本文選題：空間目標圖像 + 波后復原　； 參考：《光學精密工程》2016年04期

【摘要】：現(xiàn)有的空間目標圖像波后處理方法多直接套用自然光學圖像的復原技術(shù),效果并不理想。本文通過分析空間目標圖像的近似稀疏性和灰度值服從超拉普拉斯分布的獨有特點,提出了一個采用正則化方法的非凸稀疏正則化空間目標圖像復原模型。在數(shù)值計算過程中,根據(jù)交替方向乘數(shù)法將復原模型分解為兩個子問題,對凸優(yōu)化子問題采用快速傅里葉變換求解,對非凸優(yōu)化子問題采用固定點迭代方法求解。文中設(shè)計了非凸稀疏正則化空間目標圖像波后復原的完整算法流程,并針對模擬圖像和真實空間目標圖像進行了對比驗證。結(jié)果顯示:相對于最近的流行算法,提出方法的最大峰值信噪比提高了2dB,最大平均結(jié)構(gòu)相似度提高了0.17,最大信息熵提高了3.85,圖像清晰度提高了2.65。
[Abstract]:The image wave post-processing method of the existing space target is mostly used to directly apply the restoration technology of natural optical image, and the effect is not ideal. By analyzing the unique features of the approximate sparsity and gray value of the space target image, this paper proposes a non convex sparse regularization space target map using the regularization method. In the process of numerical calculation, the restoration model is decomposed into two sub problems according to the alternating direction multiplier method. The convex optimization subproblem is solved by fast Fourier transform, and the fixed point iteration method is used to solve the non convex optimization subproblem. The complete calculation of the wave recovery of the non convex sparse regularization space target image is designed in this paper. The results show that the maximum peak signal to noise ratio of the proposed method is improved by 2dB, the maximum average structure similarity is increased by 0.17, the maximum information entropy is increased by 3.85, and the image sharpness is increased by 2.65..

【作者單位】： 信息工程大學理學院;信息工程大學地理空間信息學院;鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學院;
【基金】：國家863高技術(shù)研究發(fā)展計劃資助項目(No.2012AA7032031D) 國家自然科學基金資助項目(No.11373043)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1820614