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基于NSWT模极大值的PSF估计
  • ISSN号:1673-6338
  • 期刊名称:测绘科学技术学报
  • 时间:0
  • 页码:64-67
  • 语言:中文
  • 分类:P237[天文地球—摄影测量与遥感;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]信息工程大学测绘学院,河南郑州450052, [2]72515部队,山东济南250014, [3]桂林空军学院,广西桂林541003
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60778051);国家863计划资助项目(2007AA703418A;2006AA122110).致谢:感谢中国科学院安徽光学精密机械研究所黄宏华提供的试验数据.
  • 相关项目:自适应光学图像重建理论与算法研究
中文摘要:

大气湍流扰动严重影响了空间目标的观测、成像和识别。在目标图像的重建过程中,对成像系统和大气条件先验知识的缺乏使PSF(Point Spread Function)的估计成为解决病态问题的重要内容。在NSWT(NonSubsampled Wavelet Transform)和Fried参数的理论基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系,结合Fried参数提出一种新的估计方法,即基于非抽取小波变换模极大值的PSF估计算法。实验结果证明,该估计算法是确实可行的,重建的PSF能够有效地改善因受大气湍流影响的图像解卷积的效果。

英文摘要:

The observed object images are severely blurred because of the influence of atmospheric turbulence. Lack of prior information in imaging system and atmospheric condition makes point spread function (PSF) estimation be an essential part of image restoration. Based on the NSWT and Fried parameter theory, this paper deduced a new PSF accurate estimation algorithm. Using the relation among the local maxima of the modulus of the non-subsampled wavelet at different scales, Lipschitz exponent and variance, the variance of a PSF was computed, which was used to restored the object image. The experimental results showed that the algorithm was capable of improving the quality of super-resolution image reconstruction, and was of good application value.

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期刊信息
  • 《测绘科学技术学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:信息工程大学
  • 主办单位:信息工程大学科研部
  • 主编:郭宇飞
  • 地址:河南省郑州市科学大道62号
  • 邮编:450001
  • 邮箱:cyxbbjb@163.com
  • 电话:0371-81630447
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-6338
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1385/P
  • 邮发代号:36-391
  • 获奖情况:
  • 1991年获国防科工委首届国防优秀科技期刊三等奖,1995年获河南省首届高校优秀学报一等奖、全国高校...,1996年获总参首届优秀期刊奖、河南省第2届优秀科...,1999年获河南省教委第二届优秀学报一等奖,2000年获《CAJ-CD》执行优秀奖,2002年获河南省第5届优秀科技期刊一等奖,2003年获总参优秀期刊奖,2006年国家教育部科技司首届中国高校优秀科技期刊,2009年获全国高校科技期刊优秀编辑质量奖,2010年获教育部科技司第三届中国高校优秀科技期刊奖,2010年获总参
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3982