一种亚像素级超分辨成像方法、装置、设备、系统及介质与流程

本发明实施例涉及计算成像技术领域，特别是涉及一种亚像素级超分辨成像方法、装置、设备、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

根据奈奎斯特-香农采样定理可知，至少需要信号带宽两倍的采样频率，方可实现没有任何信息损失的完全采样信号。而在实际成像系统中，信号的空间采样频率取决于探测器的感光像元尺寸。若要实现高分辨率大尺寸规模成像，则需要更小的像元尺寸和更大的像元阵列规模。不仅对探测器的制造工艺提出了严苛的要求，还大幅的增加了数据的采集量，给硬件系统的数据存储和传输带来了沉重的负担。

为了突破传统奈奎斯特采样定理的限制，压缩感知理论应用而生。该理论指出，若一个信号在某个变换域下是稀疏的，那么可以通过该信号在其它不相关变换域内的少量低维投影值高概率的精确恢复出原始信号。对信号采集设备的要求及数据量都大大降低，颠覆了传统一一对应的成像方式，广泛应用于空间遥感、医疗成像、雷达成像、数据压缩等技术领域。

针对压缩感知理论中对信号混叠编码采样的需求，目前国内外相关学者已经提出了众多硬件系统实现方式，主要包括基于dmd(digitalmicromirrordevice，数字微镜器件)阵列的单像素成像方式、基于cmos(complementarymetaloxidesemiconductor，互补金属氧化物半导体)探测器架构的压缩成像方式、主动照明编码成像方式、运动随机曝光成像方式等。

其中，作为压缩感知理论在成像系统中的典型应用，marcof.duarte等人基于dmd编码方式搭建了单像素压缩感知成像系统，用单像素探测器替代了传统面阵探测器，降低了系统成本。但随着图像规模的增加，压缩编码观测时间及图像重构时间均急剧增加，系统实时性严重受限。作为单像素相机的改进，学者们提出了基于探测器阵列的并联块压缩感知成像系统，通过对目标场景进行分块处理，并行编码，大大缩减了编码观测时间，提高了系统的实时性。进一步地，学者们提出了互补编码的方式来提高观测矩阵的性能，从而提升图像恢复质量。但以上方式均是基于dmd器件来实现目标场景编码的，虽然降低了对探测器像元尺寸及规模的要求，但将其转嫁到了dmd器件上，其成像分辨率取决于dmd阵列的规模，而dmd的规模及尺寸也因制造工艺等原因存在约束限制。

基于cmos探测器架构的编码成像方式，其本质是对待采样的探测器输出信号进行压缩处理，能够降低后续ad转换器及数据传输及存储的负担，但对前端探测器无任何影响，因此仍然会受制于探测器像元尺寸及像元规模的问题，导致该成像方式不能适用于高分辨率大规模成像场景。石光明等人提出了基于运动随机曝光的高分辨率成像方法，实现了亚像元的高分辨率成像。采用运动控制与随机曝光结合的方式进行编码，成像方式只针对一维运动方向存在分辨率的提升。

鉴于此，如何克服了上述系统中诸多瓶颈，有效的实现亚像素级超分辨率成像，是本领域技术人员亟待解决的问题。

技术实现要素：

本发明实施例的目的是提供一种亚像素级超分辨成像方法、装置、设备、系统及计算机可读存储介质，有效的实现了亚像素级超分辨率成像。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

本发明实施例一方面提供了一种亚像素级超分辨成像方法，包括：

获取第一tdiccd探测器和与之相正交的第二tdiccd探测器在预设压缩感知编码方法驱动下采集目标图像的第一采样数据和第二采样数据；

利用图像恢复算法分别对所述第一采样数据和所述第二采样数据进行一维超分辨图像的恢复；

采用图像融合算法将相正交方向的一维超分辨图像进行融合，得到二维超分辨图像，以完成对所述目标图像的亚像素级超分辨成像；

其中，所述压缩感知编码方法为电荷每转移整数拍，快门同步曝光编码一次，直至量化读出所有数据。

可选的，所述采取预设压缩感知编码方法分别对所述第一tdiccd探测器和所述第二tdiccd探测器进行驱动编码采样包括：

对n相的所述第一tdiccd探测器和所述第二tdiccd探测器的每列像元，电荷转移一拍所需时间为δt，积分级数为m，电荷每转移一拍，快门同步曝光编码一次，采样过程中读出k行观测值，采样时间为2n*(m+k)*δt；

