基于大气调制传递函数的大气退化图像复原
基于MTFC的图像复原结果对比分析

基于MTFC的图像复原结果对比分析聂荣娟;刘丹丹;张晓迪【摘要】地物在成像过程中,由于受到光学成像系统作用、地物周边环境等影响,会使得到的地物影像存在噪声、模糊等各种影像质量下降的问题,这种现象就是图像退化.根据影像退化机制,利用调制传递函数补偿(Modulation Transfer Function Compensation,MTFC)原理复原图像,提高航空面阵成像系统的成像质量,使航空面阵影像更便于判读解译.采用调制传递函数补偿(MTFC)原理进行图像复原.复原图像与原始影像相比在一定程度上边缘更加清晰,更利于判读解译,但在复原过程中也不可避免的添加了噪声.通过复原图像评价指标对比发现,利用航线方向MTF得到的复原图像效果较差,这与成像系统航线方向成像性能偏低有关.【期刊名称】《北京测绘》【年(卷),期】2019(033)001【总页数】4页(P116-119)【关键词】影像退化;调制传递函数补偿;图像复原【作者】聂荣娟;刘丹丹;张晓迪【作者单位】山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590;山东科技大学测绘科学与工程学院,山东青岛266590【正文语种】中文【中图分类】P2370 引言图像复原是图像退化的逆过程,是利用一些手段方法、先验知识,从退化的图像中恢复出原始的图像。
对遥感图像进行图像复原能提高遥感图像数据的真实性、适用性及精确性。
图像复原技术作为遥感图像处理中一项基础的预处理技术,成为遥感图像处理工作中重要的组成部分,对后续的图像处理及图像数据应用有着重要的作用,对于遥感技术的发展具有非常重要的意义[1]。
其中,调制传递函数补偿(Modulation Transfer Function Compensation,简称MTFC)是利用获取到的成像系统的MTF进行图像复原,从退化的遥感影像中估算出原始地物场景影像,以提高遥感影像的清晰度、可解析度及可利用度,使得遥感影像的MTF数值得到提高,使光学成像系统的总体MTF数值能够达到较为理想的水平,能够有效地改善遥感影像质量[2]。
基于大气散射模型的雾天图像复原方法研究的开题报告
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基于大气散射模型的雾天图像复原方法研究的开题报告一、课题研究背景和意义雾天图像是指受到雾、霾等大气干扰后的图像。
这类图像的特点是:景物颜色发灰,细节模糊,对比度降低,图像质量下降,而且对人类视觉系统造成很大影响。
因此,对于机器视觉、计算机视觉和图像处理技术而言,雾天图像的处理是一个重要的问题。
当前,雾天图像的处理已成为计算机视觉和图像处理领域的热点问题。
目前,雾天图像复原方法主要有以下几种:基于物理模型的方法、基于非物理模型的方法、基于暗通道先验的方法等。
其中,基于大气散射模型的方法是一种比较常用的处理方法。
该方法的基本思想是,通过对雾天图像中的大气光进行分析,去除其对原图像的影响,从而还原出真实的图像。
二、研究内容和计划本课题基于大气散射模型的方法,旨在研究针对雾天图像的复原方法,并探索其在图像处理中的应用。
主要研究内容和计划如下:1. 国内外雾天图像处理技术的现状分析2. 分析大气散射模型及其在雾天图像处理中的应用3. 提出一种新的基于大气散射模型的雾天图像复原方法,并进行实验验证4. 分析新方法的优缺点,提出改进方向预计完成时间第1年·初步研究国内外雾天图像处理技术及大气散射模型的理论基础第2年·提出新方法并进行实验验证第3年·分析新方法的优缺点,提出改进方向三、主要研究内容和方法本课题的主要研究内容包括两个方面。
一方面是对雾天图像处理技术的现状进行分析和总结,另一方面是基于大气散射模型提出一种新的雾天图像复原方法,并进行实验验证。
研究方法包括:1. 文献调研法:对雾天图像处理技术的现状进行综合性调研,并了解和分析国内外的最新研究成果。
2. 基于大气散射模型的算法设计法:基于大气散射模型的理论基础,提出一种新的雾天图像复原方法,并利用计算机模拟进行实验验证。
3. 实验比较法:对比实验结果,分析新方法的优缺点,并提出改进方向。
四、预期成果本课题的预期成果包括:1. 对目前雾天图像处理技术的现状进行全面的调研和总结,提出新的思路和方向。
基于大气模型的图像复原改进算法及应用
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blyW e u e te p y ia mo e f amop ee o rc v r te q ai f i g s 鹪 te o dt n n h sn hn .hs mes r it. 8 h h sc l i d lo t s h r t e o e h u ly o ma e t h c n io i te u s ieT i aue i h s b e e c b d n sme p p r b fr. e df rn e e e h loi m ee a d te mes r n oh rp p r eoe s a e n d sr e i o a es eo eT iee c b t n te agrt i h we h h r n h a ue i te a es b fr i ta w o n t u e te RGB C [U sa e u I oo r s ae,n e e e k frte ” ia p ae on” a d iie u h t e d o s h OO r p c b tHS c lu p c a d wh n w se 0 h ds p e rd p it n dvd p
摘
