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成像探测系统图像复原算法研究

摘要第1-6页
Abstract第6-12页
1 绪 论第12-30页
   ·引言第12-14页
   ·大气扰动湍流退化图像复原技术的国内外研究概况与进展第14-25页
   ·本论文的主要研究工作第25-27页
   ·本论文的课题来源及研究内容安排第27-30页
     ·本论文的课题来源第27-28页
     ·本论文的研究内容安排第28-30页
2 基于估计点扩展函数离散值的湍流退化图像复原算法研究第30-57页
   ·概述第30-32页
   ·湍流点扩展函数(PSF)及气动流场的光学传递函数第32-33页
   ·湍流点扩展函数离散值的计算方程第33-37页
   ·方程的线性相关性与独立性第37-39页
   ·线性方程组解的数值分析与先验约束第39-41页
   ·线性方程组的改造第41-42页
   ·方程的选择与系数矩阵的条件数第42-45页
   ·湍流总体点扩展函数离散值的计算与直接法第45-46页
   ·基于非负最小二乘和空间平滑性约束的优化估计及图像复原第46-49页
     ·基于非负和空间平滑性惩罚项的约束优化估计第46-48页
     ·基于最小二乘和最大平滑准则滤波的频谱估计与复原第48-49页
   ·实验结果与分析第49-56页
   ·本章小结第56-57页
3 基于各向异性和非线性正则化的湍流退化图像复原第57-75页
   ·基于各向异性的非线性正则化及点扩展函数的优化估计第57-64页
     ·基于非负性和光滑性约束的目标函数第58-59页
     ·基于各向异性的非线性正则化函数的选择第59-63页
     ·点扩展函数值的快速求解第63-64页
   ·基于频域滤波去卷积的图像复原第64-65页
   ·实验结果与分析第65-74页
   ·本章小结第74-75页
4 基于小波分解的湍流退化图像的快速复原算法第75-100页
   ·问题的引入第75-76页
   ·多分辨率分析第76-78页
   ·小波分解的矩阵形式表达第78-80页
   ·一维退化模型的小波表示第80-81页
   ·二维图像退化模型的小波表示第81-84页
   ·基于小波分解的两帧湍流退化图像的恢复原理第84-89页
   ·用小波分解对单帧盲目复原算法进行改进第89-90页
   ·实验结果及分析第90-99页
   ·本章小结第99-100页
5 基于模型的空中目标湍流退化图像交替迭代多帧复原算法第100-115页
   ·图像建模与极大似然估计复原第100-102页
   ·目标通过大气湍流的成像退化模型第102-104页
   ·目标图像与点扩展函数交替迭代复原算法原理第104-107页
   ·复原算法实现流程图与算法并行计算处理第107-109页
   ·实验结果分析第109-113页
   ·本章小结第113-115页
6 湍流退化图像极大似然估计复原算法的正则化技术研究第115-129页
   ·极大似然函数与正则化技术第115-116页
   ·基于保护图像细节的平滑准则函数第116-118页
   ·辅助惩罚项的构造第118-119页
   ·f? 和h?k 的迭代求解第119-123页
   ·实验结果第123-128页
   ·本章小结第128-129页
7 成像平台旋转运动空间可变模糊图像的复原算法第129-162页
   ·空间可变模糊图像及其坐标变换复原方法第129-130页
   ·旋转运动模糊图像退化模型与分析第130-133页
   ·沿模糊路径快速读取像元灰度信息的实现第133-134页
   ·基于最小二乘和空间相关性的沿模糊路径去模糊的快速算法第134-138页
     ·目标函数与极小解第134-135页
     ·循环矩阵的对角化第135-136页
     ·对应的频域解第136-138页
   ·基于邻域知识引导的最小代价恢复算法第138-144页
   ·旋转模糊参数的辨识方法第144-147页
   ·实验结果及分析第147-161页
     ·复原性能的对比实验第147-149页
     ·矩形图像的完整复原第149-153页
     ·模糊参数识别和复原实验第153-157页
     ·地面目标图像复原实验第157-161页
   ·本章小结第161-162页
8 全文总结与展望第162-169页
   ·本文所做的研究工作第162-165页
   ·本文研究的创新之处第165-167页
   ·进一步的研究方向和展望第167-169页
致 谢第169-170页
参考文献第170-184页
附录 1: 作者在攻读博士学位期间发表论文情况第184-185页
附录 2: 作者在攻读博士学位期间所从事的科研课题第185页

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