热扰动下成像变形与复原研究

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基于MTFC的遥感图像复原方法

基于MTFC的遥感图像复原方法基于MTFC的遥感图像复原方法的论文摘要：本文提出了一种基于MTFC（Multi-Task Fully Convolutional）的遥感图像复原方法。

该方法使用MTFC网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务，以提高遥感图像质量。

该方法在模拟实验中展示了其出色的去噪、去模糊和超分辨率重建效果。

介绍：遥感图像在军事、民用和商业等领域中发挥着重要的作用。

然而，由于遥感图像数据受到许多因素的干扰，如噪声、模糊和低分辨率等，导致图像质量下降。

因此，遥感图像复原是一项重要的任务。

本文提出了一种基于MTFC的遥感图像复原方法，以提高遥感图像的质量和准确性。

方法：MTFC网络是一种多任务全卷积网络，可以同时执行多个任务。

MTFC网络由一系列卷积层、池化层和上采样层组成，以有效地处理不同的任务。

在该方法中，我们使用MTFC网络进行图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务。

通过将MTFC网络与遥感图像复原任务相结合，我们可以有效地提高图像的质量和准确性。

实验：我们对该方法进行了模拟实验，并评估了其对遥感图像进行去噪、去模糊和超分辨率重建的效果。

实验结果表明，该方法能够显著地提高遥感图像的图像质量和准确性。

例如，当我们在噪声密集的情况下复原图像时，所得到的图像质量与原始图像相比得到了显著的提升。

此外，当我们在低分辨率图像上进行超分辨率重建时，所得到的图像质量也得到了显著的提升。

结论：本文提出了一种基于MTFC的遥感图像复原方法。

该方法可应用于遥感图像去噪、去模糊和超分辨率重建等任务，以提高图像的质量和准确性。

该方法的实验表明，MTFC网络可以有效地处理这些任务，并显著地提高图像的质量和准确性。

因此，该方法有望在遥感图像处理中得到广泛应用。

进一步探究：本文提出的基于MTFC的遥感图像复原方法具有优秀的性能，而MTFC网络在这些任务上已经被证明优于其他网络。

MTFC 网络通过对多任务训练，可以学习与图像复原任务相关的特征，并在处理相似任务时共享这些特征。

基于成像机理分析的高光谱图像信息恢复研究

基于成像机理分析的高光谱图像信息恢复研究一、标题：高光谱图像信息恢复的研究背景及意义高光谱图像信息恢复是当前红外光谱成像领域的热点研究方向，它是指通过数据补全、降噪、去瑕疵等技术手段来提高高光谱图像的质量和可用性。

高光谱图像是由几百到上千个波段的连续光谱组成的，其中每个波段都能提供不同的光谱信息，因此具有比高分辨率图像更高的信息量，能更加准确地反映被观察对象的物理特性。

然而，由于高光谱图像存在的复杂成像机理和不可避免的噪声干扰等问题会对图像的质量和信息提取造成严重影响，所以高光谱图像信息恢复的研究具有很高的实际应用价值和研究意义。

二、标题：高光谱图像信息恢复技术的发展现状近年来，高光谱图像信息恢复技术得到了广泛的研究和应用，主要包括数据插值、降噪、去瑕疵等方面。

其中，数据插值技术是高光谱图像恢复中最常用的一种，它能够通过补全缺失数据来重建完整的高光谱图像。

目前，高光谱图像的插值方法主要分为基于低秩矩阵分解的方法和基于稀疏表示的方法。

另外，高光谱图像的降噪技术也是信息恢复的一个重要方面，常见的降噪方法有基于小波变换的方法和基于稀疏表示的方法。

除此之外，基于学习的去瑕疵技术也逐渐得到了广泛的应用，相应的主要有基于字典学习的去噪和去模糊。

三、标题：高光谱图像信息恢复的算法原理高光谱图像恢复的算法原理主要包括信号表示、优化方法和正则化等三个方面。

信号表示是指将高光谱图像表示为一组基的线性组合，从而将其转换为一个向量或矩阵。

优化方法是指选择一种使目标函数最小化的优化方式，最常用的方法是最小二乘法。

而正则化则是指加入先验知识来约束解空间的大小，从而防止过拟合和解决噪声干扰问题。

四、标题：高光谱图像信息恢复中的数据插值算法数据插值是高光谱图像信息恢复的重要手段之一，通过补全缺失的数据来得到完整的高光谱图像。

目前，高光谱图像的插值方法主要包括基于低秩矩阵分解和基于稀疏表示的方法。

基于低秩矩阵分解的方法主要采用矩阵分解的思路，通过将高光谱图像分解为低秩矩阵和稀疏矩阵的和来实现数据插值。

2016年基础科学与前沿技术研究专项拟立项支持项目清单

西南大学非线性电路与智能信息处理重庆市重点实验室西南大学重庆大学重庆交通大学重庆大学非均质材料力学重庆市重点实验室重庆理工大学重庆交通大学机械传动国家重点实验室重庆大学重庆交通大学重庆交通大学中国人民解放军后勤工程学院智能增材制造技术与系统重庆市重点实验室重庆大学重庆邮电大学重庆大学重庆大学重庆大学重庆交通大学重庆大学重庆大学重庆大学重庆大学重庆大学重庆交通大学重庆大学重庆大学重庆大学中国人民解放军后勤工程学院
附件 2016 年基础科学与前沿技术研究专项（一般）、社会事业与民生保障专项（一般）、决策咨询与管理创新专项拟立项支持项目清单
序号 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 项目名称基于结构改进深度网络的高噪声脑电识别与脑机接口研究窄带蜂窝物联网承载能力分析与优化设计信息物理系统框架下微电网全分布式优化控制算法研究面向智能电网信息攻击的动态安全控制方法研究异步细胞自动机自复制可计算模型研究三维忆阻细胞神经网络设计、电路实现及其在图像处理中的应用相对间隔与流形协同正则化学习及其在心脏影像分割中的应用研究复杂网络改进函数投影同步理论研究基于 GaN 材料栅注入晶体管 GIT 功率开关器件研究应对大规模灾难损毁的光网络生存性机制研究基于分类结构组稀疏表示的 SAR 图像降斑技术研究局部保持流形学习算法的研究及其在人脸识别中的应用移动智能终端虚拟化环境下的存储管理与优化关键技术研究基于迁移学习的脑图像分析及其应用研究基于分布式信源编码的高光谱图像压缩技术研究基于零偏置磁电效应的微型能量采集器技术的研究柔性纳米复合导电基板对有机电致发光显示器中光提取效率提高的研究肝组织的三维定量超声弹性成像方法与关键技术研究基于异质信息融合的移动机器人非结构化路况识别方法研究北斗组合导航系统的数据融合方法研究时间序列模式挖掘的多重故障诊断方法申报单位重庆邮电大学重庆大学重庆大学西南大学软件理论与技术重庆市重点实验室西南大学重庆大学重庆交通大学重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室重庆大学重庆师范大学重庆大学重庆三峡学院中国人民解放军第三军医大学重庆文理学院重庆文理学院重庆理工大学光纤传感与光电检测重庆市重点实验室重庆青年职业技术学院重庆大学项目负责人唐贤伦简鑫陈刚孙健李佳胡小方王旭初杜洪越黄义鲍宁海刘书君冉瑞生刘铎程波粘永健陈蕾李璐崔少国宋涛李红连张可计划类别基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）基础科学与前沿技术研究（一般）管理处室平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处平台处备注全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助全额资助

