基于边缘预测和稀疏约束的湍流图像盲复原

发布时间：2017-12-22 18:25

  本文关键词：基于边缘预测和稀疏约束的湍流图像盲复原　出处：《仪器仪表学报》2015年04期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 图像处理 湍流退化图像盲复原 稀疏正则约束 边缘预测 点扩散函数

【摘要】：大气湍流严重影响天文观测图像的成像效果,必须对退化图像进行处理才能获得清晰的图像。经典的湍流退化图像盲复原算法(IBD、NAS-RIF等)使用的先验知识过于简单,导致很多场合不能获得较优的复原效果。近几年提出的稀疏表达理论,使用自然图像边缘的稀疏先验信息指导图像复原,能复原出较多的细节,但它直接使用模糊图像的梯度图像指导点扩散函数复原,而模糊的梯度图像包含很多噪声和伪边缘,无效的梯度会误导点扩散函数的估计,从而使复原图像中出现较多伪迹。针对上述问题,提出了一种基于边缘预测和稀疏比值正则约束的湍流退化图像盲复原算法,该算法首先从当前的复原图像中预测出有效的边缘,然后将边缘预测信息与自然图像边缘的稀疏先验信息相结合指导点扩散函数复原,得到点扩散函数后,再通过一种非盲复原算法恢复出当前的目标图像,并将此复原图像作为下一次边缘预测的输入图像,如此迭代循环直到求出最终清晰的目标图像。所提算法结合了图像的先验信息与退化图像自身包含的有效信息,能有效抑制图像复原过程中产生的伪迹,获得令人满意的结果。针对多幅模拟的湍流退化图像进行仿真测试,验证了算法的有效性。
【作者单位】： 西北工业大学自动化学院;解放军93617部队;
【基金】：航空基金(20131953022) 中央高校基本科研业务费专项资金(3102014JCQ01062) 装备研究基金(9140A06050113HK*****)项目资助
【分类号】：P113;TP391.41
【正文快照】： 1引言大气湍流使目标在成像设备焦平面上的图像产生严重模糊[1]。如不对观测图像进行复原处理,就很难对其进行后续的分类、识别和检测等操作[2-4]。因此,对湍流退化图像的复原研究具有非常重要的意义。在图像复原领域,根据点扩散函数(point spreadfunction,PSF)是否已知,将复

【参考文献】

相关期刊论文 前8条

1 魏星;;基于SVM的山体滑坡灾害图像识别方法[J];电子测量技术;2013年08期

2 詹曙;姚尧;高贺;;基于随机森林的脑磁共振图像分类[J];电子测量与仪器学报;2013年11期

3 张羽;罗秀娟;夏爱利;曹蓓;程志远;曾志红;司庆丹;王保峰;;傅里叶望远镜成像质量分析与评价[J];光子学报;2014年03期

4 刘松松;张辉;毛征;孟博;李昂;;基于HRM特征提取和SVM的目标检测方法[J];国外电子测量技术;2014年10期

5 魏小峰;耿则勋;宋向;;光学合成孔径复原图像的振铃探测与消除[J];光学精密工程;2014年11期

6 陈波;程承旗;郭仕德;濮国梁;耿则勋;;自适应光学图像非对称图像迭代盲复原算法[J];强激光与粒子束;2011年02期

7 范文茹;王化祥;郝魁红;;基于两步迭代TV正则化的电阻抗图像重建算法[J];仪器仪表学报;2012年03期

8 郭志恒;阚哲;邵富群;律德才;;一种非均匀正则化的ECT重建方法[J];仪器仪表学报;2013年12期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 廖永忠;蔡自兴;何湘华;;快速运动模糊图像盲解卷积算法[J];光学精密工程;2013年10期

2 毛冰晶;陈小梅;薛博;李倩倩;倪国强;;基于遥感图像梯度特征的运动模糊检测方法[J];北京理工大学学报;2013年10期

3 朱齐丹;孙磊;蔡成涛;;利用拉东变换估计全景图像点扩散函数[J];光电子.激光;2013年11期

4 LIU Yu;LIU Xiu-ping;WU Xiao-xu;ZHAO Guo-hui;;Blind Deblurring Based on L_0 Norm from Salient Edges[J];Computer Aided Drafting,Design and Manufacturing;2013年02期

5 王爽;潘静;;一种基于颜色与纹理特征的图像模糊检索算法[J];电子测量技术;2014年02期

6 廖永忠;蔡自兴;何湘华;;基于点扩散函数参数辨识的运动模糊图像的盲恢复研究[J];光学技术;2014年03期

7 兰远东;高蕾;;融合多智能技术的网络入侵检测模型[J];信息安全与技术;2014年04期

8 徐林;黄东晋;谢志峰;丁友东;;基于相对变分的边缘检测[J];电子测量技术;2014年05期

9 卢惠民;徐明;李迅;;用于计算成像系统的基于信噪比自适应估计的图像去模糊研究[J];光学学报;2014年08期

10 闫敬文;彭鸿;刘蕾;金光;钟兴;;基于L_0正则化模糊核估计的遥感图像复原[J];光学精密工程;2014年09期

相关会议论文 前2条

1 李e鹲，

本文编号：1320557