在第2n*m*δt时刻后，每间隔2n*δt个时间，移出一行电荷，并量化读出相应数据，直至[2n*(m+k)-1]*δt时刻，读出k行数据，以作为每列像元的有效采样数据。

可选的，所述采用图像融合算法将相正交方向的一维超分辨图像进行融合，得到二维超分辨图像包括：

采用凸优化算法处理相正交方向的一维超分辨图像，得到二维超分辨图像，针对每个像元对应的目标场景的超分辨图像，所述采用凸优化算法处理相正交的方向的一维超分辨图像，得到二维超分辨图像包括：

将当前像元对应的目标场景的超分辨图像逐行整合为第一列矩阵x'；

将各一维超分辨图像整合为第二列矩阵y'，则有y'＝φ'x'，φ'中第i行第j列的元素为φ'ij，其满足条件：

式中，x'为4n²/p²行1列矩阵，y'为4n/p行1列矩阵，φ'为4n/p行4n²/p²列矩阵，n为所述第一tdiccd探测器或所述tdiccd探测器第二的相数，p为快门曝光一次时电荷转移的拍数。

可选的，针对每个像元对应的目标场景的超分辨图像，所述采用图像融合算法将相正交方向的一维超分辨图像进行融合，得到二维超分辨图像包括：

相正交方向的一维超分辨图像为第一超分辨图像和第二超分辨图像，所述第一超分辨图像为基本要素，所述第二超分辨图像为比例因子；

根据下述公式计算所述二维超分辨图像中的每个像素点qi,j的灰度值：

式中，rx为所述第一超分辨图像的数据，ry为所述第二超分辨图像的数据，n为所述第一tdiccd探测器或所述tdiccd探测器第二的相数，p为快门曝光一次时电荷转移的拍数。

可选的，所述压缩感知编码方法利用下式表示为：

y＝φx，

式中，快门随机曝光矩阵为e＝[e1e2…es-1es]，x为所述目标图像对应的矩阵，y为采样数据矩阵，φ为编码采样矩阵，n为所述第一tdiccd探测器或所述tdiccd探测器第二的相数，s为所述快门随机曝光次数，m为级数，k为读出电荷的行数，p为快门曝光一次时电荷转移的拍数。

本发明实施例另一方面提供了一种亚像素级超分辨成像装置，包括：

采样数据获取模块，用于获取第一tdiccd探测器和与之相正交的第二tdiccd探测器在预设压缩感知编码方法驱动下采集目标图像的第一采样数据和第二采样数据；所述压缩感知编码方法为电荷每转移整数拍，快门同步曝光编码一次，直至量化读出所有数据；

一维超分辨图像恢复模块，用于利用图像恢复算法分别对所述第一采样数据和所述第二采样数据进行一维超分辨图像的恢复；

二维超分辨图像合成模块，用于采用图像融合算法将相正交方向的一维超分辨图像进行融合，得到二维超分辨图像，以完成对所述目标图像的亚像素级超分辨成像。

可选的，所述采样数据获取模块包括压缩感知编码采样子模块，所述压缩感知编码采样子模块为对n相的所述第一tdiccd探测器和所述第二tdiccd探测器的每列像元，电荷转移一拍所需时间为δt，积分级数为m，电荷每转移一拍，快门同步曝光编码一次，采样过程中读出k行观测值，采样时间为2n*(m+k)*δt；在第2n*m*δt时刻后，每间隔2n*δt个时间，移出一行电荷，并量化读出相应数据，直至[2n*(m+k)-1]*δt时刻，读出k行数据，以作为每列像元的有效采样数据的模块。

本发明实施例还提供了一种亚像素级超分辨成像设备，包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如前任一项所述亚像素级超分辨成像方法的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有亚像素级超分辨成像程序，所述亚像素级超分辨成像程序被处理器执行时实现如前任一项所述亚像素级超分辨成像方法的步骤。

本发明实施例最后还提供了一种亚像素级超分辨成像系统，包括前端光学镜组、分光模块、后端光学镜组、第一tdiccd探测器、第二tdiccd探测器、驱动采样控制器和图像重构计算器；

所述分光模块用于将经所述前端光学镜组采集的目标图像的光信号分为两束子光线，分别投射至所述第一tdiccd探测器和所述第二tdiccd探测器上；

所述第一tdiccd探测器和所述第二tdiccd探测器的安装方向相垂直正交，并分别与所述驱动采样控制器相连；

所述驱动采样控制器用于采取预设压缩感知编码方法分别对所述第一tdiccd探测器和所述第二tdiccd探测器进行驱动编码采样，并将采样数据传输至所述图像重构计算器；