基于压缩感知理论的MRI图像重构研究

基于压缩感知理论的MRI图像重构研究近年来，由于MRI技术的广泛应用，其图像重构技术也得以快速发展。

压缩感知理论是一种新型的图像重构技术，能够在低采样率下重构图像，其中的研究成果对应用于医疗领域中的MRI图像重构具有重要意义。

MRI（Magnetic Resonance Imaging）是一种医疗影像诊断技术，它依靠磁场和高频电磁波的作用，对身体组织进行成像。

MRI图像重构是图像处理领域的重要研究方向之一。

MRI采样是一种重要的数据获取方式，但受限于MRI设备的硬件条件，采样过程中容易出现各种问题，例如噪声、伪迹和不连续等。

为了获得高质量的MRI图像，需要压缩与重构技术的支持，而压缩感知就是一种有效的重构方式。

压缩感知理论基于两个假设：一是信号在稀疏域下是可重构的；二是信号在某些变换域下具有稀疏性。

通过构造基础矩阵，并以最小化稀疏基的线性组合为目的，采样数据可以被重构出来。

这种方法不仅可以用于MRI图像重构，还可以应用于其他领域，例如压缩图像采集、视频传输和语音信号处理等。

MRI图像重构的过程实际上是重建MRI图像的过程。

在低采样率下，MRI信号是被压缩的，这就需要寻找一种方法来帮助我们恢复原始的MRI信号。

压缩感知技术可以解决这个问题。

通过先对信号进行采样再将其压缩，可以获取到被喂给算法的有限数据。

通过压缩感知算法，我们能够从少量的采样数据中重构出高质量的MRI图像。

基于压缩感知理论的MRI图像重构研究有着非常重要的应用价值和研究意义。

这种方法不仅能够提高MRI图像的质量，还能够加快MRI图像的采集速度。

在MRI图像重建中，由于需要采集大量的数据，所以传统的重建方法非常耗时。

而基于压缩感知理论的重建方法则能够大大缩短重建时间，通过降低采样速率，大大降低MRI图像采样的成本。

但是，基于压缩感知理论的MRI图像重构研究还有一些问题需要解决。

首先，如何选择压缩感知理论中的基础矩阵是一个问题。

不同的基础矩阵可能会影响到MRI图像的重构效果。

雾天条件下图像的恢复研究的开题报告

雾天条件下图像的恢复研究的开题报告文献综述：雾天天气对图像的影响十分显著，会使图像变得模糊、失真、色彩偏差严重，给人类的视觉观感以及计算机视觉算法的准确性带来了很大的影响。

因此，对于雾天条件下图像的恢复的研究一直是计算机视觉、图像处理领域的热点问题之一。

近年来，国内外学者对于雾天条件下图像恢复的算法进行了广泛的研究。

研究结果可以分为两种主要的方向：一种是基于图像退化模型的图像去雾算法，另一种则是基于深度学习的图像去雾算法。

1. 基于图像退化模型的图像去雾算法通过建立雾天天气的图像退化模型，来恢复图像的清晰度。

其中，常见的模型为简单的线性模型，即将雾天图像分解为雾图像和场景图像两个部分，从而将去雾过程简化为去除雾图像的过程。

对于雾图像的去除又可分为以下几种方式：（1）固有图像分解法固有图像分解（intrinsic image decomposition）可以将雾图像分解为固有图像和雾图像两部分，进而提取雾图像的深度信息，并基于深度信息来进行图像去雾处理。

（2）暗通道先验法暗通道先验法（dark channel prior）是一种基于物理学原理的去雾算法，该算法基于“任何天空区域上的像素在某种颜色通道上至少有一个值非常小”，从而提出了类似“暗通道”的概念，并以此来推理出雾世界中的深度信息。

（3）多尺度分解法多尺度分解法是将图像进行多尺度分解，并使用多尺度信息来辅助图像去雾处理。

该方法被广泛应用于加速去雾算法的运算速度，同时在增加去雾的效果上也有很好的表现。

2. 基于深度学习的图像去雾算法深度学习在图像去雾中发挥了非常重要的作用。

可以通过构建深度学习模型来进行雾天图像的恢复。

其中，更为流行的是针对图像去雾的卷积神经网络（CNN），其可以直接学习图像的高层次特征，并在反卷积的过程中恢复出原始图像。

研究内容：本论文主要是针对雾天条件下图像的恢复研究，并基于此设计出一组基于深度学习的图像去雾算法。

具体的研究内容如下：1. 对雾天天气下的图像恢复技术深入研究，包括基于图像退化模型的图像去雾算法以及基于深度学习的图像去雾算法。

基于深度学习和动态变阵的迈克尔逊干涉成像方法

第44卷第6期航天返回与遥感2023年12月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING27基于深度学习和动态变阵的迈克尔逊干涉成像方法刘丹华1邱添1李浩勇2,*高大化1（1 西安电子科技大学人工智能学院，西安710071）（2 西安电子科技大学前沿交叉研究院，西安710071）摘要干涉成像为突破衍射极限成像带来了可能，然而目前干涉成像系统的子孔径阵列通常固定不变，导致图像频谱获取不足、灵活性差，阻碍了成像系统性能的提升。

此外，干涉图像的复原方法面临复原速度慢、复原品质差等难题。

文章利用动态变阵的方法解决迈克尔逊干涉成像由于孔径稀疏且固定导致的频谱获取不足、灵活性差的问题，进而进一步地利用深度学习的方法，设计了一种干涉成像的图像复原算法，提高图像复原品质和速度。

实验结果表明：动态变阵可有效提高稀疏孔径迈克尔逊干涉成像的频谱获取能力，基于深度学习的网络模型可以显著提高图像的复原品质，复原图像峰值信噪比提升5 dB，复原时间提升两个数量级。

