| 摘要 | 第1-13页 |
| Abstract | 第13-15页 |
| 常用缩写 | 第15-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-37页 |
| ·自适应光学技术的应用需求 | 第17-18页 |
| ·自适应光学图像复原的研究意义 | 第18-20页 |
| ·自适应光学系统发展现状和前景 | 第20-26页 |
| ·地基自适应光学望远镜现况 | 第21-24页 |
| ·自适应光学在空间光学遥感器上的应用 | 第24-25页 |
| ·国内自适应光学研究状况 | 第25-26页 |
| ·自适应光学图像复原技术的研究概况 | 第26-32页 |
| ·图像复原技术概况 | 第27-30页 |
| ·自适应光学图像复原技术研究现状 | 第30-32页 |
| ·自适应光学图像复原的主要挑战 | 第32页 |
| ·论文主要研究内容及结构安排 | 第32-37页 |
| ·主要研究内容 | 第33-35页 |
| ·章节安排 | 第35-37页 |
| 第2章 大气湍流波前扰动及自适应光学技术 | 第37-59页 |
| ·湍流现象 | 第37-39页 |
| ·大气湍流描述参数 | 第39-43页 |
| ·折射率空间结构函数 | 第40-41页 |
| ·折射率结构常数 | 第41-42页 |
| ·大气相干长度 | 第42-43页 |
| ·光学传递函数OTF | 第43-45页 |
| ·长曝光OTF | 第43-44页 |
| ·短曝光OTF | 第44-45页 |
| ·自适应光学技术 | 第45-50页 |
| ·自适应光学系统组成 | 第46-47页 |
| ·自适应光学系统工作原理 | 第47-48页 |
| ·自适应光学的广阔应用前景 | 第48-49页 |
| ·自适应光学部分校正技术及波前残差 | 第49-50页 |
| ·云南天文台61单元AO成像系统 | 第50-54页 |
| ·光路布局 | 第50-51页 |
| ·H-S波前传感器 | 第51-53页 |
| ·跟踪系统 | 第53页 |
| ·成像系统 | 第53-54页 |
| ·自适应光学成像原理演示系统CYAOIS | 第54-58页 |
| ·SCIAO工具箱 | 第54-55页 |
| ·CYAOIS自适应光学成像原理演示系统 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第3章 自适应光学图像复原方法及质量评价 | 第59-85页 |
| ·自适应光学图像退化过程 | 第59-62页 |
| ·自适应光学成像过程 | 第59-61页 |
| ·自适应光学图像PSF模型 | 第61页 |
| ·自适应光学图像噪声模型 | 第61-62页 |
| ·图像复原基本理论 | 第62-67页 |
| ·理论描述 | 第62-63页 |
| ·反问题与病态性 | 第63-64页 |
| ·图像复原理论依据 | 第64-65页 |
| ·图像高清晰复原 | 第65-67页 |
| ·图像盲复原算法 | 第67-72页 |
| ·盲复原算法分类 | 第67-68页 |
| ·零叶面分离法 | 第68-69页 |
| ·先验模糊辩识法 | 第69页 |
| ·ARMA参数估计法 | 第69-70页 |
| ·具有明确约束的非参数法 | 第70-71页 |
| ·基于高阶统计量的非参数法 | 第71-72页 |
| ·Bayesian图像复原 | 第72-75页 |
| ·GML图像复原 | 第72-73页 |
| ·GMAP图像复原 | 第73页 |
| ·PML图像复原 | 第73-74页 |
| ·PMAP图像复原 | 第74页 |
| ·Myopic自适应光学图像复原 | 第74-75页 |
| ·小波变换图像复原 | 第75-77页 |
| ·基于小波变换的正则化图像复原 | 第76页 |
| ·小波域图像解卷积 | 第76-77页 |
| ·混合域图像复原 | 第77页 |
| ·图像复原质量评估 | 第77-84页 |
| ·图像质量主观评价 | 第78页 |
| ·有参照图像质量客观评价 | 第78-79页 |
| ·无参照图像质量客观评价 | 第79-80页 |
| ·基于局部方差变化的图像复原质量盲评价 | 第80-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第4章 自适应光学图像PSF重构 | 第85-107页 |
| ·PSF、OTF与MTF | 第85-86页 |
| ·图像的PSF先验模型及参数表达 | 第86-89页 |
| ·线性移动PSF | 第87页 |
| ·散焦PSF | 第87-88页 |
| ·Gauss型PSF | 第88-89页 |
| ·Hufnagel大气湍流PSF | 第89页 |
| ·Zernike多项式 | 第89-93页 |
| ·Zernike多项式的定义 | 第90页 |
| ·Zernike多项式的形状及物理意义 | 第90-92页 |
| ·Zernike多项式与大气湍流 | 第92-93页 |
| ·面向图像复原的广义岭估计Zernike模式法PSF重构 | 第93-100页 |
| ·波前相位的Zernike模式展开 | 第94-95页 |
| ·Zernike模式方程求解 | 第95-96页 |
| ·基于广义岭估计的Zernike模式法波前重构 | 第96-98页 |
| ·实验结果及分析 | 第98-100页 |
| ·基于非抽样小波变换的大气湍流PSF估计 | 第100-106页 |
| ·非抽样小波变换 | 第100-101页 |
| ·Lipschitz指数与图像小波变换模极大值 | 第101-103页 |
| ·基于非抽样小波变换的大气湍流PSF估计 | 第103-104页 |
| ·实验结果及分析 | 第104-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第5章 基于可靠支持域和改进代价函数的ENAS-RIF算法 | 第107-121页 |
