基于MAP估计的自适应光学图像非对称多帧盲复原.pdf

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1、第26卷第6期计算机辅助设计与图形学学报Vo1．26NO．62014年6月JournalofComputer—AidedDesign＆ComputerGraphicsJune2014基于MAP估计的自适应光学图像非对称多帧盲复原杨阿锋”，鲁敏，滕书华，孙即祥1(国防科学技术大学指挥军官基础教育学院长沙410073)(国防科学技术大学电子科学与工程学院长沙410073)(yangafeng@gamil．com)摘要：为了提高地基望远镜观测空间目标的分辨率，提出一种针对自适应光学图像的盲复原方法．利用多帧图像的盲解卷积作为高清晰复原的主要技术手段，在贝叶斯最大后

2、验概率估计框架下推导出泊松噪声模型的通用代价函数；提出基于非线性方程寻优的代价函数求解方法，并将非对称迭代引入求解过程，避免求解陷入局部极值点，以保证复原结果的可靠性．实验结果表明，该方法对泊松噪声有较好的适应能力，能够有效地从多帧湍流降质图像中恢复出目标图像．关键词：图像复原；盲解卷积；最大后验概率；交替迭代中图法分类号：TP391tricMultiframeBlindRestorationforAdaptiveOpticsImagesYangAfeng”，LuMin，TengShuhua，andSunJixiang(CollegeofBasicEduca

3、tionforCommandingOfficers，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073)。’(SchoolofElectronicScienceandEngineering，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073)Abstract：Inordertoimprovetheresolutionofspaceobjectimagesobservedbyground—basedtelescope，anovelblindrestora

4、tionmethodforadaptiveopticsimagesispresented．Thispaperusesthemultiframeblinddeconvolutionasthemaintechniquemeansforhighresolutionrestoration，andproposesageneralcostfunctiontodeconvolvePoissonnoisemodelimageundertheframeworkofBayesianmaximumaposteriori．Tominimizethecostfunction，twoa

5、lgorithmsbasedonnonlinearoptimizationmethodareproposed．Inaddition，asymmetriciterationmethodisadoptedtoavoidconvergingtolocalminimaandmaintaintherobustnessofrestoredimages．Experimentalresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyrecoverhighqualityimagefromturbulencedegradedimagesan

6、dalleviatethenegativeinfluenceofnoise．Keywords：imagerestoration；blinddeconvolution；maximumaposteriori；alternatingiteration随着全球太空资源开发热潮的进一步高涨和未大的限制．湍流引起大气折射率分布不均匀，导致光来太空作战趋势的加剧，地球外层空间正逐步变成波通过大气传输之后波前发生畸变，会极大地损害新的军事斗争领地．在这种新的军事斗争形式中，空光学系统的成像质量和分辨率．间目标监视系统起着基础性和关键性的作用．空间自适应光学系统的出现大大减小

7、了大气湍流对目标图像的获取主要是通过地基望远镜来实现，由成像系统的影响．但由于波前探测器的噪声、变形于大气湍流的存在，地基成像系统的分辨率受到很镜的自由度以及控制回路的时间延时等因素影响，收稿日期：2013～04～23；修回日期：2013—09—09．基金项目：国家自然科学基金(60972114)；中国博士后科学基金(2012M512168)．杨阿锋(1983一)，男，博士研究生，主要研究方向为计算机视觉、智能信息处理；鲁敏(1977一)，男，博士，副教授，主要研究方向为计算机视觉、模式识别；滕书华(1979一)；男，博士后研究人员，主要研究方向为空间态势感

8、知；孙即祥(1946一)，男，教授，博士生导师，主要