基于稀疏约束的多帧湍流图像复原.docx

本科毕业设计论文 题 目 基于稀疏约束的多帧湍流图像复原 专业名称 信息工程 学生姓名 指导教师 毕业时间 2015年6月 摘 要 大气湍流是导致地基望远镜观测图像退化的主要原因。由于太阳辐射对地表的加热作用，不同时间近地面大气湍流强度不同，光学望远镜通过大气成像，光波通过随机运动的大气湍流时，其各个物理量在空间和时间均是随机的，很难定性地描述。因此从湍流退化图像中有效的恢复出原目标图像是空间目标成像观测需要解决的问题。由于退化模型的不确定性，因而难以用准确的数学模型描述，只能借助退化图像的观测数据以及成像系统的某些先验信息以此估计点扩散函数（PSF）和真实图像。同时估计点扩散函数和真实图像一般采用盲反卷积法来解决，然而湍流图像复原问题大多是“病态”问题，解决此类问题的过程中要加入能够反映真实图像某种内在特征的正则化约束项，从而保证解的鲁棒性。在正则约束中，利用图像的稀疏特性作为正则约束应用在图像复原中能够取得比较良好的效果。在利用图像的观测数据时，往往单幅图像能够获取的信息有限，无法取得更好的复原效果，因此利用多幅图像的图像信息而采用的多帧图像复原能够较单幅图片取得更好的复原效果。本文在前面众多学者研究的基础上采用两幅图片并将稀疏正则方法应用在大气湍流图像的图像复原中，在模型的求解过程中加入边缘预测，在一定程度上有效的估计了湍流图像的点扩散函数并取得了较为良好的复原效果。 本文主要工作： 1、 简单介绍了湍流产生的机理以及大气湍流退化图像模型。 2、 详细阐明了图像复原的理论知识以及相关理论知识，对于图像复原过程中的病态问题和图像的稀疏特性，以及如何运用正则化约束方法求解病态问题进行了详细的说明和阐述。 3、 针对图像盲复原过程中的病态问题，运用稀疏性的正则化函数，有效地缓解了病态问题。在单帧图像复原的基础上加入第二帧图像，同时利用基于稀疏正则化约束的复原算法进行了仿真实验。 关键词：图像复原 正则约束 稀疏性表示 多帧 点扩散函数 大气湍流 ABSTRACT Atmospheric turbulence is the leading cause ground telescope image degradation. Since the heating effect of solar radiation on the earths surface, near the surface at different times in different atmospheric turbulence intensity, When the optical telescope imaging through the atmosphere, the light through random motion of turbulence, which has various physical quantities in space and time are random, difficult to qualitatively describe. Only with the help of a degraded image of some prior information of observation data and the imaging system to estimate the point spread function (PSF) and real images. Blind deconvolution method commonly used to simultaneously estimate the point spread function and the real image, but turbulent image restoration problem is mostly pathological problem, to solve these problems we should add intrinsic feature of regularization constraint term to reflect the true image, at the same time ensure the robustness of the solution. In regular constraint, using the sparse feature of the image as a regul