要 : 绍 了一 种 对低 能见 度 下 所拍 摄 图像 进 行 处理 的 改进 算 法 , 过 建 立 大 气的 物 理 模 型 , 图像 进 行 复 原 处 理 , 图像 质 量 介 通 对 使
接 近 晴 天 下 的情 况 。 与 以 往 文献 不 同之 处在 于 , 物 理 模 型 中使 用 了 HS 而 非 R B彩 色空 间 , 寻 找 消 失 点和 分割 天 空 区域 时 , 在 I G 在
南通大学 理学 院 。 江苏 南通 2 6 0 207
S h o fS in e, no g Unv ri Na tn ,in s 2 0 7, hn c o lo ce c Na tn iest y, no g Ja gu 2 6 0 C ia
基于MTFC的遥感图像复原方法
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基于MTFC的遥感图像复原方法陈龙;徐彭梅;周虎【期刊名称】《航天返回与遥感》【年(卷),期】2014(000)004【摘要】遥感图像在成像过程中受到大气、光学系统、探测器、平台运动和电路等因素的影响,引起图像退化,图像复原算法可以改善遥感图像像质,提高图像信息的解译能力。
文章介绍了调制传递函数补偿(modulation transfer function compensation,MTFC)算法的原理,从遥感成像的链路环节出发,分析了MTFC的原理,提出了一种星上实时遥感图像MTFC复原算法。
通过卷积系数和抑噪参数的优化设计,在提高图像清晰度的同时能较好地抑制噪声;对不同卷积和抑噪参数的图像复原效果进行了对比,从主观和客观两个方面对复原图像进行了评价。
实验结果表明,该算法能有效提高图像像质,增强图像的高频部分,采用不同类型的卫星遥感图像验证了算法的适应性。
【总页数】9页(P81-89)【作者】陈龙;徐彭梅;周虎【作者单位】北京空间机电研究所,北京 100094;北京空间机电研究所,北京100094;北京空间机电研究所,北京 100094【正文语种】中文【中图分类】V57【相关文献】1.基于数值保真项优化的TDI遥感图像复原方法 [J], 苏慧;冯华君;徐之海;李奇;陈跃庭2.基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法 [J], 周楠;齐文雯;曹世翔;何红艳;邢坤;岳春宇3.基于最佳倒易晶胞的斜采样遥感图像复原方法 [J], 王静;夏德深4.基于非局部总变差的消除不规则采样遥感图像复原方法 [J], 徐焕宇;孙权森;夏德深5.基于MTFC的图像复原结果对比分析 [J], 聂荣娟;刘丹丹;张晓迪因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法
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基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法周楠;齐文雯;曹世翔;何红艳;邢坤;岳春宇【摘要】由于遥感图像成像过程中受平台运动、传感器成像性能、大气扰动等因素影响,使得图像品质退化。
文章提出一种基于空域的自适应调制传递函数补偿法对遥感图像进行复原。
该算法根据实验室实测的调制传递函数值,考虑光学系统、探测器与电子元器件等对图像品质的影响,构造有限长脉冲响应计算去卷积核,对图像进行去卷积时根据相机成像所设参数(包括积分级数、增益等)下不同灰度的信噪比信息,兼顾景物内容进行自适应的抑噪处理。
该算法已成功应用于“高分二号”(GF-2)卫星图像地面处理中,试验结果表明该算法在有效提高图像清晰度的同时能够保证图像的信噪比,从而改善了图像品质。
%Because of the effects of platform, sensor, the atmosphere etc, remote sensing images are degraded. This paper proposes an adaptive modulation transfer function compensation (MTFC) restoration algorithm of remote sensing images based on spatial domain. The method is based on the modulation transfer function values laboratory-measured, which considers the impact of optical system, detector and electronic components, and construct finite impulse response to calculate deconvolution nuclear. According to the signal to noise ratio (SNR) of different gray values given by the sensor parameters (including integral series, gain, etc), we handle image deconvolution, which combining scene content for adaptive noise suppression processing. The algorithm has been successfully used in GF-2 data ground processing, The test results show that the method can improve both the image clarity and the SNR to increase the image quality.