所述图像重构计算器用于根据所述采样数据通过图像恢复算法和图像融合算法恢复得到二维超分辨图像；

其中，所述压缩感知编码方法为电荷每转移整数拍，快门同步曝光编码一次，直至量化读出所有数据。

本发明实施例提供了一种亚像素级超分辨成像方法，分别对安装方向相互正交垂直的两个tdiccd探测器在预设压缩感知编码方法驱动下采集目标图像的两组采样数据进行一维超分辨图像恢复，然后采用图像融合算法得到的两幅一维超分辨图像进行融合，得到二维超分辨图像，实现对目标图像的亚像素级超分辨成像。其中，压缩感知编码方法为电荷每转移整数拍，快门同步曝光编码一次，直至量化读出所有数据。

本申请提供的技术方案的优点在于，基于tdi(timedelayintegration，时间延迟积分)ccd的行间电荷转移和随机曝光协同工作实现一维场景的超分辨率编码观测，与运动随机曝光方式相比，该编码方式采用驱动电荷转移的方式替代相机运动控制，大幅提升了控制的灵活性和准确性；通过调整tdiccd的驱动时序及随机曝光，可以实现不同超分辨率指标下的压缩感知成像，简单易于操作，克服了现有超分辨成像系统的诸多瓶颈，有效的提升了图像分辨率，实现了亚像元级超分辨率成像。

此外，本发明实施例还针对亚像素级超分辨成像方法提供了相应的实现装置、设备、系统及计算机可读存储介质，进一步使得所述方法更具有实用性，所述装置、设备及计算机可读存储介质具有相应的优点。

附图说明

为了更清楚的说明本发明实施例或现有技术的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种亚像素级超分辨成像方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种三相tdiccd和四相tdiccd电荷转移位移随时间变化曲线示意图；

图3为本发明实施例提供的一种快门随机曝光序列示意图；

图4为本发明实施例提供的一种电荷转移及读出过程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种比例融合算法实现过程示意图；

图6为本发明实施例提供的亚像素级超分辨成像装置的一种具体实施方式结构图；

图7为本发明实施例提供的亚像素级超分辨成像系统的一种具体实施方式结构图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的详细说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定的顺序。此外术语“包括”和“具有”以及他们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可包括没有列出的步骤或单元。

本申请的发明人经过研究发现，tdiccd器件为一种具体面阵结构、线阵输出的ccd，通过对同一目标进行多级重复采样达到增加曝光量的目的。其优点是在运动中利用多级光敏元件对同一目标进行多次积分，通过把多级弱信号进行叠加从而得到增强的信号，提高系统的信噪比，若tdiccd的积分级数为m，则tdiccd输出信号是普通线阵ccd输出信号的m倍。

鉴于此，本申请通过基于tdi(timedelayintegration，时间延迟积分)ccd的行间电荷转移和随机曝光协同工作实现一维场景的超分辨率编码观测，从而实现亚像素级的超分辨成像。

在介绍了本发明实施例的技术方案后，下面详细的说明本申请的各种非限制性实施方式。

首先参见图1，图1为本发明实施例提供的一种亚像素级超分辨成像方法的流程示意图，本发明实施例可包括以下内容：

s101：获取第一tdiccd探测器和与之相正交的第二tdiccd探测器在预设压缩感知编码方法驱动下采集目标图像的第一采样数据和第二采样数据。

第一tdiccd探测器和第二tdiccd探测器的安装方向相正交垂直，在驱动采样控制器的驱动控制下采用预设压缩感知编码方法对目标图像进行数据采集。第一tdiccd探测器对目标图像采集的数据为第一采样数据，第二tdiccd探测器对目标图像采集的数据为第二采样数据。

驱动采样控制器将第一tdiccd探测器和第二tdiccd探测器采集的数据发送出去，以供后续图像处理。

压缩感知编码方法为电荷转移和随机曝光协同的编码方法，具体的电荷每转移整数拍(例如1拍、3拍等)，快门同步曝光编码一次，直至量化读出所有数据。

以电荷每转移一拍，对应快门曝光编码一次为例，压缩感知编码方法具体可为：

对于n相tdiccd探测器来说，完成一行电荷转移需要2n步，每步电荷转移位移为像元尺寸的1/2n。如图2所示分别为三相(图中1)与四相(图中2)tdiccd的电荷转移位移曲线。图3为快门随机曝光序列，其中on表示快门开启，此时测量矩阵对应元素值为1，off表示快门关闭，测量矩阵对应元素值为0。二者工作过程保持同步，即电荷每转移整数步，对应快门系统曝光一次，这样即完成了对目标图像一维方向上的压缩感知编码。取tdiccd探测器中一列像元为例，如图4所示为电荷转移及读出过程，整个过程共可分为三个步骤：