| ·NAS-RIF图像复原算法 | 第107-112页 |
| ·NAS-RIF算法概述 | 第107-110页 |
| ·NAS-RIF算法实现步骤 | 第110-112页 |
| ·改进的ENAS-RIF图像复原算法 | 第112-116页 |
| ·Curvelet自适应去噪 | 第112-113页 |
| ·基于最优阈值分割的目标可靠支持域提取 | 第113-114页 |
| ·目标边缘保持约束项 | 第114-115页 |
| ·增强的代价函数 | 第115-116页 |
| ·实验结果及分析 | 第116-120页 |
| ·模拟图像ENAS-RIF实验 | 第116-118页 |
| ·空间站图像ENAS-RIF实验 | 第118-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 第6章 多重约束非对称IRL-IBD算法 | 第121-139页 |
| ·IBD算法概述 | 第121-123页 |
| ·IBD算法原理 | 第121-123页 |
| ·IBD算法实施流程 | 第123页 |
| ·RL算法和RL-IBD算法 | 第123-129页 |
| ·经典RL算法 | 第124页 |
| ·加窗去缠绕RL算法 | 第124-125页 |
| ·噪声抑制RL算法 | 第125-126页 |
| ·RL加速算法 | 第126-127页 |
| ·RL-IBD算法 | 第127-129页 |
| ·多重约束非对称IRL-IBD算法 | 第129-133页 |
| ·PSF动态支持域 | 第129-130页 |
| ·PSF带宽有限约束 | 第130-131页 |
| ·非对称因子自动更新 | 第131-132页 |
| ·多重约束非对称IRL-IBD算法 | 第132-133页 |
| ·实验结果及分析 | 第133-138页 |
| ·M51星云图像IRL-IBD模拟实验 | 第133-135页 |
| ·FK5-857图像IRL-IBD实验 | 第135-136页 |
| ·双星图像IRL-IBD实验 | 第136-138页 |
| ·本章小结 | 第138-139页 |
| 第7章 基于MAP原理的自适应光学图像多帧联合解卷积 | 第139-161页 |
| ·基于方差统计的图像序列不良帧剔除 | 第139-144页 |
| ·降质图像的两条性质 | 第140-141页 |
| ·基于方差统计的不良帧剔除算法 | 第141-142页 |
| ·不良帧剔除实验 | 第142-144页 |
| ·MAP联合解卷积图像复原 | 第144-147页 |
| ·MAP联合解卷积算法 | 第144-145页 |
| ·基于混合噪声模型的极大似然项 | 第145-146页 |
| ·目标边缘保持约束项 | 第146-147页 |
| ·PSF/OTF约束项 | 第147页 |
| ·MAPJD算法参数自动估计 | 第147-151页 |
| ·PSF估计 | 第148-149页 |
| ·混合噪声方差估计 | 第149页 |
| ·目标边缘保持先验参数估计 | 第149-150页 |
| ·PSF先验项参数估计 | 第150-151页 |
| ·多帧联合解卷积图像高清晰复原算法 | 第151-155页 |
| ·多帧联合解卷积图像复原 | 第152页 |
| ·MF-MAPJD算法实现 | 第152-155页 |
| ·实验结果及分析 | 第155-160页 |
| ·HST序列8帧MF-MAPJD算法实验 | 第155-158页 |
| ·ISS序列7帧MF-MAPJD算法实验 | 第158-160页 |
| ·本章小结 | 第160-161页 |
| 第8章 基于二代Curvelet变换的自适应光学图像复原 | 第161-181页 |
| ·第二代Curvelet变换 | 第161-168页 |
| ·Curvelet变换理论的提出 | 第162-163页 |
| ·二代连续Curvelet变换 | 第163-165页 |
| ·基于Wrapping方式的二代离散Curvelet变换 | 第165-167页 |
| ·Curvelet系数特征 | 第167-168页 |
| ·基于二代Curvelet变换的自适应光学图像去噪 | 第168-172页 |
| ·基于二代Curvelet变换的CbATD去噪算法 | 第168-170页 |
| ·CbATD去噪实现步骤 | 第170-171页 |
| ·CbATD算法去噪实验 | 第171-172页 |
| ·Fourier-Curvelet域正则化解卷积算法 | 第172-177页 |
| ·变换域收缩的基本原理 | 第172-174页 |
| ·Curvelet变换的高效性分析 | 第174页 |
| ·傅里叶域收缩FoRD算法 | 第174-175页 |
| ·Curvelet域收缩解卷积CVD算法 | 第175-176页 |
| ·Fourier-Curvelet域混合解卷积ForCuRD算法 | 第176-177页 |
| ·ForCuRD复原算法实验结果及分析 | 第177-180页 |
| ·海洋卫星模拟图像ForCuRD复原实验 | 第177-180页 |
| ·MIR观测图像ForCuRD复原实验 | 第180页 |
| ·本章小结 | 第180-181页 |
| 第9章 总结与展望 | 第181-184页 |
| ·工作总结 | 第181-183页 |
| ·进一步研究方向 | 第183-184页 |
| 参考文献 | 第184-194页 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 | 第194-196页 |
| 一、个人简历 | 第194页 |
| 二、攻读博士学位期间发表的主要学术论文 | 第194-195页 |
| 三、攻读博士学位期间参与编写的专著、教材和科技报告 | 第195页 |
| 四、攻读博士学位期间的科研情况 | 第195-196页 |
| 致谢 | 第196页 |