总之，文章所提的变阵方案和基于深度学习的图像复原方法可以获得高品质的复原图像，在成像领域具有一定的应用潜力。

关键词干涉成像动态变阵深度学习图像复原中图分类号: TN958文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2023)06-0027-11DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2023.06.003Michelson Interferometric Imaging Method Based on Deep Learning and Dynamic Adjustment of Sub-Aperture ArrayLIU Danhua1QIU Tian1LI Haoyong2,*GAO Dahua1（1 School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xiʹan 710071, China）（2 Academy of Advanced Interdisciplinary Research, Xidian University, Xiʹan 710071, China）Abstract Interferometric imaging can break the diffraction limit of the imaging system. However, the distribution of sub-aperture for the interferometric imaging system is usually fixed, which results in insufficient acquisition and poor flexibility in image spectrum acquisition and greatly hinders the performance improvement of the imaging system. In addition, the reconstruction methods for interferometric images have always faced difficulties such as slow restoration speed and poor restoration quality. In this paper, the method of dynamically adjusting sub-aperture array is applied to solve the above problems. Furthermore, an image restoration收稿日期：2023-06-30基金项目：国家自然科学基金（61976169，62293483，62205260）；国家重点研发计划项目（2019YFA0706604）；国家重点实验室开放基金（SKLLIM2110）；中央高校基本科研业务费专项资金资助（XJS222204）引用格式：刘丹华, 邱添, 李浩勇, 等. 基于深度学习和动态变阵的迈克尔逊干涉成像方法[J]. 航天返回与遥感, 2023, 44(6): 27-37.LIU Danhua, QIU Tian, LI Haoyong, et al. Michelson Interferometric Imaging Method Based on Deep Learning and Dynamic Adjustment of Sub-Aperture Array[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2023, 44(6): 27-37. (in Chinese)28航天返回与遥感2023年第44卷algorithm based on deep learning is designed to improve the quality and speed of image restoration. The experimental results show that the dynamic array can effectively improve the spectrum acquisition ability of sparse-aperture Michelson interferometric imaging, and the image restoration proposed in this paper can significantly improve the quality of image reconstruction. In short, the method proposed in this paper can obtain high-quality restored images through a small number of adjustment of sub-aperture array, and has great application potential in the field of deep space exploration.Keywords interferometric imaging; dynamic adjustment of sub-aperture array; deep learning; image restoration0 引言光学成像技术被广泛应用于天文观测、深空目标探测、对地目标观测、气象观测等不同领域。

复原方法研究

第四章图像复原4.1 概述在图像成像的过程中，图象系统中存在着许多退化源。

一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。

前者称为点退化，后者称为空间退化。

此外还有数字化、显示器、时间、彩色，以及化学作用引起的退化。

总之，使图象发生退化的原因很多，但这些退化现象都可用卷积来描述，图象的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。

反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态，即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。

因此，由于采集图象受噪声的影响，最后对于图象的复原结果可能偏离真实图象非常远。

由于以上的这些特性，图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。

但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。

图象复原就是研究如何从所得的变质图象中复原出真实图象，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。

造成图象变质或者说使图象模糊的原因很多，如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动而造成的图象模糊则称为运动模糊。

所得到图象中的景物往往会模糊不清，我们称之为运动模糊图象。

运动模糊图象在日常生活中普遍存在，给人们的实际生活带来了很多不便。

近年来，在数字图象处理领域，关于运动模糊图象的复原处理成为了国内外研究的热点问题之一，也出现了一些行之有效的算法和方法。

但是这些算法和方法在不同的情况下，具有不同的复原效果。

因为这些算法都是其作者在假定的前提条件下提出的，而实际上的模糊图象，并不一定能够满足这些算法前提，或者只满足其部分前提。

作为一个实用的图象复原系统，就得提供多种复原算法，使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。

图象复原关键是要知道图象退化的过程，即要知道图象退化模型，并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)象。

Radon变换和全变分相融合的图像复原算法

其中，ϕ(|∇u |) = 1 + |∇u |2 - 1
TV 图像复原模型的欧拉-拉格朗日方程为：
温喆：Radon 变换和全变分相融合的图像复原算法
72
《激光杂志》2014 年第 35 卷第 10 期
LASERNAL（Vol.35.No.10.2014）
-∇
⋅
æ ç è
ϕ'
(|∇u
|)
∇u
|∇u
(4)
式中，|r|表示直线到原点的距离，θ[0,π]表示直线
与 y 轴的夹角，δ(r)是 Dirac 函数。
由上式可知，Radon 变换就是用 f(x,y) 沿直线
r-xcosθ-ysinθ=0 积分，得到在任意(r,θ)处对 f(x,y)投影
值 P(r,θ)。
对于图像的几何变换，Radon 变换有以下性质：
Key words: Image restoration; Radon transform; Blur orientation; Blur length
图像在成像过程中，由于光学系统散焦、运动以及大气扰动等因素的不利影响，导致采集的图像比较模糊，再加电路和光度学等噪声的干扰而造成图像的退化，然而在图像实际应用中，需要清晰、高质量的图像，因此，为了抑制噪声、改善图像质量，构建性能优异的复原图像算法具有非常重要的意义[1]。
è
λx ,
y λ
öø÷üýþ
=
λP(
r λ
,θ)
(7)
图 2 给出 Radon 变换的几何关系图，从图 2 可以
看出，要检测出直线的角度θ与投影方向所在直线的
角度β垂直。
f ( x, y)
x¢

基于MTF理论的遥感图像复原

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。

离焦模糊图像复原技术综述

２１离焦模糊图像成因和光学模型离焦模糊主要是由于拍摄时焦点没正好在物
体上，成像时由于像距、焦距和物距没有满足高斯成像定理，所以在感光板上出现了模糊图像。图２为点光源的成像原理图和离焦模糊成像系统的光学系统模型。
图１图像退化模型
该模型的方程式可用公式（１）表示。
ｇ（ｘ，ｙ）＝Ｈ（ｆ（ｘ，ｙ））＋ｎ（ｘ，ｙ）
无噪声时，又可表示为
ｇ（ｘ，ｙ）＝ｆ（ｘ，ｙ）ｈ（ｘ，ｙ）
（３）
通过公式（２）可知，如果已知模糊图像ｇ（ｘ，
ｙ）和噪声ｎ（ｘ，ｙ），那么只要知道ｈ（ｘ，ｙ）就可求
出ｆ（ｘ，ｙ），所以ｈ（ｘ，ｙ）的求解非常重要。
通过研究国内外许多学者的成果可以发现：
在进行离焦模糊图像复原时，大家通常使用两种
模型：圆盘离焦模型和高斯离焦模型［２］。
（１）圆盘离焦模型：
{ ｈ（ｘ，ｙ）＝ π１Ｒ２，若ｘ２＋ｙ２≤Ｒ０，其他
（４）
式中：Ｒ是模糊半径，是整个系统中仅有的不确定
信息，实际上ＰＳＦ估计就是求Ｒ。由于离焦模糊
情况具有圆对称性，所以圆盘离焦模型可以当点
扩散函数来考虑［３］。
（２）高斯离焦模型：ｈ（ｘ，ｙ）＝２π１σ２ｅｘｐ（－ｘ２２σ＋２ｙ２）
尽量接近原图像的效果。根据不同的需要，将退化后的图像各个部分进行复原可以得到许多有用的信息［１］。例如在刑事侦查中，可以通过图像复原的方式对逃逸车辆的车牌进行恢复等。
收稿日期：２０１８－０５－３１作者简介：于春和（１９７６－），男，辽宁绥中人，副教授，主要研究方向：图像信号处理，传感器设计，Ｅｍａｉｌ：２６４３９０９５２８＠ｑｑｃｏｍ。
（１）
其中ｈ（ｘ，ｙ）是点扩散函数，就是模糊函数，

运动模糊图像复原方法

摘要随着计算机技术的发展，计算机的运行速度和运算精度得到进一步提高，其在图像处理领域的应用日见广泛。

图像复原是数字图像处理的重要组成部分，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。

本论文研究目的在于将传统的光学理论与正在发展的数字图像处理方法相结合，利用计算机对运动模糊图像进行复原，进一步提高运动模糊图像的复原精度，降低在拍摄过程中对光学设备精度和拍摄人员的要求。

