| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·天文图像恢复研究的意义 | 第8页 |
| ·天文图像恢复研究的现状 | 第8-11页 |
| ·本论文的主要内容及其创新点 | 第11页 |
| ·论文的具体安排 | 第11-12页 |
| 第二章 图像的解卷积 | 第12-20页 |
| ·解卷积问题的难点 | 第12-13页 |
| ·问题的定义 | 第12-13页 |
| ·难点 | 第13页 |
| ·求解卷积的方法 | 第13页 |
| ·传统的线性解卷积方法 | 第13-17页 |
| ·直接解卷积方法 | 第13-14页 |
| ·Van Cittert's方法 | 第14-15页 |
| ·矩阵求逆法 | 第15-16页 |
| ·逆滤波器方法 | 第16-17页 |
| ·现代受约束的非线性解卷积方法 | 第17-19页 |
| ·约束的含义 | 第17页 |
| ·Gold方法 | 第17-18页 |
| ·RICHARDSON-LUCY方法 | 第18-19页 |
| ·解卷积和图像复原的应用 | 第19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 第三章 有限光子非相干成像的极大似然盲解卷积算法 | 第20-32页 |
| ·光电探测和光子成像理论基础 | 第20-24页 |
| ·光电探测概要 | 第20-21页 |
| ·光子噪声及其对图像质量的影响 | 第21页 |
| ·光电光信号检测过程的准经典模型(semi-classical) | 第21-22页 |
| ·Poisson统计理论在有限光子成像中的结果 | 第22页 |
| ·观测图像频谱的信噪比 | 第22-24页 |
| ·本章算法简介 | 第24页 |
| ·算法推导 | 第24-28页 |
| ·算法流程与实现 | 第28-30页 |
| ·算法流程 | 第28-30页 |
| ·试验结果 | 第30页 |
| ·小结 | 第30-32页 |
| 第四章 基于严格先验约束的极大似然盲解卷积算法 | 第32-44页 |
| ·广义极大似然算法 | 第32-34页 |
| ·共轭梯度最小化方法及其代价函数的梯度推导 | 第34-37页 |
| ·共轭梯度最小化方法原理 | 第34-35页 |
| ·梯度推导 | 第35-37页 |
| ·宽松先验约束和严格先验约束 | 第37-39页 |
| ·宽松先验约束 | 第37-38页 |
| ·严格先验约束 | 第38-39页 |
| ·动态支持域约束的极大似然算法 | 第39页 |
| ·算法实现流程 | 第39-41页 |
| ·试验结果 | 第41-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第五章 结论与展望 | 第44-46页 |
| ·本文的总结 | 第44页 |
| ·空间目标图像高清晰盲恢复与重建的研究与发展方向 | 第44-46页 |
| 参考文献: | 第46-49页 |
| 附录 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |