各向异性正则化的多帧遥感图像盲复原算法

在大气湍流较强时,一般的遥感图像复原算法难以取得较好的复原效果.针对这种情况,提出了一种基于各向异性约束的多帧遥感图像盲复原算法.该算法不需要成像过程的先验信息,仅根据图像及点扩散函数的非负约束和支持域约束,即可得到较好的复原结果;同时该算法能够自适应地调整正则化参数,在实现图像复原的同时,保持边缘并抑制噪声.试验结果...     

各向异性正则化的多帧遥感图像盲复原算法

在大气湍流较强时,一般的遥感图像复原算法难以取得较好的复原效果。针对这种情况,提出了一种基于各向异性约束的多帧遥感图像盲复原算法。该算法不需要成像过程的先验信息,仅根据图像及点扩散函数的非负约束和支持域约束,即可得到较好的复原结果;同时该算法能够自适应地调整正则化参数,在实现图像复原的同时,保持边缘并抑制噪声。试验结果验证了该算法的良好性能,复原后图像的质量得到较大提高。     

一种基于先验知识约束的图像盲解卷积恢复算法

在对现存的图像盲解卷积恢复算法进行阐述的基础上,介绍了一种根据概率统计理论推导的极大似然图像恢复算法。该算法通过用共轭梯度法对一个误差函数进行最小化来实现。并且在运算的过程中,加入了一些先验知识,如非负性和有限支持域等约束。     

一种基于先验知识约束的图像盲解卷积恢复算法

在对现存的图像盲解卷积恢复算法进行阐述的基础上,介绍了一种根据概率统计理论推导的极大似然图像恢复算法.该算法通过用共轭梯度法对一个误差函数进行最小化来实现.并且在运算的过程中,加入了一些先验知识,如非负性和有限支持域等约束.     

一种改进的SAR图像方位模糊抑制方法

SAR图像中强散射物体的方位模糊像会形成虚假影像,进而对SAR图像的解译造成严重影响。本文在分析国内外已有算法优缺点的基础上,针对理想滤波器方位模糊抑制算法和基于天线主瓣占优强度约束的方位模糊抑制算法存在的问题,提出了一种只对方位模糊像有影响的区域实施方位模糊抑制处理的方法。该方法先利用多普勒带宽内低模糊区域图像对原始图像实施空间域滤波处理,确定明显方位模糊能量区域;而后针对该区域,利用低模糊图像对原始图像幅度进行约束,从而实现对原始图像的方位模糊抑制处理。最后,通过试验验证了该方法的有效性。     

基于NSWT模极大值的PSF估计

大气湍流扰动严重影响了空间目标的观测、成像和识别。在目标图像的重建过程中,对成像系统和大气条件先验知识的缺乏使PSF（Point Spread Function）的估计成为解决病态问题的重要内容。在NSWT（NonSubsampled Wavelet Transform）和Fried参数的理论基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系,结合Fried参数提出一种新的估计方法,即基于非抽取小波变换模极大值的PSF估计算法。实验结果证明,该估计算法是确实可行的,重建的PSF能够有效地改善因受大气湍流影响的图像解卷积的效果。     

基于NSWT模极大值的PSF估计

大气湍流扰动严重影响了空间目标的观测、成像和识别。在目标图像的重建过程中,对成像系统和大气条件先验知识的缺乏使PSF(Point Spread Function)的估计成为解决病态问题的重要内容。在NSWT(Non-Subsampled Wavelet Transform)和Fried参数的理论基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系,结合Fried参数提出一种新的估计方法,即基于非抽取小波变换模极大值的PSF估计算法。实验结果证明,该估计算法是确实可行的,重建的PSF能够有效地改善因受大气湍流影响的图像解卷积的效果。     

结合气象模型的遥感影像大气模糊去除

利用传感器成像时刻对应的观测区域气象参数,结合大气光学湍流参数化模型和气溶胶MTF估计模型,分别计算湍流MTF和气溶胶MTF,再由二者的乘积得到大气MTF,进而采用一种改进的维纳滤波算法实现遥感影像的大气模糊去除。实验结果证明,恢复后影像的客观评价指标以及主观视觉效果均有明显改善,验证了本文算法的有效性和可行性。     

顾及基线先验信息的GPS模糊度快速解算

采用GPS相位观测值进行快速定位时,其解算模型严重病态,最小二乘解得的浮点模糊度精度差且相关性大,导致整周模糊度搜索空间过大,难以正确固定。本文提出一种顾及基线先验信息和模糊度线性约束的整数条件的GPS模糊度快速解算方法,先用顾及基线先验信息的正则化算法解得精度较高且相关性较小的浮点模糊度,以减小整周模糊度的搜索空间;再综合利用整周模糊度间的线性约束的整数条件和基线先验信息,进一步有效地减小模糊度搜索空间,提高搜索效率。算例表明:顾及基线先验信息的正则化算法有效地改善了模糊度浮点解,模糊度线性约束的整数条件有效地提高搜索效率和成功率。     

利用参考图像的遥感图像模糊估计与恢复

提出一种新的利用参考图像的模糊估计与恢复方法。同一场景不同时相的图像,由于拍摄条件的不同,清晰化程度也往往不同,将高质量的图像作为参考,为模糊估计和恢复提供先验知识,在Bayes统一的框架内进行快速PSF估计,然后使用总变分最小化方法进行恢复。通过真实遥感图像实验,结果表明所提出的方法可以有效地估计退化模糊、恢复未失真图像。