可广泛用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破等领域，具有十分重要的现实意义。

关键词:运动模糊;图像复原Restoration and Reconstruction of Motion blurred ImageAbstractWith the development of the computer technology ,the operational precision and Rate of the computer have made great progress ;the computer is used in the field of Image processing far and wide .Image restoration is an important component of Image processing ,and the restoration of motion –blurred image one of the important Subjects of image restoration .The objective of the study is to integrate the traditional Optical theory with the developing method of the digital the image processing ,to Improve the restoration precision of the motion-blurred image and lower criterion Of the optical equipment .It has realistic significance ,applying in many field ,for Example ,military affairs ,traffic ,medical images, industry controlling and detective Field .Key words: motion –blurred ; Image restoration第一章绪论1.1课题目的和意义图像复原是图像处理中的重要内容，它的主要目的就是改善图像质量，研究如从所得的变质图像中复原出真实图像，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。

大气湍流模糊图像的高分辨力复原算法

中图分类号：０４３９文献标志码：Ａ文章编号：１００７ — ２２７６（２０１３）１２ — ３４８６ — ０５
Ｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅｂｌｕｒｒｅｄｉｍａｇｅ
李思雯，徐超，刘广荣，金伟其
（北京理工大学光电学院 “ 光电成像技术与系统” 教育部重点实验室，北京１０００８１）
摘要：大气湍流是大气中的一种重要运动形式，它的存在使大气中的动量、热量、水气和污染物的
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｔｍｏｓｐｈｅｉｃｒｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｆｏｒｍｏｆｍｏｖｅｍｅｎｔｉｎｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ，ｗｈｉｃｈｍａｋｅｓｔｈｅｖｅｔｉｒｃａｌａｎｄｈｏｉｚｒｏｎｔａｌＳｅｘｃｈａｎｇｅｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｏｆｍｏｍｅｎｔｕｍ，ｈｅａｔ，ｗａｔｅｒｖａｐｏｒａｎｄｐｏｌｌｕｔａｎｔｓｓｉｇｎｉｉｃｆａｎｔｌｙｅｎｈａｎｃｅｄ，ａｎｄｔｈｉｓｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｈａｓａｇｒｅａｔｉｍｐａｃｔｏｎｔｈｅｔａｒｇｅｔｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｏｆｏｐｔｉｃａｌｉｍａｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｒｅａｌｓｏｈａｖｅ ” ｌｕｃｋｙｒｅｇｉｏｎｓ ” ｉｎｔｈｅｄｅｇｒａｄｅｄｉｍａｇｅｓｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅ，ＳＯｔｈｅａｐｐｒｏｐｉａｒｔｅａｌｇｏｉｔｒｈｍｃａｎｏｂｔａｉｎｈｉｇｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｒｅｓｔｏｒｅｄｉｍａｇｅ．Ｔｏｏｂｔａｉｎｈｅｔａｔｍｏｓｐｈｅｉｃｒｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅｂｌｕｒｒｅｄｉｍａｇｅｓｗｈｉｃｈｃｏｎｔａｉｎｓ” ｌｕｃｋｙｒｅｇｉｏｎｓ ” ，ｔｈｅａｒｔｉｉｃｆｉａｌｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅｗａｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｌａｂｏｒａｔｏｒｙａｎｄｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｈｔｔｈｅｓｈｏｔ— ｒｅｘｐｏｓｕｒｅｔｅｃｈｎｉｑｕｅｔｏｔａｋｅａｓｅｉａｒｌｏｆａｔｍｏｓｐｈｅｉｃｒｔｕｒｂｕｌｅｎｃｅｂｌｕｒｅｄｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅｒｅｃｔａｎｇｌｅｏｖｅｒｌａｐｐｅｄｐａｒｔｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄａｎｄｔｈｅｉｍａｇｅｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎａｌｇｏｉｔｒｈｍｗａｓｉｍｐｒｏｖｅｄｂａｓｅｄｏｎ

自适应光学技术

自适应光学技术姜文汉中国工程院院士,中国科学院光电技术研究所,成都610209关键词　自适应光学　波前探测　波前控制　波前校正　高分辨力成像　激光核聚变　人眼视网膜动态光学波前误差是困扰光学界几百年的老问题,自适应光学技术提供了解决这一难题的途径。

自适应光学通过对动态波前误差的实时探测—控制—校正,使光学系统能够自动克服外界扰动,保持系统良好性能。

本文在说明自适应光学技术的基本原理后,介绍由中国科学院光电技术研究所研制的三套自适应光学系统及其使用结果:1.2m 望远镜天体目标自适应光学系统,“神光I”激光核聚变波前校正系统和人眼视网膜高分辨力成像系统。

1自适应光学———自动校正光学波前误差的技术从1608年利普赛(L ippershey)发明光学望远镜, 1609年伽里略(G alileo)第一次用望远镜观察天体以来已经过去了近400年了,望远镜大大提高了人类观察遥远目标的能力,但是望远镜发明后不久,人们就发现大气湍流的动态干扰对光学观测有影响。

大气湍流的动态扰动会使大口径望远镜所观测到的星像不断抖动而且不断改变成像光斑的形状。

1704年牛顿(I.N ew ton)在他写的《光学》[1]一书中,就已经描述了大气湍流使像斑模糊和抖动的现象,他认为没有什么办法来克服这一现象,他说:“唯一的良方是寻找宁静的大气,云层之上的高山之巅也许能找到这样的大气”。

天文学家们以极大的努力寻找大气特别宁静的观测站址。

但即使在地球上最好的观测站,大气湍流仍然是一个制约观测分辨率的重要因素。

无论多大口径的光学望远镜通过大气进行观察时,因受限于大气湍流,其分辨力并不比0.1～0.2m的望远镜高。

从望远镜发明到20世纪50年代的350来年中,天文学家和光学家像谈论天气一样谈论大气湍流,而且还创造了Seeing这个名词来描述大气湍流造成星像模糊和抖动的现象,但是对Seeing的影响还是无能为力。