【期刊名称】《航天返回与遥感》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】9页(P54-62)【关键词】图像品质;有限长脉冲响应;图像复原;自适应抑噪;“高分二号”卫星;航天遥感【作者】周楠;齐文雯;曹世翔;何红艳;邢坤;岳春宇【作者单位】北京空间机电研究所,北京 100094;北京空间机电研究所,北京100094;北京空间机电研究所,北京 100094;北京空间机电研究所,北京 100094;北京空间机电研究所,北京 100094;北京空间机电研究所,北京 100094【正文语种】中文【中图分类】P2360 引言“高分二号”(GF-2)卫星是我国自主研发的首颗空间分辨率优于1m的民用光学遥感卫星。
气动退化图像自适应空域正则化复原
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ABS T RACT : T o s o l v e t h e i l l - p o s e d p r o b l e m i n t h e r e s t o r a t i o n o f a e r o - o p t i c s d e g r a d e d i ma g e ,a n a d a p t i v e s p a t i a l
正则 化模 型, 然后 , 根据退化 图像局部特征使用先验策略选取 了局部正则化参数, 并对正则项设 置了步长 函数 以及非 负等多 重约束 ; 最后 , 结合 S t e f e n s e n加速迭代法和牛顿法实现了最小泛 函的加速求解 。多帧气 动退化 图像 复原实验结果表 明, 复 原后的图像质量得到极大程度 的改善 , 纹理细节得到有效恢复 , 满足 了气动退化图像 复原处理的需要。 关键词: 气动退化图像 ; 空域正则化 ; 正则项 ; 正则化参数; 加速迭代法 ; 牛顿法
基于大气湍流光学传递函数的图像复原
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基于大气湍流光学传递函数的图像复原【摘要】本文讨论了大气湍流的光学传递函数,基于大气湍流中图像降质的先验知识,对湍流模糊图像逆滤波复原和维纳滤波复原进行了仿真实验。
【关键词】大气湍流光学成像点扩散函数图像复原1 大气湍流运动导致大气折射率的随机变化引起光束抖动、强度起伏(闪烁)、光束扩展和像点抖动等一系列光传输的大气湍流效应大气湍流导致的最常见且明显的光传输效应是光闪烁与光像抖动。
湍流畸变图像中含有成像系统物体的衍射极限信息,研究光学系统在各类湍流环境和系统结构条件的成像规律和像场所含有物信息细节的极限,是图像恢复研究领域的基本问题。
2 大气湍流的光学调制传递函数设物体的光强分布是坐标的函数,是观察瞬时像的光强分布,其也是的函数。
一个长曝光像可认为是的系综平均。
设物体位于处,由于天文像是完全非相干的,故与之间满足线性关系。
我们进一步假定大气成像系统是平移不变的,即大气成像系统是等晕的,这个假定是指在接收系统全视场内湍流平均效应是相同的。
这样,与之间满足卷积关系。
定义像的二维复傅里叶变换在傅里叶频率空间中这里是大气成像系统的光学传递函数OTF。
为了用波结构函数表示OTF考虑一个非常远的准单色光平面波垂直入射到透镜上。
在有大气湍流时,入射到非均匀介质上的平面波在介质内传播,最终落到透镜上的是一个受到扰动的波。
入射到透镜上的场可以表示为。
式中,是入射平面波的光强,和S是Rytov近似下的高斯随机变量。
在各态历经假设下,式中即不存在湍流时光学系统的OTF,而是大气的长曝光OTF。
和S均服从高斯统计,故总平均OTF的形式为:式中,假定无扰动的光学系统的OTp退化数学模型的空域、频域表达形式分别是:其中:、、、分别为观测的退化图像、模糊函数、原图像、加性噪声,*为卷积运算符,(x=0,1,2,…,M-1),(y=0,1,2,…,N-1)。
根据导致模糊的物理过程,大气湍流造成的传递函数OTF其中c是与湍流性质有关的常数,依赖于扰动的类型,通常由实验方法寻求。
基于大气调制传递函数的天气退化图像复原方法研究
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摘 要: 描述 了天气退化 图像形成的原因, 及其复原原理 , 并基 于大气调制 传递 函数建 立了图像退化的物理模型, 阐述 了大气调制 传递 函数及其 两个分量湍流调 制传递 函数
和气溶胶调制传递函数的预测方法 , 用得到的大气调制传递函数的估计值 , 利 对天气退
化图像进行复原, 仿真结果表 明了该方法能够有效地对天气退化 图像进行复原.
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4 0・
沈 阳 理 工 大 学 学 报
20 06钲
光能的特性. 通常情况下 , 它大于 0小于 1这只是 ,
体现光能分配的改变 , 而不是光能的损失 . 在使 用摄像系统拍摄户外 景物图像时 , 响图像质量 影 的因素主要有摄像系统本身造成 的衰减和天气情
2 大气调 制传 递函数预测
Oc 2 0 0 6 L 来自文章编号 :0 3—15 (06)5— 0 9—0 10 2 1 20 0 0 3 4
基 于大气 调 制 传 递 函数 的 天 气 退 化 图像 复原 方 法研 究
董 涛, 董慧颖
( 阳理工大学 信 息科学 与工程 学院, 沈 江宁 沈 阳 l0 6 ) 11 8
收 稿 日期 :0 5—1 一l 20 1 5
作者简 介: 董涛 (9 O ) 男 , 18 一 , 辽宁沈 阳人 , 硕士研究生 .