设δt为电荷转移一拍所需时间，m为积分级数，电荷每转移一拍，快门同步曝光编码一次，整个过程共读出k行观测值，共持续2n*(m+k)*δt时间；

在电荷转移开始阶段，由于读出电荷未对整个场景均进行曝光编码，所含场景信息量不足，因此输出数据被丢弃；

在第2n*m*δt时刻后，数据开始有效处理，每间隔2n*δt个时间，完全移出一行电荷，数据被量化读出。该过程持续至[2n*(m+k)-1]*δt时刻，共计读出k行有效数据，整个编码采样过程完成。

在组合编码过程中，可以是电荷转移一拍、快门曝光编码一次，也可以是电荷转移p拍，快门曝光编码一次。对n相的tdiccd探测器，积分级数为m，采样过程中读出k行观测值，整个过程中的快门随机曝光次数s为：

由于曝光次数为整数，所以拍数的取值和探测器的相数相对应，二者的比值为正整数，例如对于两相tdiccd，p可以取1、2和4；对于三相tdiccd，p可以取1、2、3和6；对于四相tdiccd，p可以取1、2、4和8。

s102：利用图像恢复算法分别对第一采样数据和第二采样数据进行一维超分辨图像的恢复。

在得到各tdiccd探测器(第一tdiccd探测器和第二tdiccd探测器)的采样数据后，可采用任何一种现有的图像恢复算法对其恢复为超分辨图像，本申请对此不做任何限定。

具体的，如何采用图像恢复算法恢复第一采样数据得到第一超分辨图像，恢复第二采样数据得到第二超分辨图像，可参阅相应图像恢复算法的具体实现过程，此处，便不再赘述。

s103：采用图像融合算法将相正交方向的一维超分辨图像进行融合，得到二维超分辨图像，以完成对目标图像的亚像素级超分辨成像。

恢复得到的第一超分辨图像和第二超分辨图像均为一维图像，且二者的方向为正交，由于这两幅图像都没有包含全部的成像目标的数据，所以需要将这两幅一维超分辨图像进行融合，得到重构的二维超分辨图像，实现目标图像的亚像素级超分辨成像。

举例来说，第一tdiccd探测器和第二tdiccd探测器均为n相探测器，积分级数为m，在采样过程中共读出k行数据，快门随机曝光矩阵可表示为：

根据压缩感知编码过程，测量矩阵φ可表示为：

若目标图像(原始信号)为x，观测信号为y，则整个压缩感知编码过程可抽象表述为：

y＝φx。

其中，x为2n*m/p行1列矩阵，y为k行列矩阵，φ为k行2n*m/p列矩阵。其理论上分辨率可提升至2n/p倍，可见，本申请提供的亚像素级超分辨成像方法确实可以提高图像分辨率，且通过调整tdiccd的驱动时序及随机曝光，可以实现不同超分辨率指标下的压缩感知成像。

在本发明实施例提供的技术方案中，基于tdi(timedelayintegration，时间延迟积分)ccd的行间电荷转移和随机曝光协同工作实现一维场景的超分辨率编码观测，与运动随机曝光方式相比，该编码方式采用驱动电荷转移的方式替代相机运动控制，大幅提升了控制的灵活性和准确性；通过调整tdiccd的驱动时序及随机曝光，可以实现不同超分辨率指标下的压缩感知成像，简单易于操作，克服了现有超分辨成像系统的诸多瓶颈，有效的提升了图像分辨率，实现了亚像元级超分辨率成像。

将一个像元尺寸所覆盖的目标场景作为分析对象，其超分辨率成像的分辨率可为4n²/p²，而根据两个方向上一维超分辨率图像能够建立的方程组个数为4n/p。由于有4n/p≤4n²/p²，在4n/p＝2时取等号，所以将两个正交方向的一维超分辨率图像融合成一个二维方向的超分辨率图像为一个必要不充分问题，存在无穷多解。因此需要特定的二维图像融合算法来最优化地恢复出二维超分辨率图像。