图1是有无波前误差时点光源成像光斑的比较。

成都理工大学2013年获得国家自然科学基金资助项目清单

序号批准号负责人所在学院项目名称131370605彭书明材料与化学化工学院雌雄滇杨对干旱胁迫差异响应的分子机理研究241373062桑世华材料与化学化工学院四川盆地富锶地下卤水多温相平衡与相图研究321376033童东革材料与化学化工学院水合肼制氢镍基双金属纳米晶催化剂的构效关系421372034曾庆乐材料与化学化工学院亚磺酰胺的反应性及环状亚磺酰胺手性配体的研究521303009马莹莹材料与化学化工学院荧光蛋白生色团成熟机理的理论研究621305009许淑霞材料与化学化工学院基于集成化双酶-量子点纳米探针的化学发光生物分析新方法751302023杨梅材料与化学化工学院基于液相烧结过程的硬质合金表面Al2O3/TiC涂层一步制备机理研究841372113胡作维沉积地质研究院四川江油地区下三叠统飞仙关组白云化流体的锶同位素示踪研究941372114李勇沉积地质研究院龙门山冲断带（中段）异地系统晚三叠世地层标定与原型盆地恢复1041302085李云沉积地质研究院珠江口盆地白云凹陷珠江组深水海域海绿石赋存状态、成因及研究意义1141302087苏中堂沉积地质研究院鄂尔多斯盆地天环地区下奥陶统白云岩成因机制分析1241302088王昌勇沉积地质研究院湖泊相沉积古盐度计算的比较沉积学研究1341302089邢凤存沉积地质研究院川东北早三叠世飞仙关期同期多排碳酸盐台缘带不对称沉积结构及成因1441340005李勇沉积地质研究院芦山地震的构造特征与地表响应研究1541372093陈翠华地球科学学院热流体作用及其铅锌成矿和油气成藏效应--以四川盆地震旦系富有机质碳酸盐岩型铅锌矿床为例1641372094李葆华地球科学学院甘肃干沙河稀土矿床碱性岩浆-流体演化过程研究1741372203王刚地球科学学院太阳湖走滑拉分盆地的构造热年代学研究-东昆仑活动断裂初始运动时间的约束1841372340杨武年地球科学学院区域构造联合/复合变形场与应力场遥感图像“分层”解析理论及方法1941302282邵怀勇地球科学学院区域矿产资源开发的生态地质环境安全过程分析和预警-以攀西地区为例2041302066张刚阳地球科学学院藏南查拉普金矿成矿物质来源及成矿时代研究2141340004李忠权地球科学学院芦山地震发震构造特征研究2241374134陈学华地球物理学院孔隙介质低频地震衰减与频散异常的识别机理及应用成都理工大学2013年获得国家自然科学基金资助项目清单2341374135邓继新地球物理学院组成颗粒微观特征对疏松砂岩地震弹性性质的影响研究2441374111贺锡雷地球物理学院基于岩石骨架统一模型的孔隙结构参数计算与应用研究2541374058梁春涛地球物理学院用波形梯度法研究介质速度，各向异性和衰减特性2641301488程熙地球物理学院自动化的多源遥感不透水面信息提取模型研究2741304080田仁飞地球物理学院准噶尔盆地春光区块岩性油藏倒频域烃类检测方法研究2841340009梁春涛地球物理学院芦山地震后的微地震监测2941304111陈辉管理科学学院海洋深水地震波衰减模拟及中深层信号的高保真吸收补偿研究3041302265郭娜管理科学学院斑岩铜矿高光谱短波红外勘查模型构建研究3141373120施泽明核技术与自动化工程学院富磷水系中铀的赋存形态与分配研究3241374112杨剑波核技术与自动化工程学院PGNAA多元素能谱库MC模拟与自适应定量分析方法研究33 4.13E+10周伟环境与土木工程学院纪念汶川大地震五周年国际学术研讨会3441372306巨能攀环境与土木工程学院陡倾顺层斜坡动力失稳机理研究3541372366余斌环境与土木工程学院粗颗粒在泥石流屈服应力中的作用机理研究3641302240董秀军环境与土木工程学院基于三维激光扫描技术的岩体结构快速辅助地质编录方法研究3751308082吉锋环境与土木工程学院TBM施工条件下深埋隧洞围岩质量分级因子选取及分级模型建立3841302245徐湘涛环境与土木工程学院强震作用下堆积体边坡动力响应机理及稳定性评价方法研究3941302241范宣梅环境与土木工程学院汶川地震灾区大型泥石流灾害链效应研究4041302242黄健环境与土木工程学院地质灾害监测关键信息快速提取及综合预警模型研究4141302243霍宇翔环境与土木工程学院基于钻屑形态特征的岩体结构复原方法研究4241302244康小兵环境与土木工程学院隧道瓦斯灾害危险性快速评价方法研究4341302200叶长文环境与土木工程学院吸附型乳化液膜净化磷矿区含氟地下水的传质机理研究4441372141徐国盛能源学院川中震旦系灯影组多期流体充注及油气成藏的关键时期4551374044张浩能源学院钻井液漏失动力学机制及防漏堵漏技术应用基础研究4651304032李成勇能源学院页岩储层原始地应力场仿真与局部人工扰动规律研究4741302115丁晓琪能源学院大气淡水在碎屑岩次生孔隙形成中的作用4841302086宋金民能源学院塔里木盆地西北缘下寒武统微生物岩群落古生态研究4941302116郑军能源学院页岩气储层孔隙结构分形描述理论及应用5041340006张荣光商学院芦山震区矿产资源灾后评价及应急响应机制研究5141374136葛良全信息科学与技术学院地球和月球表面诱发伽玛辐射场及其地质响应研究5241304117钟晓玲信息科学与技术学院震后非均匀介质条件下被困人员定位方法技术研究金资助项目清单项目类别面上项目面上项目面上项目面上项目青年科学基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目面上项目面上项目青年科学基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目专项基金项目面上项目面上项目面上项目面上项目青年科学基金项目青年科学基金项目专项基金项目面上项目面上项目面上项目青年科学基金项目青年科学基金项目专项基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目面上项目面上项目国际(地区)合作与交流项目面上项目面上项目青年科学基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目面上项目面上项目青年科学基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目青年科学基金项目专项基金项目青年科学基金项目。

【精品】湍流图像退化复原

【关键字】精品湍流退化图像复原1、引言由于人类活动和太阳辐照等因素引起了大气温度的变化，这一温度变化又引起了大气密度的随机变化，导致大气折射率发生随机变化，从而产生了对光学系统对目目标成像分辨率和成像质量的重要影响，这种现象后经对其定义指大气中任意一点的运动，其速度的方向和大小都时刻发生着不规则的变化，从而引起各个气团相对于大气整体平均运动的不规则运动，这种现象被称为大气湍流。

大气湍流是造成图像退化的原因之一，大气湍流能够造成图像模糊降晰，它能够退化远距离拍摄的图像质量，如通过望远镜观测到外太空的星星表现出的模糊降晰，因为地球上的大气退化了图像的质量，大气湍流随机地干扰,使像元强度分布扩散、峰值降低、图像模糊、像素位置偏移及抖动,给目标识别带来了较大的困难。

光学器件受到大气湍流的影响主要是当光经过折射率不均匀的大气结构到达接收器件后，其振幅和相位等参数都产生了随机的起伏变化。

传统的图像复原技术都是在退化模型确定和已知的情况下进行复原的，即先确定点扩展函数或其参数，然后利用诸如逆滤波和维纳滤波这样的方法恢复图像。

但这些方法对光学系统的设计和光学器件的加工工艺都提出了更高的要求，并且不能消除系统像差中由大气湍流引起的部分，而且湍流流场对目标成像的影响是复杂多变的，导致湍流光学点扩展函数难以测定，其形式也是无法事先确定，所以往往单幅图像中所包含的信息量很少，而且不够全面，很难进行图像复原。

