极低信噪比下超越瑞利极限的望远镜成像
光学
2024-01-18 v2 图像与视频处理
摘要
瑞利极限与低信噪比（SNR）场景对用于遥感、红外热成像与空间态势感知的光学成像系统构成显著限制。本研究中，我们引入随机亚瑞利成像（SSRI）算法，以在低 SNR 条件下（甚至低于瑞利极限）定位点目标并估计其位置、亮度与数量。我们的算法采用最大似然方法，并利用入射光子的泊松分布来克服低 SNR 下的瑞利极限。在紧密贴近实际场景的实验验证中，我们聚焦于亚瑞利极限内（0.49–1.00R）紧邻源与弱信号（SNR 小于 1.2）的条件。我们使用 Jaccard 指数与 Jaccard 效率作为品质因数来量化亚瑞利区域的成像性能。我们的方法在低 SNR、亚瑞利区间内始终以 4 倍优势超越 Richardson-Lucy 与 CLEAN 等既有算法。我们的 SSRI 算法使现有基于望远镜的光学/红外成像系统得以克服亚瑞利、低 SNR 源分布的极端限制，可能影响包括被动热成像、遥感与空间态势感知在内的广泛领域。
引用
@article{arxiv.2310.10633,
title = {Telescope imaging beyond the Rayleigh limit in extremely low SNR},
author = {Hyunsoo Choi and Seungman Choi and Peter Menart and Angshuman Deka and Zubin Jacob},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.10633},
year = {2024}
}
备注
18 pages, 5 figures