是光学系统 的性 能评 价指标 , 于一个光学 系 J对 统, 调制传递 函数用一个 函数来表达 系统 中分 配
维普资讯
调制传递 函数。 利用 已知的影 响成像 质量 的天气 易获取的. 因素和摄像系统的性能参数求 出大气调制传递 函 2 1 湍流 调制 传递 函数 预测 . 数, 将其作 为退 化 函数 , 对退化 图像进 行复原滤
基于大气调制传递函数的大气退化图像复原
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第37卷,增刊红外与激光工程2008年6月V ol.37SupplementInfrared and Laser EngineeringJun.2008收稿日期:2008-04-10作者简介:方帅(),女,安徽皖寿人,副研究员,主要从事计算机视觉、图像复原研究。
f @63基于大气调制传递函数的大气退化图像复原方帅1,2,黄宏华1,黄印博1,朱文跃1,饶瑞中1(1.中国科学院安徽光学精密机械研究所,安徽合肥230031;2.合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009)摘要:图像在大气中的传输是一个非常复杂的物理过程。
从大气湍流和气溶胶散射、吸收的物理过程入手,分析光在大气传播过程中发生的物理变化及其造成的图像退化,并基于大气调制传递函数建立了图像退化的物理模型,对大气退化图像进行复原。
实验结果表明该方法能有效地对大气退化图像进行复原,从而提高了图像的质量和识别能力。
关键词:图像复原;调制传递函数;点扩散函数;湍流;散射;吸收中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1007-2276(2008)增(红外)-0642-04Image restor ation based on atmospheric modulation transfer functionFANG Shuai 1,2,HUANG Hong-hua 1,HUANG Yin-bo 1,Zhu Wen-yue 1,RAO Rui-zhong 1(1.Anhui Institute of Optics and Fine Mechanics ,ChineseAcademy of Sciences ,Hefei 230001,China;2.School of Comput er and Information;Hefei University of Technology;Hefei 230009,China)Abstr act:Im age propag ation through the atmosphere is a considerably complex physical process.The cause of image degradation is pointed by an alyzing the physical process of atmospheric turbulence,aerosol scattering and abso rption.The physical model of im age degrading is built based on atm ospherically modulation transfer functio n.Th e exp erim ental result shows this m odel is very effective on resto ratio n atm osph eric images.Key wor ds:Im age restoration;Modulation transfer function;Point spread function;Turbulence;Light scattering;Absorption0引言光在大气中的传输过程非常复杂[1],取决于引起吸收和散射的分子类型、浓度、大气中悬浮微粒的大小、特性、浓度以及沿传输路径上各点的温度和压强等。
大气湍流退化图像的复原研究
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大气湍流退化图像的复原研究
李庆菲;朱志超;方帅
【期刊名称】《合肥工业大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2011(034)001
【摘要】大气湍流退化图像的复原在航天成像、天文观测等领域具有重要的地位,也是目前急需解决的问题.该问题的解决能够克服大气湍流扰动带来的图像降晰和提高目标图像的分辨能力,以便后续的目标特征提取和识别等处理.文章提出将大气湍流的光学传递函数应用在迭代盲目反卷积图像复原算法上,使图像达到更好的复原效果.研究表明,此复原方法可以更有效地应用于大气湍流退化图像的复原.