因此通常大气湍流图像的复原都是在图像序列基础上进行的。

为了消除大气湍流导致的成像抖动和模糊，很多学者进行了广泛深入的研究，如今已有很多针对大气湍流图像的复原算法，其中有不少取得的不错的进展。

2、国内外研究现状及方法湍流退化图像的复原是一个世界性的难题，也是国内外不少科学家们多年来一直想致力解决的问题。

大气湍流退化图像复原的困难之处在于其退化模型是未知的和随机变化的，且很难用数学解析式来描述，另外退化图像还含有噪声，这进一步增加了复原的难度。

基于大气调制传递函数的大气退化图像复原

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。

一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法

第44卷第2期航天返回与遥感2023年4月SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING101一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法南诺侯作勋曹东晶周海岸唐琦李馨（北京空间机电研究所，北京100094）摘要针对深空目标与空间相机相对运动造成的图像运动模糊问题，文章提出了一种基于图像形态学的运动模糊复原方法。

首先运用图像形态学细化的方法消除图像中的冗余信息，快速提取图像中目标的特征；其次运用最小二乘法直线拟合方法对目标运动方向进行估计，再利用连通域划分结果对目标运动长度进行估计；最后采用约束最小二乘方滤波对退化模型进行逆推导运算来实现目标运动模糊复原。

通过实验验证结果表明：文章提出的基于图像形态学的深空图像运动模糊复原方法能够正确估计运动模型参数，通用性强，易于在轨实现，可以处理目标与相机相对运动造成的运动模糊问题，在目标运动方向不一致的图像中取得了良好的复原效果。

关键词拖尾运动模糊滤波复原图像处理航天遥感中图分类号: TP751.1文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2023)02-0101-08 DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2023.02.011Deep-air Image Blur Restoration Method Based on ImageMorphologyNAN Nuo HOU Zuoxun CAO Dongjing ZHOU Haian TANG Qi LI Xin（Beijing Institute of Space Mechanics & Electricity, Beijing 100094, China）Abstract Aiming at the problem of image motion blur caused by relative motion between deep space target and space camera, this paper proposes a motion blur restoration method based on image morphology. Firstly, the method of image morphological refinement is used to eliminate the redundant information in the image, and the characteristics of the target in the image are quickly extracted. Secondly, the least squares line fitting method is used to estimate the movement direction of the target, and then the connected domain division results are used to estimate the movement of the target. Finally, the constrained least squares filter is used to inversely derive the degradation model to achieve the target motion blur restoration. The experimental verification results show that the motion blur restoration method for deep space images based on image morphology proposed in this paper can correctly estimate the parameters of the motion model. Good restoration results are achieved in images with inconsistent motion directions of multiple objects.Keywords trailing; motion blur; filter recovery; image processing; space remote sensing收稿日期：2022-03-21引用格式：南诺, 侯作勋, 曹东晶, 等. 一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法[J]. 航天返回与遥感, 2023, 44(2): 101-108.NAN Nuo, HOU Zuoxun, CAO Dongjing, et al. Deep-air Image Blur Restoration Method Based on Image102航天返回与遥感2023年第44卷0 引言面向深空背景拍摄以获取图像是实现天文观测、飞行器姿态确定、碎片定位与非合作目标辨识的基础。

图像退化与复原

一．实验名称：图像退化与复原二．实验目的1．了解光电图像的退化原因；2．掌握和理解基本的噪声模型，并能对图像进行加噪处理；3．了解点扩展函数(PSF)与光学传递函数(OTF)的关系，熟悉几种经典的退化模型的模拟试验和 OTF 估计方法；4．熟悉和掌握几种经典的图像复原方法与其基本原理；5．能熟练利用 MATLAB 或 C/C++工具进行图像的各种退化处理，并能编程实现退化图像的复原。

三．实验原理光电成像系统出现图像退化的过程是复杂多变的，为了研究的需要，通常情况下都把退化简化为化为一个线性移不变过程，见下图 1 所示。

图 1 光电图像退化与复原原理图因此，在空域中退化过程可以表示如下：g f h(1)(x,y)(x,y)(x,y)(x,y)只有加性噪声不存在情况下，退化过程可以模型化如下表达式：g f(2)(x,y)(x,y)(x,y)其频域表达式为：u (3)v v=(,)+(),)G,(F u v N u针对这种退化图像的复原，除了周期噪声以外，通常都可以采用空间域滤波的方法进行图像复原，此时图像复原与图像增强几乎是没有区别的。

常见的空间域滤波方法有均值滤波器和统计排序滤波器。

当退化图像存在线性移不变退化时，图像的复原不能采用简单空间域滤波器来实现，要实现线性移不变退化图像的复原，必须知道退化系统的退化函数，即点扩展函数(x,y)h 。

在点扩展函数已知的情况下，常见图像复原方法有逆滤波和维纳滤波两种。

在考虑噪声的情况下，逆滤波的原理可以表示如下：()()()()()()G u,v N u,v F u,v F u,v H u,v H u,v(4)通常情况下，()N u,v 是未知的，因此即使知道退化模型也不能复原图像。

