位相型横向超分辨光瞳滤波器的优化设计

位相型横向超分辨光瞳滤波器的优化设计
近年来，随着超分辨率成像技术的发展，横向超分辨光瞳滤波器作为
关键技术以及不可或缺的组成部分，被广泛应用于空间无线通信、气
象遥感成像、生物医学成像以及机器视觉等领域。

针对横向超分辨光
瞳滤波器，传统结构设计方法无法满足高精度、高带宽等多变性要求
的设计要求，因此研究和优化设计这类滤波器变得迫在眉睫。

（一）非线性优化算法及其实现
传统的横向超分辨光瞳滤波器设计方法首先会把需要设计的系统转换
为优化问题，然后通过求解最优化路线来实现光瞳滤波器的设计。

其
中博客优化算法作为一种非线性可行性优化算法，能够有效地解决多
变量最优化设计问题，其实现方式有多种，如预处理、聚类、非参数
分析（FeRPA）、过滤技术、数字图像处理（DIP）、模糊逻辑等技术。

（二）基于最优化设计的横向超分辨光瞳滤波器
除了利用非线性优化算法实现横向超分辨光瞳滤波器的优化设计外，
近年来也开展了基于最优化设计的横向超分辨光瞳滤波器研究。

目前，学者已经提出了基于智能蚁群（IAS）、遗传算法（GA）、免疫识别
聚类（ISOC）以及模糊C均值聚类（FCM）等设计方法，并取得了良
好的效果。

例如，基于免疫识别聚类算法的横向超分辨光瞳滤波器被
用于气象遥感成像，在有限的观测计算量下，取得了良好的实际结果。

（三）参数辨识与滤波器设计
另外，为了获得更加精确的滤波器性能，参数辨识技术也可以用来调
整滤波器结构中各个参数，使其符合设计要求。

参数辨识方法包括最
小二乘法、斜率辨识法、机器学习算法等。

其中，利用最小二乘法实
现对横向超分辨光瞳滤波器的参数辨识可以明确表征滤波器的性能和
设计要求，而基于机器学习方法的参数辨识可以综合考虑多个参数空间，有效提高参数辨识精度。

（四）总结
综上所述，横向超分辨光瞳滤波器作为当前超分辨率成像技术领域不
可或缺的设备，需要结合优化算法与参数辨识相结合来进行多变量最
优化设计。

另外，借助机器学习算法也可以辅助参数辨识，以提高滤
波器设计的精度和效率。