关于二维图像融合算法，本申请提出两种融合算法，分别为凸优化算法与比例融合算法。

一维超分辨图像融合为二维图像问题可以看做是压缩感知理论中的图像恢复问题，图像的超分辨率重建也就转化为压缩感知理论模型求解的凸优化问题，在采用凸优化算法处理相正交方向的一维超分辨图像，得到二维超分辨图像的具体可包括：

针对每个像元对应的目标场景的超分辨图像，将当前像元对应的目标场景的超分辨图像逐行整合为第一列矩阵x'；

将各一维超分辨图像整合为第二列矩阵y'，则有y'＝φ'x'，φ'中第i行第j列的元素为φ'ij，其满足条件：

式中，x'为4n²/p²行1列矩阵，y'为4n/p行1列矩阵，φ'为4n/p行4n²/p²列矩阵，n为第一tdiccd探测器或tdiccd探测器第二的相数，p为快门曝光一次时电荷转移的拍数。

将每个像元尺寸覆盖的目标场景的超分辨率重建之后，可采用同样的方法对其他各像元进行重建，待各个像元均重建完成后，最终拼接成完整的目标场景的二维超分辨率图像。

针对比例融合算法，请参阅图5，在融合过程中，以其中一维方向上的超分辨率成像数据为基本要素，以另一维方向上的数据作为比例因子，完成对前者的按比例分配，以一个像元所对应目标场景为分析对象，具体实现过程可包括：

第一采样数据恢复得到第一超分辨图像(例如为x轴方向上的数据)，第二采样数据(为y轴方向上的数据)恢复得到第二超分辨图像，以第一超分辨图像为基本要素，第二超分辨图像为比例因子，可根据下述公式计算二维超分辨图像中的每个像素点的灰度值：

若以第一超分辨图像为比例因子，第二超分辨图像为基板要素，可根据下述公式计算二维超分辨图像中的每个像素点qi,j的灰度值：

式中，rx为第一超分辨图像的数据，ry为第二超分辨图像的数据，n为第一tdiccd探测器或tdiccd探测器第二的相数，p为快门曝光一次时电荷转移的拍数。

将每个像元尺寸覆盖的目标场景的超分辨率重建之后，可采用同样的方法对其他各像元进行重建，待各个像元均重建完成后，最终拼接成完整的目标场景的二维超分辨率图像。

由上可知，本发明实施例采用凸优化算法或比例融合算法对两个一维超分辨图像进行融合，有效的提升了图像分辨率，实现了亚像元级超分辨率成像。

本发明实施例还针对亚像素级超分辨成像方法提供了相应的实现装置，进一步使得所述方法更具有实用性。下面对本发明实施例提供的亚像素级超分辨成像装置进行介绍，下文描述的亚像素级超分辨成像装置与上文描述的亚像素级超分辨成像方法可相互对应参照。

参见图6，图6为本发明实施例提供的亚像素级超分辨成像装置在一种具体实施方式下的结构图，该装置可包括：

采样数据获取模块601，用于获取第一tdiccd探测器和与之相正交的第二tdiccd探测器在预设压缩感知编码方法驱动下采集目标图像的第一采样数据和第二采样数据；压缩感知编码方法为电荷每转移整数拍，快门同步曝光编码一次，直至量化读出所有数据。

一维超分辨图像恢复模块602，用于利用图像恢复算法分别对第一采样数据和第二采样数据进行一维超分辨图像的恢复。

二维超分辨图像合成模块603，用于采用图像融合算法将相正交方向的一维超分辨图像进行融合，得到二维超分辨图像，以完成对目标图像的亚像素级超分辨成像。

可选的，在本实施例的一些实施方式中，所述采样数据获取模块601还可包括压缩感知编码采样子模块，所述压缩感知编码采样子模块为对n相的第一tdiccd探测器和第二tdiccd探测器的每列像元，电荷转移一拍所需时间为δt，积分级数为m，电荷每转移一拍，快门同步曝光编码一次，采样过程中读出k行观测值，采样时间为2n*(m+k)*δt；在第2n*m*δt时刻后，每间隔2n*δt个时间，移出一行电荷，并量化读出相应数据，直至[2n*(m+k)-1]*δt时刻，读出k行数据，以作为每列像元的有效采样数据的模块。

在本实施例的一些具体实施方式中，所述二维超分辨图像合成模块603还可以包括凸优化算法融合子模块，所述凸优化算法融合子模块用于采用凸优化算法处理相正交方向的一维超分辨图像，得到二维超分辨图像。所述凸优化算法融合子模块具体可包括：