【总页数】4页(P80-82,127)
【作者】李庆菲;朱志超;方帅
【作者单位】合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009;合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73
【相关文献】
1.基于字典学习的大气湍流退化图像复原技术应用 [J], 徐玉蕊;刘乐;王刚刚;侯阿临
2.大气湍流退化图像多帧盲复原 [J], 杨彦伟;徐蓉;牛威;麻蔚然;甘宸伊
3.大气湍流参数对图像退化效果影响的研究 [J], 邹皓;李清瑶;赵群;王建颖;刘智超;杨进华
4.稀疏先验型的大气湍流退化图像盲复原 [J], 周海蓉;田雨;饶长辉
5.基于加速正则化RL算法的大气湍流退化图像盲复原方法 [J], 李勇;范承玉;时东锋
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基于MTF理论的遥感图像复原
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基于MTF理论的遥感图像复原陈强;戴奇燕;夏德深【期刊名称】《中国图象图形学报》【年(卷),期】2006(011)009【摘要】由于遥感图像成像过程中受传感器性能下降、大气扰动等因素影响,致使图像质量退化.为了改善遥感图像质量,从图像质量退化原理分析,提出了一种基于调制传递函数(modulation transfer function, MTF)理论的图像复原方法.该方法主要包括去噪和MTF拉伸两部分.针对遥感图像的特点,给出了一种有效的基于频域的去噪方法.为了能够调节频谱拉伸的程度,还给出了一种指数调节MTF曲线的方法.中巴(中国和巴西)卫星红外遥感图像的实验结果表明:该新方法有效地提高了图像的对比度(对于实验图像来说,较复原前图像对比度提高了7倍多,方差也由原来的8.77提高到17.37)、熵等图像要素,从而改善了图像的质量.【总页数】7页(P1299-1305)【作者】陈强;戴奇燕;夏德深【作者单位】南京理工大学计算机科学与技术学院,南京,210094;南京理工大学计算机科学与技术学院,南京,210094;南京理工大学计算机科学与技术学院,南京,210094【正文语种】中文【中图分类】TP391.1;TP751【相关文献】1.基于空域的自适应MTFC遥感图像复原算法 [J], 周楠;齐文雯;曹世翔;何红艳;邢坤;岳春宇2.基于MTFC的遥感图像复原方法 [J], 陈龙;徐彭梅;周虎3.基于MTFC的图像复原结果对比分析 [J], 聂荣娟;刘丹丹;张晓迪4.基于MTF的实践九号卫星图像复原方法研究 [J], 刘排英; 贺少帅; 王鹏生5.一种基于小波阈值理论的遥感图像复原新算法 [J], 朱锡芳;吴峰;陶纯堪因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于域变换递归滤波的雾天图像复原

基于域变换递归滤波的雾天图像复原王伟鹏;戴声奎【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2015(000)002【摘要】为了提高大雾天气下采集图像的对比度和能见度,提出一种基于域变换递归滤波的图像复原方法。
该方法在大气散射模型的基础上,对大气耗散函数的约束条件进行空间域的变换以实现维数降低,然后经过递归滤波之后获取较准确的结果,最后求解雾图成像方程,并对复原结果进行局部的线性映射调整,获得理想的清晰图像。
该方法在场景深度跳变的边缘处可以获得更自然的复原效果,而且能很好地突出图像中的细节信息。
实验结果表明,通过该方法得到的结果相比于传统的单幅图像去雾方法,视觉效果更佳、执行速度更快,并且该方法可以并行计算,因此采用GPU进一步加速能够满足实时处理视频的需求。
%In order to improve contrast and visibility of haze image captured in the foggy weather,this paper proposed an image restoration algorithm using domain transform recursive filter.Based on the atmospheric scattering model,the proposed method firstly reduced the image dimensions of physical constraint through domain transform,and then obtained the accurate atmos-pheric veil by performing the recursive filter.Finally the clear image was recovered by solving the physical equation of haze image and enhanced by a local linear mapping.The proposed algorithm not only got more natural effectiveness at the edge of places where scene depth changed abruptly,but also effectively highlighted detail information of recoveredimage.Experimental results show that comparing with traditional single image haze removal methods,the proposed method has better visual effect and faster execution speed.Furthermore,the algorithm can be performed in parallel,so it can be accelerated using GPU and satisfy real-time applications.