消除前后各指標變換