第一整合单元，用于将当前像元对应的目标场景的超分辨图像逐行整合为第一列矩阵x'；

第二整合单元，用于将各一维超分辨图像整合为第二列矩阵y'，则有y'＝φ'x'，φ'中第i行第j列的元素为φ'ij，其满足条件：

式中，x'为4n²/p²行1列矩阵，y'为4n/p行1列矩阵，φ'为4n/p行4n²/p²列矩阵，n为第一tdiccd探测器或tdiccd探测器第二的相数，p为快门曝光一次时电荷转移的拍数。

在本实施例的另一些具体实施方式中，所述二维超分辨图像合成模块603例如还可以包括比例融合子模块，所述比例融合子模块具体可包括：

定义单元，用于以相正交方向的一维超分辨图像为第一超分辨图像和第二超分辨图像，第一超分辨图像为基本要素，第二超分辨图像为比例因子；

灰度值计算单元，用于根据下述公式计算二维超分辨图像中的每个像素点的灰度值：

式中，rx为第一超分辨图像的数据，ry为第二超分辨图像的数据，n为第一tdiccd探测器或tdiccd探测器第二的相数，p为快门曝光一次时电荷转移的拍数。

本发明实施例所述亚像素级超分辨成像装置的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

由上可知，本发明实施例简单易于操作，克服了现有超分辨成像系统的诸多瓶颈，有效的提升了图像分辨率，实现了亚像元级超分辨率成像。

本发明实施例还提供了一种亚像素级超分辨成像系统，参见图7，具体可包括前端光学镜组1、分光模块2、第一后端光学镜组31、第二后端光学镜组32、第一tdiccd探测器4、第二tdiccd探测器5、驱动采样控制器6和图像重构计算器7。

目标图像x经前端光学镜组1、分光模块2后被分为两束光线，一束经第一后端光学镜组31入射到第一tdiccd探测器4焦平面上，另一束经反射镜8反射再经第二后端光学镜组32入射到第二tdiccd探测器5焦平面上。

分光模块2用于将经前端光学镜组1采集的目标图像的光信号分为两束子光线，分别投射至第一tdiccd探测器4和第二tdiccd探测器5上，分光模块2例如可为分光棱镜，或者任何一种可实现将光束分为两束子光线的光学器件，本申请对此不作任何限定。

第一tdiccd探测器4和第二tdiccd探测器5的安装方向相垂直正交，并分别与驱动采样控制器6通过数据电缆9相连。

驱动采样控制器6用于采取预设压缩感知编码方法分别对第一tdiccd探测器4和第二tdiccd探测器5进行驱动编码采样，并将采样数据传输至图像重构计算器7。

图像重构计算器7与与驱动采样控制器6通过数据电缆9相连，用于根据采样数据通过图像恢复算法和图像融合算法恢复得到二维超分辨图像。

其中，压缩感知编码方法为电荷每转移整数拍，快门同步曝光编码一次，直至量化读出所有数据。

本发明实施例所述亚像素级超分辨成像系统的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

由上可知，本发明实施例基于简单有效的压缩感知编码方法与系统硬件实现方案，克服了现有超分辨成像系统的诸多瓶颈，以简单的硬件结构及控制方式实现了亚像元级的超分辨率成像，为超分辨率成像系统的一种高性价比解决方案。

本发明实施例还提供了一种亚像素级超分辨成像设备，具体可包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行计算机程序以实现如上任意一实施例所述亚像素级超分辨成像方法的步骤。

本发明实施例所述亚像素级超分辨成像设备的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

由上可知，本发明实施例简单易于操作，克服了现有超分辨成像系统的诸多瓶颈，有效的提升了图像分辨率，实现了亚像元级超分辨率成像。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，存储有亚像素级超分辨成像程序，所述亚像素级超分辨成像程序被处理器执行时如上任意一实施例所述亚像素级超分辨成像方法的步骤。

本发明实施例所述计算机可读存储介质的各功能模块的功能可根据上述方法实施例中的方法具体实现，其具体实现过程可以参照上述方法实施例的相关描述，此处不再赘述。

由上可知，本发明实施例简单易于操作，克服了现有超分辨成像系统的诸多瓶颈，有效的提升了图像分辨率，实现了亚像元级超分辨率成像。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上对本发明所提供的一种亚像素级超分辨成像方法、装置、设备、系统及计算机可读存储介质进行了详细介绍。本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以对本发明进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。