【总页数】3页(P638-640)【作者】王伟鹏;戴声奎【作者单位】华侨大学信息科学与工程学院,福建厦门361021;华侨大学信息科学与工程学院,福建厦门361021【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于非负支持域递归逆滤波技术的湍流退化图像复原算法 [J], 李东兴;赵剡;许东2.基于引导滤波器的单幅雾天图像复原算法 [J], 楚君;王华彬;陶亮;周健3.暗通道结合小波变换的雾天图像复原 [J], 苑尚博;高轶琛;宋笑影;罗军;黄启俊;常胜4.基于SPCA和域变换递归滤波的高光谱图像分类 [J], 于多;黄永东5.基于软抠图指导性滤波的雾天图像复原技术 [J], 邵美云;常岐海因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于加速正则化RL算法的大气湍流退化图像盲复原方法

基于加速正则化RL算法的大气湍流退化图像盲复原方法李勇;范承玉;时东锋【期刊名称】《大气与环境光学学报》【年(卷),期】2011(6)5【摘要】提出了一种基于加速正则化Richardson-Lucy(RL)算法的大气湍流退化图像盲复原方法(AccRLTV-IBD)。
在总变分(TV)正则化RL算法的基础上,引入二阶矢量外推加速技术对其进行加速,形成加速正则化RL(AccRLTV)算法,并将该算法应用到迭代盲目反卷积(IBD)算法中。
使用长曝光大气湍流光学传递函数(OTF)的物理模型或根据图像来获取初始的点扩散函数(PSF),在灰度平均梯度(gray mean grads,GMG)的基础上定义了一个相对灰度平均梯度(relative gray mean grads,RGMG)参数作为无参考图像复原质量的评价标准.模拟图像和实际湍流退化图像复原结果表明,基于RL的IBD算法要优于基于Wiener滤波的IBD算法,并且与RL-IBD算法相比,AccRLTV-IBD收敛速度更快,复原效果更好。
【总页数】9页(P342-350)【关键词】图像复原;大气湍流退化图像;迭代盲目反卷积;Richardson—Lucy算法;矢量外推加速技术;总变分正则化【作者】李勇;范承玉;时东锋【作者单位】中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院大气成分与光学重点实验室【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】正则化的双迭代RL湍流退化图像复原算法 [J], 王锋;张昆帆;王希云;赵拥军2.基于总变分规整化的湍流退化图像复原RL算法 [J], 赵剡;张怡;许东3.基于总变分规整化的湍流退化图像复原RL算法 [J], 赵剡;张怡;许东4.基于小波变换的RL湍流退化图像复原算法 [J], 徐晓睿;戴明;尹传历5.改进混合正则化约束多帧湍流退化图像盲复原方法 [J], 叶霞;杨书杰因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于点扩散函数估计长曝光大气湍流图像复原

基于点扩散函数估计长曝光大气湍流图像复原徐丹青;安博文;赵明【摘要】在大气介质中工作的光学成像设备因为受到大气湍流的影响,获取的图像存在抖动、畸变、模糊以及光照不均等影响.在遥感、天文观测以及远程监视等领域需要对这一类的退化图像进行处理以求获得清晰图像.利用大气湍流退化的点扩散函数可以对模糊图像进行复原,但在实际的情况下,点扩散函数通常无法精确获得.结合研究背景,先针对长曝光大气湍流退化图像使用APEX算法,并通过结合图像的频谱特征对APEX算法中的点扩散函数(PSF)估计过程进行改进,通过该方法可以较为精确地获得大气湍流模型的点扩散函数(PSF),然后优化拟合算法,恢复出的图像可以拥有较为良好的视觉效果,通过对比改进前后图像的灰度平均梯度值和拉普拉斯梯度模这两个客观评价标准,进一步验证该方法的有效性.【期刊名称】《现代计算机(专业版)》【年(卷),期】2018(000)024【总页数】6页(P60-64,71)【关键词】图像复原;大气湍流;点扩散函数估计;模糊图像;曲线拟合【作者】徐丹青;安博文;赵明【作者单位】上海海事大学信息工程学院,上海 201306;上海海事大学信息工程学院,上海 201306;上海海事大学信息工程学院,上海 201306【正文语种】中文0 引言大气湍流退化图像恢复技术是在遥感、天文观测及远程监视领域中的重要步骤之一。
由于大气环境中的湍流无处无在,因此光学成像系统的成像效果受到极大的影响。
根据成像系统曝光的时间长短,大气湍流退化图像大致可分为两类:长曝光大气湍流图像和短曝光大气湍流图像。
长曝光大气湍流图像的退化特征为整体模糊,退化点扩散函数近似为高斯模型。
短曝光大气湍流图像的退化特征为畸变和光照不均匀。
在自然条件下,我们一般很难获取清晰图像的先验知识和退化点扩散函数。
所以估计点扩散函数是一个复杂的问题。