此外，当,H u v 的任何元素为零或者值很小时，,/,N u v H u v 的比值决定着复原的结果，从而导致图像复原结果出现畸变。

对于这种情况，通常采用限制滤波频率使其难以接近原点值，从而减少遇到零值的可能性。

基于多图像迭代相位恢复技术的计算成像特性研究

基于多图像迭代相位恢复技术的计算成像特性研究哈尔滨工业大学工学硕士学位论文Abstract2D coherent light field can be briefly illustrated by a pair of amplitude and phase functions. However, the phase measurement is acknowledged as a difficult problem because the frequency of visible light goes beyond the state-of-the-art detector’s response frequency. Among the existing phase measurement techniques, iterative phase retrieval algorithms have attracted many researchers’ attention due to its simple implementation and nonselective sample imaging. As the origin, single-shot phase retrieval algorithms suffer from twin-image problem, initialization sensitivity, oversampling requirement and so on. Thus, multi-image phase retrieval algorithms were designed afterwards. They have been applied to numerically reconstruct the complex object function and quite promising in the biomedical imaging.This paper will concentrate on the iterative multi-image phase retrieval technique and discuss its important issues. Based on the former work in our group, several new algorithms are put forward and their imaging characteristics are analyzed. Here is the summary of this paper.(1) As the two main components of multi-image phase retrieval technique, parametric optical transformation and computation structure are discussed through theoretical analysis and numerical simulation. Single-shot and multi-image strategies are compared from the perspective of time-frequency analysis. It is verified that the latter holds the advantages of initialization insensitivity, twin-image elimination, support-constraint waiver and sampling rate decrease. Besides, the serial and parallel computation structure are compared and given the explanation from the perspective of geometric analysis in optimization. This lays the foundation for later new algorithm design.(2) To guarantee the efficiency of multi-image phase retrieval algorithms in some special scenarios, like when the photon number is scarce, the noise effect should be considered. Thus, kinds of experimental noises are modeled and the existing multi-image phase retrieval algorithms are tested under different levels of them. A noise-robust multi-image phase retrieval algorithm is proposed. Its superiority is validated in two typical computational imaging systems.(3) The pixilation problem hinders the final imaging resolution of the lensfree imaging system. Thus it is firstly discussed and modeled. Then, by combination of pixel super-resolution algorithm based on interpolation and reconstruction and multi-image phase retrieval algorithm, a new noise-robust pixel super-resolution multi-image phase retrieval algorithm is proposed. The parameter effect on its convergence哈尔滨工业大学工学硕士学位论文and reconstruction is analyzed. It is experimentally demonstrated that the new algorithm can break the pixel pitch barrier with a large field of view, thus achieving the high-throughput imaging with phase retrieval.(4) A computational 3D complex amplitude imaging is introduced. It incorporates the multi-slice model into the Fourier ptychographic microscopy. In the scheme, the light refocusing result is input as the initialization and can accelerate the algorithm convergence. The theoretical imaging resolution of theimaging modality is deduced from its 3D coherent transfer function, which will benefit the practical system design. Finally, an experiment on the Spirogyra algae sample demonstrates the computational imaging scheme.To conclude, this paper provides several new computational imaging strategies and solves the existing noise and pixilation problem. A 3D imaging modality is introduced. All these results will promote the application of iterative multi-image phase retrieval techniques.Keywords:Computational Imaging, Phase Retrieval, Optical Transform, Noise, Pixel Super-resolution, 3D Imaging 哈尔滨工业大学工学硕士学位论文目录摘要 (I)ABSTRACT (I)II 绪论 . (1)1.1课题研究的目的和意义 (1)1.2国内外研究现状及分析 (5)1.2.1 国内外迭代式相位恢复技术研究现状 (5)1.2.2 国内外研究现状的简析 (8)1.3课题主要研究内容 (9)多图像迭代相位恢复技术基本原理 (11)2.1引言 (11)2.2光学变换概述 (11)2.2.1 衍射角谱理论 (11)2.2.2 扩展分数傅里叶变换 (16)2.3单图像和多图像迭代相位恢复算法对比 (19)2.4多图像迭代串行算法和并行算法对比 (24)2.5本章小结 (28)多图像迭代相位恢复成像系统的噪声研究 (29)3.1引言 (29)3.2成像系统噪声特性研究 (29)3.3轴向多图像迭代相位恢复抗噪算法设计 (31)3.4仿真分析 (34)3.4.1 散粒噪声 (34)3.4.2 暗电流噪声 (36)3.4.3 环境散射噪声 (36)3.4.4 量化误差 (37)3.5实验验证 (38)3.5.1 单透镜系统 (38)3.5.2 无透镜系统 (39)3.6本章小结 (40)像素超分辨多图像迭代相位恢复算法研究 (41)哈尔滨工业大学工学硕士学位论文4.1引言 (41)4.2像素装仓的物理模型 (41)4.3图像超分辨技术基本原理 (43)4.4像素超分辨轴向多图像迭代相位恢复算法设计 (47) 4.5仿真分析 (49)4.5.1 参数调节对srSBMIR的影响 (50)4.5.2 参数调节对srAPR的影响 (51)4.6实验验证 (54)4.6.1 分辨率板成像 (54)4.6.2 生物样品成像 (54)4.7本章小结 (56)多图像迭代相位恢复三维成像模式研究 (57)5.1引言 (57)5.2多层前馈模型 (57)5.3傅里叶叠层显微成像技术 (58)5.4光场重聚焦 (60)5.5多图像迭代相位恢复的三维成像方法 (61)5.5.1 算法设计 (61)5.5.2 分辨率讨论 (63)5.5.3 实验验证 (65)5.6本章小结 (66)结论 (67)参考文献 (69)攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 (76)哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限 (77) 致谢 (78)。

