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题名基于PSF尺寸预估计的天文图像复原优化算法
被引量：5
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作者
白鹏
魏延恒
安涛
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机构
上海应用技术大学电气与电子工程学院
中国科学院上海天文台射电天文科学与技术室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第16期172-176,220,共6页
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基金
科技部SKA建设准备阶段专项经费(No.2013CB837900)
中国科学院天文大科学专项前瞻课题
国家科技部和中国科学院天文专项资助
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文摘
地基天文观测中,对大气湍流造成的天文模糊图像进行复原时,由于缺少准确的PSF(Point spread function)信息,加之复原过程的病态性,天文图像的盲反卷积运算一直是难点。针对天文图像的稀疏特性,基于稀疏测度的PSF估计算法可有效地解决PSF信息缺省的问题,该算法受PSF尺寸参数选择的影响较大。通过基于边界测度的PSF尺寸预估计算法对稀疏测度PSF估计算法进行改进。优化算法首先对PSF尺寸有效预估计,得到精确的PSF估计值,最终提高了图像复原的精度。仿真结果表明,优化后的算法应用到天文图像复原过程中后,可以更为准确地估计出模糊图像的PSF大小,改善天文模糊图像的复原效果。
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关键词
地基天文
稀疏测度
点扩散函数尺寸估计
图像复原
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Keywords
ground-based astronomy
sparsity measure
Point Spread Function(PSF)size pre-estimation
image restoration
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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