0引言目標(biāo)通過(guò)大氣湍流的成像是諸如天文觀測(cè)、精確制導(dǎo)等光電探測(cè)成像系統(tǒng)必然會(huì)遇到的問(wèn)題,它影響到光學(xué)系統(tǒng)的成像性能。特別是隨著地基高分辨力成像望遠(yuǎn)鏡技術(shù)的發(fā)展,從湍流退化圖像中有效地恢復(fù)出原目標(biāo)圖像,已引起特別重視。為簡(jiǎn)化問(wèn)題,將大氣和望遠(yuǎn)鏡組成的成像系統(tǒng)視為線性空間不變(LinerSpace-invariant,LSI)系統(tǒng)。簡(jiǎn)化的成像過(guò)程的數(shù)學(xué)模型如圖1所示。圖1圖像退化模型(H表示退化過(guò)程)用公式描述為g(x,y)=Dh(x-s,y-t)f(s,t)dsdt+n(x,y)(1)圖像的復(fù)原是一個(gè)反卷積的過(guò)程,其中g(shù)(x,y)、h(x-s,y-t)、f(x,y)、n(x,y)分別表示退化的模糊圖像、點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)、原始圖像和噪聲。我們稱在LSI假設(shè)下的復(fù)原為空間不變模糊(Space-invariantblur,SIB)圖像復(fù)原。但實(shí)際中,大氣湍流的劇烈變化以及各光學(xué)系統(tǒng)視場(chǎng)像差不同均導(dǎo)致空間目標(biāo)各點(diǎn)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)不同。我們稱此種情況下的復(fù)原為空間變化模糊(Space-variantblur,SVB)圖像復(fù)原。其用公式描述為g(x,y)=Dh(s,t,x-s,y-t)f(s,t)dsdt+n(x,y)(2)根據(jù)以上兩種點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)不同假設(shè)的情況,結(jié)合現(xiàn)今國(guó)際上對(duì)于湍流退化圖像復(fù)原的算法研究,可以將湍流圖像復(fù)原算法做如下劃分(見(jiàn)圖2)。1SIB圖像復(fù)原圖像復(fù)原技術(shù)以圖像退化的某種先驗(yàn)知識(shí)為基圖2湍流退化圖像復(fù)原算法分類礎(chǔ)。若系統(tǒng)的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)已知,則圖像復(fù)原問(wèn)題簡(jiǎn)化為解卷積運(yùn)算;若PSF未知,則圖像復(fù)原問(wèn)題為盲解卷積;若PSF已知但不可靠,則圖像復(fù)原問(wèn)題為近視(Myopic)解卷積。1.1解卷積方法傳統(tǒng)的解卷積方法是在退化模型確定和已知的情況下進(jìn)行圖像復(fù)原[1],即先確定PSF或其參數(shù),然后利用逆濾波、維納濾波等方法恢復(fù)目標(biāo)圖像。此類方法最早的成果是1970年LabeyrieA提出的斑點(diǎn)干涉測(cè)量方法,其原理是獲取大量的短曝光湍流退化圖像,并將其功率譜疊加在一起形成對(duì)圖像功率譜的估計(jì)(這樣的疊加并沒(méi)有導(dǎo)致空間高頻信息的丟失),預(yù)期的目標(biāo)圖像功率譜可通過(guò)逆濾波來(lái)恢復(fù),但存在相位譜損失的問(wèn)題,且通常無(wú)法恢復(fù)目標(biāo)的唯一圖像。此外,1978年FienupJR對(duì)Gerchberg-Saxton復(fù)原算法進(jìn)行改進(jìn),并用于相位恢復(fù),其原理是采用傅立葉變換和傅立葉反變換交替進(jìn)行迭代運(yùn)算,稱為迭代傅立葉變換算法。由于需要利用傅立葉變換幅值復(fù)原目標(biāo)圖像,該方法要求目標(biāo)圖像滿足非負(fù)限制及其傅立葉變換模值等于先通過(guò)測(cè)定大氣湍流模值傳遞函數(shù)后逆濾波得出的目標(biāo)圖像模值,可通過(guò)迭代方式來(lái)解決此問(wèn)題。此方法實(shí)際是對(duì)Gerchberg-Saxton算法的改進(jìn),增加一系列的約束條件,以達(dá)到更有效的輸出結(jié)果。由于需要得到確切的退化模型,而在實(shí)際觀測(cè)活動(dòng)中,造成觀測(cè)目標(biāo)模糊的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)變化是復(fù)雜并難于確定的,這就導(dǎo)致解卷積方法的實(shí)際復(fù)原效果并不理想,其實(shí)用價(jià)值不高。1.2盲解卷積方法在許多實(shí)際觀測(cè)活動(dòng)中PSF難以確定,則必須從觀察圖像中以某種方式估計(jì)出退化信息,找出圖像復(fù)原方法。這種在既不知道理想目標(biāo)圖像又不知道PSF的情況下,直接從觀測(cè)圖像中估計(jì)理想目標(biāo)的方法,稱為盲解卷積。其普遍模型如圖3所示。T.6l0KF圖3圖像盲解卷積普遍模型圖像盲解卷積算法主要分為兩大類:一類是先驗(yàn)?zāi)：烙?jì)法,即根據(jù)降質(zhì)圖像確定PSF,然后用某種圖像解卷積法來(lái)估計(jì)原圖像,這類方法計(jì)算原理簡(jiǎn)單。第二類是聯(lián)合估計(jì)法,即同時(shí)估計(jì)PSF和估計(jì)原圖像,這類算法的原理復(fù)雜。1.2.1先驗(yàn)?zāi)：烙?jì)方法先驗(yàn)?zāi)：烙?jì)法要求首先辨識(shí)出

總結(jié)

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