本文中以大视角、远距离条件下的长曝光大气湍流退化图像为研究对象,提出了一种点扩散函数的估计方法。
基于大气模型的图像复原改进算法及应用

基于大气模型的图像复原改进算法及应用
王志坚
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)003
【摘要】介绍了一种对低能见度下所拍摄图像进行处理的改进算法,通过建立大气的物理模型,对图像进行复原处理,使图像质量接近晴天下的情况.与以往文献不同之处在于,在物理模型中使用了HSI而非RGB彩色空间,在寻找消失点和分割天空区域时,不是依靠人眼的主观选择,而由该改进算法自行完成,有一定的自适应
性.MATLAB仿真结果表明,该算法处理效果有了进一步的提高,有较强的应用价值.【总页数】4页(P239-241,248)
【作者】王志坚
【作者单位】南通大学,理学院,江苏,南通,226007
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.基于APEX算法改进的图像复原算法 [J], 王辉;蒋平
2.基于大气模型的天气退化图像复原方法及应用 [J], 王欣威;李颖;董慧颖;陈海波
3.基于改进的维纳滤波图像复原算法的研究 [J], 姜金美; 胡蓉; 赵全友
4.基于改进Criminisi算法的病理组织反光图像复原 [J], 何屿彤; 赵家龙; 张双龙; 辜丽川; 吴亚文; 焦俊
5.基于参数估计的图像复原算法研究与改进 [J], 华茹园;王建新
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成像El径。对于平面波,%计算公式如下:
%=o.185I万2/r《(忍)曲I
曝光传递函数,引入空间圆频率Q=iv,且有:
(2)
度J『经过一段气柱△f的变化越,其中包括散射项、
衰减项和热辐射,针对被动成像而言,将热辐射项省
在平稳和遍历条件下,假设系统具有圆对称的传 递函数,湍流大气的平均传递函数M,(臼)等价于长
图1、图2是两组实验结果。图1(a)分别是根据公 式(5)和(8)得到的湍流MTF、气溶胶MTF和整个大气
的MTF曲线。根据大气MTF可以求得船F,(b)为大
气扩散函数。(c)是原图像,基于PSF构造Wiener滤波 器对图像进行复原,(d)为基于大气PSF复原图像。流 体大气造成的光学湍流是随机的、永不间歇的,在成像
(1.AnhniInstituteofOptics andFineMechanics,ChineseAcademyofSciences,Hefei 230001,China;
2.School ofComputer and Information;Hefei University
ofTechnology;Hefei 230009,China)
对于散射部分来说,成像设备的视场角远小于散 射角,成像设备的小视角减少了散射光成像,减少了 图像模糊区域,增强了图像质量。另外,考虑到成像
设备具有一定的动态范围,即便落在成像视场内的散
射到五方向的辐射光强。这个积分项的存在使得辐射
传输方程的精确的解析解几乎不可能。由于大气分子 的散射是各向同性的,因此将它当作背景噪声处理。
折射都将导致光在传播方向上的衰减。这种大气衰减 将降低目标灰度,导致图像对比度下降。大气分子和 气溶胶对光的散射、大气湍流引起的路径变化使光线 偏离光路,对周边像素亮度形成贡献,产生图像模糊、
边缘不清晰。光程较长时,大气湍流会引起相位变化
和辐射强度起伏,使图像变形、闪烁。 文中从大气湍流和气溶胶散射、吸收的物理过程入
取决于边界条件和相函数。边界条件是扛0处的辐
射强度,即把物平面当作光源。再对相函数做高斯近 似,这样可以最终可以解得辐射传输方程的解,同时
进,并进行归一化,得到如下所示的气溶胶M7—61:
MzE:jexp{一s。L(罢)2}×exp{[exp{一s。L[・一(署)2]}一expts。日]c—AL,}.Q<砬
式中:弦为成像设备的截止频率,岛=Do/2,当
从公式(5)可以看出长曝光图像的传递函数与 成像系统口径无关,且当频率增加时,指数项很快衰
氧化碳、臭氧、甲烷等气体分子。对大气衰减最重要
的影响因子3~5 i.tm波段为大气水汽、大气气溶胶、 大气二氧化碳,8~12 I.tm为大气水汽、气溶胶和臭氧。 但在实际应用中,水汽是最重要的吸收气体。对于一 些特定波段,气体的吸收可采用标准大气模式中的含 量分布,通过辐射传输模式计算得到各种气体分子的
第37卷,增刊
V01.37 Supplement
红外与激光工程
Infrared and Laser Engineering
2008年6月
Jun.2008
基于大气调制传递函数的大气退化图像复原
方
帅1”,黄宏华1,黄印博1,朱文跃1饶瑞中1
(1冲国科学院安徽光学精密机械研究所,安徽合肥230031; 2.合肥工业大学计算机与信息学院,安徽合肥230009) 摘要:图像在大气中的传输是一个非常复杂的物理过程。从大气湍流和气溶胶散射、吸收的物理过
略,辐射传输方程如下:
Mti(刃)-exp{-57.4 r Cz(h)dh.(25/3历驴}(3)
湍流大气的短曝光传递函数M弘。(刃)表示:
塑等丝:一‰(r)(s。+A)m,元,刃)+ Ⅲ
.・_4Ⅱ
(6)
no(r)I d元7P(r,元,再’),(r,元,刃)
式中:,.、元、力分别表示位置,方向和角频率;‰(,.) 是粒子密度;S。、A单位体积平均散射系数和吸收 (4)
递函数进行修正,给出了与成像设备相关的大气湍流调 制传递函数和气溶胶调制传递函数,合称大气传递函 数。最后,利用大气传递函数对大气退化图像进行复原。
