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多帧盲解卷积算法中的迭代策略与参量化方法对比
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作者 曾杨骞 梁永辉 +1 位作者 刘进 杨慧哲 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 2025年第4期94-105,共12页
多帧盲解卷积(multi-frame blind deconvolution,MFBD)是目前主流的图像复原算法之一,通过少帧(20帧以下)退化图像就可以复原出高分辨率目标图像,在大口径望远镜空间目标观测等领域有重要应用价值。为了获得复原层面最优的迭代方法和参... 多帧盲解卷积(multi-frame blind deconvolution,MFBD)是目前主流的图像复原算法之一,通过少帧(20帧以下)退化图像就可以复原出高分辨率目标图像,在大口径望远镜空间目标观测等领域有重要应用价值。为了获得复原层面最优的迭代方法和参量化方法,针对MFBD算法框架,采用2种迭代策略(联合迭代和交替迭代)和3种点扩散函数(point spread function,PSF)参量化方法(灰度矩阵参量化、相位参量化、Zernike参量化),对比了不同条件下的图像复原效果。采用复原图像的归一化均方误差(normalized mean squared error,NMSE)和图像频谱曲线评价了不同信噪比、不同PSF初值条件下的模拟海洋卫星观测图像的复原结果。仿真结果表明:联合迭代+相位参量化方法对3种退化图像复原结果的均方误差均值分别为0.046、0.194、0.342,均低于联合迭代+其他参量化方法复原结果的均方误差。而对交替迭代策略,仅灰度矩阵参量化下能获得较好复原结果(均方误差分别为0.109、0.159、0.332),但频谱曲线表明其存在迭代噪点放大的问题。研究结果说明联合迭代+相位参量化能够获得更好的复原结果,同时能处理更复杂的退化环境。 展开更多
关键词 图像复原 多帧图像盲解卷积 联合迭代 交替迭代 PSF参量化
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