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自适应光学图像复原理论与算法研究

陈波  
【摘要】: 通过大气湍流成像是所有工作在大气环境中的光学成像系统必然会遇到的问题。在光线进入成像传感器入瞳之前,大气介质影响或干扰光波的理想传播,使目标反射电磁波的波阵面产生畸变,形成焦平面上像点强度分布扩教、峰值降低以及光束漂移等湍流效应,最终导致图像模糊,严重地影响光学系统的成像性能。自适应光学技术是目前克服大气湍流最有效的方法之一,但其对大气湍流的补偿是不完全的,目标的高频信息仍然受到抑制和衰减。因此,对经过自适应光学校正后的图像还必须进行基于图像复原技术的后处理,才能获取更清晰的目标图像。本文主要针对我国自适应光学地基望远镜成像后处理的迫切需求,利用信号处理和计算机软件技术对图像进行高清晰复原,以消除自适应光学校正的残余误差,使其接近或达到成像系统的衍射极限。论文重点研究了自适应光学图像复原理论与算法,同时对自适应光学波前重构和图像复原质量评价等问题也进行了探讨与分析,完成的工作主要包括: 1.开发了自适应光学成像原理演示系统。根据光波大气湍流传输理论,分别分析了湍流对长曝光OTF和短曝光OTF的影响。在介绍自适应光学系统组成和工作原理的基础上,基于SCIAO平台设计一个简单的自适应光学成像原理演示系统CYAOIS。 2.定义了图像复原质量综合评价指数。针对现有图像复原质量评价方法没有考虑伪像的不足,根据人眼视觉的特点,定义了一种基于分区局部方差变化统计的图像复原质量综合评价指数。实验证明,该指数是无参考图像复原质量评价的一种客观有效的指标。 3.基于广义岭估计的自适应光学图像波前重构。从自适应光学图像后处理复原的角度来讲,实时性和快速计算不再是波前重构的基本要求,而高精度才是波前重构最重要的要求。按照时间换精度的思路把广义岭估计GRE和迭代答解的思想引入波前重构,提出一种面向图像复原的广义岭估计Zernike模式波前重构算法。实验证明,该算法重构的PSF在图像复原中有更好的图像重建效果。 4.非抽样小波变换降质图像PSF估计。在图像复原问题中,PSF估计是算法的核心部分。把非抽样小波变换引入降质图像PSF估计,在Fried参数模型的基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩展函数方差的关系,提出一种基于非抽样小波变换的PSF估计算法。实验结果证明,该算法对无波前测量数据自适应光学图像有较好的PSF估计精度。 5.基于ENAS-RIF算法的自适应光学图像复原。针对基本NAS-RIF算法的不足,把Curvelet去噪图像预处理、可靠支持域、目标结构约束项和增强代价函数引入NAS-RIF算法,提出了基于可靠支持域和改进代价函数的ENAS-RIF算法。自适应光学图像复原实验结果证明,ENAS-RIF算法较之NAS-RIF算法有更快的收敛速度、更好的恢复效果。 6.基于IRL-IBD算法的自适应光学图像复原。在非对称IBD算法的基础上,本文在PSF频率域引入带宽有限约束来进一步提高算法的可靠性,在PSF像素空间引入动态支持域的思想以加快算法收敛速度,提出多重约束非对称IRL-IBD算法用于自适应光学图像高清晰复原。实验结果证明,改进后的IRL-IBD算法复原性能明显优于IBD算法。 7.基于方差统计的图像序列不良帧剔除。在多帧图像高清晰复原中,一些降质严重的观测图像不但不能对复原作出贡献,而且将可能严重影响重建图像的质量。本文利用加性噪声导致降质图像方差增大和PSF模糊导致降质图像方差减小的性质,参考摄影测量中粗差剔除的思想,设计了一个基于图像方差统计的不良帧自动剔除方案。实验结果表明,剔除不良帧后的图像复原效果有明显改善。 8.基于MAP原理的自适应光学图像多帧MF-MAPJD高清晰复原。在Bayesian框架下,根据自适应光学图像的特点重新定义了混合噪声模型和目标结构先验模型,在代价函数中新增加了PSF准则项,设计了一个简单的正则化约束项自动平衡方案,提出了基于MAP原理的AO图像多帧联合解卷积算法MF-MAPJD。实验结果表明,新算法同时估计点扩教函数和目标,充分了利用图像序列中的各种先验约束信息,复原图像质量改善明显。 9.基于二代Curvelet变换的图像自适应去噪。利用Curvelet变换比小波变换对图像信号具有更稀疏表示的特点,结合Bayesian Shrink理论,提出了一种改进的Curvelet域图像自适应去噪算法。实验结果表明其去噪性能优予小波去噪算法。 10.基于二代Curvelet变换的自适应光学图像复原。把多尺度多方向的思想引入自适应光学图像处理,设计了基于二代Curvelet变换的Fourier-Curvelet混合域正则化图像复原算法ForCuRD。ForCuRD算法同时采用了傅里叶域收缩和Curvelet域收缩,克服单一变换域收缩的局限,为自适应光学图像复原研究提供了一条新思路。


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