牧疆日期I
2008.04—10
作者筒介I方帅(1978一),女,安徽皖寿人,副研究员,主要从事计算机视觉、图像复原研究。Email:fangshuai@163.corn
在这里主要考虑,散射粒子尺度比辐射波长大的情
况,这也光学领域最常见的散射情况。此时,散射能
射光,若其光强太弱,成像传感器不会对其响应。这 使得实际截止频率大于理论截止频率。 对于吸收部分来说,可分为大气分子吸收和气溶
胶吸收。大气分子的吸收可以当作是常数衰减,而气
量集中在传播方向附近很小的角度内。在小角度前向
physical
scattering
and absorption.The physical model
of image degrading is built based
atmospheric turbulence,aerosol on atmospherically modulation
transfer function.The experimental result shows this model is very effective on restoration atmospheric images. Key words:Image
3.3气溶胶的散射增强 大气分子和气溶胶的散射,使传播方向上的辐射
能衰减,但同时也引起散射方向的辐射能增加,即多 路辐射在同一点叠加成像,这也是导致成像模糊的主 要原因。公式(6)右边的积分项表示从各个方向五7散
设备视场、动态范围、频率带宽等限制,并不是所有
的散射光都能成像,因此需Байду номын сангаас对其进行进一步修订。
程入手,分析光在大气传播过程中发生的物理变化及其造成的图像退化,并基于大气调制传递函数建立
了图像退化的物理模型,对大气退化图像进行复原。实验结果表明该方法能有效地对大气退化图像进行 复原,从而提高了图像的质量和识别能力。 关键词:图像复原; 中圈分类号:TP391 调制传递函数; 文献标识码:A 点扩散函数;
2大气湍流对成像的影响
工作于大气环境下的成像系统会受到湍流大气 的干扰[5】。Fried用大气折射率结构常数定义了参数 大气的相干长度%,它表示了地基望远镜衍射受限的
射波前畸变导致的图像偏移、抖动和偏移,所以,在 这里只要考虑能量在介质传播中重新分布。针对这一
过程用辐射传输理论来描述比较合适,该理论的核心 是辐射传输方程。输运方程表达的是某一波长的光亮
散射假设条件下,对公式(6)简化,通过傅里叶变换, 可以得到辐射传输方程的通解形式。该解的最终结果
溶胶的吸收与之不同。光与气溶胶粒子相遇时,或者
发生吸收,或者发生散射,不会两者同时发生。因此,
气溶胶的吸收仅针对未散射光,也就是说气溶胶的吸
收是空间频率相关的。 根据以上两点,对经典的气溶胶传递函数进行改
3.1气溶胶的吸收衰减
大气分子和气溶胶对的吸收作用,使传输的光辐
MTFt。(.(2)=exp{一3.44(Lo/r0)驴
射强度随着传播距离的增加而减小,大大降低了在大
V’
『’1一g(刃/锟)v3])
口=0即为短曝光传递函数。
气中传播的光,降低了空间上高频部分。公式(6) 中的用A。表示吸收衰减,它是与波长名有关的吸收 系数。大气对来自目标体辐射的吸收主要是水汽、二
计算。大气气溶胶的衰减比较复杂,它与气溶胶的类 型、尺度谱分布和浓度以及气溶胶含量的高度分布等
因素有关,通常用散射系数&表示。散射衰减也造 成图像对比度下降。
d为气溶胶平均半径;名为光波辐射波长。 3.4气溶胶调制传递函数
由辐射传输方程出发,得到的气溶胶MTF,仅 考虑光辐射传输过程严格的能量守恒,以及气溶胶对 光的吸收和散射特性,而实际成像过程中,由于成像
射能衰减外,由于大气分子和气溶胶粒子散射使得一 部分辐射改变方向,从而使传播方向的辐射能减弱。 大气分子散射可由瑞利散射公式根据气压的大小来
能获得气溶胶。通常称经典气溶胶MTF如下所示【6]:
煅:jexp{一A2一sa2(刃7醒))刃<起 lexp{一(A+Sa)l} 刃>皿
4
(7)
式中:口为角空间频率;鼹为截止频率;皿=a/2。
I exp{一只L)×exp{[1一exp{一只L)](一AL))
式中:截止频率皿由成像设备的视场动态范围决定。 口>砬
很准确。这也在一定程度上影响了复原效果。
。8,
拍摄图像时刻的值,而是一段时间的平均值,参数不是
4实验结果与分析
图像在1 km的路径上水平传输,在后0.5km传输 通道上有大气参数测量站点,可测量风速、风向,温度、
减至零。对于短曝光图像而言,由于口值不为零, 使得传递函数增大,于是短曝光图像有高于长曝光图
像的截止频率。在近场和远场不同的条件下,口值
是不同的,对于近场近似,口值取1,像全部的模糊
吸收衰减规律。吸收衰减造成图像的对比度下降。
红外与激光工程:红外成像系统仿真、测试与评价技术
第37卷
3.2气溶胶的散射衰减 辐射在大气中传输时,除了因选择性吸收导致辐
增刊
方帅等:基于大气调制传递函数的大气退化图像复原
643
来自位相效应;而对于远场,口值取0.5,一半模糊
1大气效应
光在大气中传播分别受湍流影响和气溶胶影响, 而使图像质量下降,通常用大气调制传递函数(加功 来描述这一特性。假设这两个影响是相互独立的,那
么大气调制传递函数可写成如下形式:
是来自位相的扰动,另一半是来自振幅效应。因此口 值的选取应该根据不同的湍流大气状况而定。另外, 短曝光传递函数与成像系统的口径有关,这是因为波 前的整体倾斜量与考察范围有关,考察范围越大,波 前的整体倾斜量因为平均的关系将会越小。