两种稀疏孔径光学成像的图像恢复算法研究 two algorithms of images restoration for sparse aperture optical systems.pdfVIP

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2017-08-22 发布于上海
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两种稀疏孔径光学成像的图像恢复算法研究 two algorithms of images restoration for sparse aperture optical systems

第24卷第3期光电技术应用 Vd．24。No．3 2009年6月 ELECTR0一()PTICTECHNol瞄YAPPLICATIoN June．2009 ·信号与信息处理· 两种稀疏孔径光学成像的图像恢复算法研究’ 李波1，一，李艳1，李昕1，2 (1．中国科学院西安光学精密机械研究所，陕西西安710119；2．中国科学院研究生院，北京100039) 摘要：根据稀疏孔径光学系统成像的图像恢复模型，分析维纳滤波和最小二乘方滤波图像恢复算法的适用条件．针对存在噪声干扰的稀疏孔径光学系统，维纳滤波的理论推导能够达到最优．通过实验对比，指fl{噪声功率谱未知情况，最小二乘方滤波的恢复结果优于维纳滤波结果．关键词：图像处理；最小二乘方滤波；维纳滤波；稀疏孔径中图分类号：TN911．74 文献标识码：A 文章编号：1673—1255(2009)03—0056—03 Two of for Restoration AlgorithmsImages SparseApertureOpticalSystems LI Xinl，2 Bol，-，LIYanl，LI Institute andPrecisionMechanical 7101 (1．X／’口7z ofOptics ofCAS，Ⅺ’an19，China； 2．Graduate theChinese 100039，China) Universityof AcademyofScience，Beijing tothemodelof restorationfor con— Abstract：Accordingimages sparseapertureopticalsystems，theadapted ditionstothe of restorationfortheWiener andtheleast are algorithmsimage filtering squaresfilteringanalyzed． with calculationofWiener couldbe noises，thetheoretically filtering Consideringsparseapertureopticalsystems withthe knownthat restorationresultoftheleast filter— is the optimized．Bycontrastingexperiments，it squares isbetterthanthatoftheWiener inthecaseof notknownthenoise ing filtering having powerspectrmm． Keywords：imageprocessing；leastsquaresfiltering；wienerfiltering；sparseaperture 空间技术的发展水平通常以空间光学遥感分辨