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    《中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所)》 2019年
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    基于總變分和稀疏正則化的大氣湍流退化圖像盲解卷積復原

    周海蓉  
    【摘要】:天文觀測是人類對太空探索的重要手段,大口徑地基望遠鏡能提供更高的衍射極限分辨力,但由于受地球大氣湍流的影響,望遠鏡的分辨力遠遠低于衍射極限。自適應光學系統能夠有效校正大氣湍流引起的波前畸變,但受變形鏡擬合誤差、時間帶寬誤差以及非等暈性誤差的局限,系統的校正是部分的不完全的,閉環圖像中仍然存在殘余誤差,需要利用事后圖像處理技術進一步提高圖像分辨力。本文正是針對這一需求,利用圖像盲解卷積技術對大氣湍流退化圖像展開盲復原研究,以提升自適應光學閉環圖像的分辨力,為高分辨天文觀測提供技術支持。本文的主要研究內容與創新成果如下:第一,針對大氣湍流對望遠鏡成像質量的影響,分析了望遠鏡光學圖像的成像模型,利用Zernike多項式對大氣湍流下的畸變波前進行了仿真研究,生成了大氣湍流點擴散函數,并利用圖像退化模型得到仿真的大氣湍流退化圖像,為后續圖像盲解卷積復原研究提供了圖像基礎。其次推導了傳統的維納濾波盲復原算法和Richardson-Lucy盲復原算法,并對這兩種算法及其擴展算法進行了仿真研究,指出了經典算法存在收斂性、收斂速度、噪聲魯棒性、時間消耗和細節恢復等方面的缺陷。第二,針對經典維納濾波盲復原算法存在的細節丟失問題,結合圖像降噪仿真研究分析了總變分的邊緣保持能力,并將總變分盲解卷積復原方法引入對大氣湍流退化圖像的復原中,成功復原出圖像細節和邊緣,提升了復原質量。同時為更精確地進行核估計,采用兩階段估計法策略,針對總變分盲復原算法導致的數值求解困難,采用分裂Bregman優化算法求解確保算法穩定收斂,并成功對大氣湍流退化圖像進行復原重建。第三,針對傳統算法采用的圖像先驗無法真實刻畫自然圖像梯度分布的特點,將源于去運動模糊領域的圖像梯度稀疏先驗引入大氣湍流光學退化圖像的盲解卷積復原中,仿真研究表明梯度稀疏先驗(即梯度7)范數)有利于減小核估計誤差從而提升圖像復原質量,充分重建出目標的細節和輪廓。針對p的取值對復原質量的影響展開研究,提出了p值的選取原則,即p在0.3~0.7之間取值時能得到高質量的重建。第四,針對不同像差對圖像復原影響的差異性展開研究,表明Zernike金字塔邊緣像差對圖像復原的影響較小,而金字塔近軸區域的高階像差影響較大。針對高階像差導致的復原困難,在高階像差不同Zernike-RMS條件下的復原展開研究,仿真實驗表明當Zernike-RMS低于一定閾值時,復原算法仍能進行高質量重建。
    【學位授予單位】:中國科學院大學(中國科學院光電技術研究所)
    【學位級別】:碩士
    【學位授予年份】:2019
    【分類號】:P111;TP391.41

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