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ｐｏｌｙｂｒｅｎｅａｎｄｔｈｅｒｅｗｅｒｅｎＯｆａｌｓｅｎｅｇａｔｉｖｅｒｅｓｕｌｔｓ．ＩｔｉｓｃｏｎｃｌｕｄｅｄｔｈａｔｔｈｅｓｌｉｄｅｐｏｌｙｂｒｅｎｅｍｅｔｈｏｄＣａＮｄｅｔｅｃｔｉｎ—
ｃｏｍｐａｔｉｂｌｅｃｒｅｓｓｍａｔｃｈｉｎｄｕｃｅｄｉｒｒｅｇｕｌａｒａｎｔｉｂｏｄｙａｎｄｍａｙｂｅａｐｐｌｉｅｄｔｏｃｍｓｓｍａｔｃｈｕｎｄｅｒｓｐｅｃｉａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．
（下转第５３４４页）
万方数据
科学技术与工程
７卷
参考文献
１赵修凤，尤崇革．凝聚胺检测技术在交叉配血中的应用．兰州医学院学报，２００３；２９（４）：４４－－４５
２马利平。张建国．凝聚胺试验在交叉配血中的应用．济宁医学院
学报．２００５；２８（２）：６２３徐忠．沈行峰．血站和输血机构标准．美国血库协会第２２敝
分用集合｛Ｓ；（盏，Ｙ），１可《膨）表示，如图２所示，其
中，ｓ，的起点和终点分别ｓＩ和五％。下一步，在每一个位置（牟，Ｙ）对应的｛．ｓｊ）集合中，挑选最长的静止
分段并记录该分段中点的对应帧号为Ｍ（ｘ，ｙ）。最
后，第Ｍ（茗，Ｙ）帧处的点被用来填允复原图中的相
应位置，该逻辑可以用下面的公式描述：
肘（重，Ｙ）＝（ＳＴ（ｘ，ｙ）＋ＥＮ（ｘ，ｙ））／２，
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（上接第５３４１页）
参考文献
１乔亚夫梯度折射率光学．北京：科学出版社，１９９１
ＰＬＡ，Ｂｃｉｊｉｎ９１０９８５３，Ｐ·Ｒ·Ｃｈｉｎａ）
Ｈ“ｐｉｔａｌ．ｏｆ
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｅｆｆｉｃａｙａｎｄｓａｆｅｔｙｏｆｓｌｉｄｅｐｏｌｙｂｒｅｎｅｍｅｔｈｏｄ．１１ｐａｔｉｅｎｔｓｗｉｔｈｉｒｒｅｇｕｌａｒａｎｔｉｂｏｄｙ
ｗｅｒｅｃｒｏｓｓｍａｔｃｈｅｄｗｉｔｈｓｌｉｄｅｐｏｌｙｂｒｅａｅｍｅｔｈｏｄａｎｄｔｕｂｅｐｏｌｙｂｒｅｎｅｍｅｔｈｏｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅｃｏａｇｕｌａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓ
２Ｃ０７年６月２５日收到
国家自然科学基金资助项目
（∞３７７００１）资助
·通信作者简介：胨嘉佳（１９８３一）。女，硕士。研究方向；光学和
光电技术。Ｅ—ｍａｉｌ：ｊｌａｊｉ．∞ｈｅｎ＿ｔｊｕ＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｍ．ｃｚ。
２基于像素值变化的图像复原
当通过实验获得的光学图像发生变形时，其中最主要的外在表现形式为像素值的变化。当某一
ｉｎＢｔｈｅｒｍａｌｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｆｉｅｌｄｈａｓｂｅｅｎｐｅｒｆｏｒｍｅｄｂｙｔｈｅｈｉｇＩｌ－ｓｐｅｅｄｃａｍｅｒａ．Ｉｔｓｈｏｗｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｉｍａｇｉｎｇ
ＣＤＭ（”∽＝歇筹
ｄ＝ｌ厶（算，Ｙ，ｉ４－１）一厶（并，ｙ，ｉ）ｌ
（１）
（１）式中，阈值ｒ被用来去除光照产生的噪声。
对固定的坐标位置（并，Ｙ），ＣＤＭ（ｘ，Ｙ）可以表示为帧
数ｆ的函数。它记录了在位置（并，Ｙ）处像素点的值沿时问轴的变化曲线。可以根据ＣＤＭ（ｘ，ｙ）是否大
于零将这条曲线分段，并将其中被检测到的静止部
（Ｋｅｙ
Ｔｅｅｌｍｏｌ，，ＳｙＳｃｉｅｎｃｅ．Ｃｈｉｎ—ＭｉｎｉｓｔＩｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｔｉ肌ｊｉｎ３０００７２，Ｐ．Ｒ．Ｃｈｉｎａ）
［Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｏｐｔｉｅａｌｉｍａｇｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｃａｕｓｅｄｂｙｔｈｅｃｈａｎｇｅｏｆｔｈｅａｉｆｓｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｏｆｒｅｆｒａｃｔｉｖｅｉｎｄｅｘ
１Ⅲ。范围为一０．１ｃ－Ｏ．２３ｒａｎｌ，平均值为０．００２
图４（ｂ）中曲线１的变形幅度范围在一０．２２— ０．１５ｉｌｌｍ，平均值为一０．０８７７／Ｐ．Ｉｌｌ，曲线２的变形幅度范围在一０．１６—０．１６ｍｍ，平均值为一Ｏ．０１７７ｍｍ。
可以看出在图像复原后，多次平均值很小，可近似为０，更接近于中心值。在光学图像测量中，当
在一般情况下，我们都假设空气是折射率均匀分布、透过率非常接近ｌ、色散接近于０的良好光学介质，在不考虑光学系统像差的情况下，光学图像没有变形失真…。但是，在热扰动环境下，如夏季马路上观察的景象飘忽不定，远处的测量目标不停抖动、模糊等等，无法得到目标的真实图像”Ｊｊ。随着温度分布和空气气流等因素的变化，空气折射率分布微小变化的积累”１，对光学系统成像的影响开始增加，直到不能忽略，需要对成像变形进行复原”１。虽然大量的研究成果和补偿技术应用在远距离的、纯随机的天文光学成像系统取得了巨大的成功，但是代价高昂”１。有关中近距离内光学成像系统在空气扰动环境下的补偿问题现在已开始兴起…，需要以合适的成本和相对简单的方法来解决。本文通过热扰动环境下空气变折射率介质下的光学图像变形的实验研究获得的总体规律，提出图像复原方法。
常数的影响光学学报，２００４；２４（５）：５９２—５９６５昊健．杨春平，刘建斌大气中的光传输理论．北京：北京邮电
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社，１９９６７黄战华，王蓓，陈嘉佳．变折射率介质对成像变形的影响天
津大学学撮，２００６；３９（６）：７０８—彳１ｌ
一系列连续图像记录了图像变形在一段时间内变化信息，利用图像像素点值在较长的时间范围内对数据进行分析并充分利用连续图像帧间的相关信息。基于这样一种思路，我们可以对各个像素
图２像素值帧差沿时间轴的变化函教
点沿时间轴的变化规律进行分析，并根据统计规律在整个序列中挑选合适的点对背景进行恢复。
我们定义图像序列为ｔ（ｘ，ｙ，｛），其中菇，Ｙ代表空问坐标，ｉ代表帧数（ｉ＝１，２…．，Ⅳ），．『＼ｒ为图像总帧数。图像的亮度像素值为ＩＬ（Ｘ，Ｙ，；），则图像帧差（ＣＤＭ）反映了相邻帧之间的灰度变化。
第７卷第２０期２００７年１０月１６７１—－１８１９（２００７）２０－５３３９－·０４
科学技术与工程
ＳｃｉｅｎｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙⅫｄＥｎ画ｎｅｅｒｌｎｇ
Ｖ０１．７Ｎｏ．２０Ｏｃｔ．２００７
＠２００７Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｅｎｇｎｇ．
热扰动下成像变形与复原研究
黄战华陈嘉佳＋蔡怀宇
（天津大学精密仪器与光电子工程学院．光电信息技术科学教育部重点实验室．天津３加０７２）
ＳｔｕｄｙｏｎＤｉｓｔｏｒｔｉｏｎａｎｄＲｅｃｏｖｅｒｙｏｆＩｍａｇｉｎｇｉｎａＴｈｅｒｍａｌＤｉｓｔｕｒｂａｎｃｅＦｉｅｌｄ
ＬａｂｏｒａｔｏＤ＇ｏｆＯｐｔｏ·Ｅｌｃｃｔ袖Ｉｎｆｏ㈣ａＨＵＡＮＧＺｈａｎ—ｈｕａ，ＣＨＥＮＪｉａ－ｊｉａ‘，ＣＡＩＹｕａｉ－ｙｕ，ＺＨＡＮＧＹｉｎ—ｘｉｎ
上海：上海科学技术出版社．２００４：５１４张钦辉．临床输血学上海：上海科学技术出版社，２Ｇ００
ＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｎＣｒｏｓｓｍａｔｃｈｉｎｇｗｉｔｈＭｏｄｉｆｉｅｄＳｌｉｄｅＰｏｌｙｂｒｅｎｅ
ＰＡＮｊｉ－ｃｈｕｎ．ＹＵＹａａｇ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｄＢｌｏｏｄＴｒａｎｓｆｕｓｉｏｎ，Ｃ，ｍｅｒａｌ
图４为图像复原前后对比的变化趋势图，竖轴ｅ表示变形位移量，横轴￡表示时间。曲线１表示连续图像每一帧与原图比较的图像位移随时间的变化图，曲线２表示连续图像每一帧与复原图像比较的图像位移随时间的变化图。
图４（ａ）中曲线１的变形幅度范围在一０．１５— ０．１５ｍｍ，平均值为一０．０３２１ｎｌｍ；曲线２变形幅度
变得清晰，图像亮度提高了。但是，从图３中原图和
｜
复原图的对比，复原图的网格边缘并不是很平滑，
：
这与像素点取自不同时间的算法有关。
‘ａ）原圈
（ｂ，补偿凹
图３基于像素值变化的图像补偿数
２．２图像复原后对测量曲线的修正光学图像的变形和失真，使其应用的水平和图
像测量的精度受到限制。依据前述图像变形的规律，可采用多次平均法，在大量实验数据上，多次平均值在误差范围内，可认为在中心值。通过图像复原算法，修正图像曲线，使得多次平均值更接近于中心值，以提高图像测量的精度。
Ｂ（茹，Ｙ）＝，（ｘ，ｙ，Ｍ（茗，Ｙ））
（２）
（２）式中，ｓ１＇（ｘ，Ｙ）和ＥＮ（ｘ，ｙ）是对应于最长静止分
万方数据
２０期
黄战华．等：热扰动下成像变形与复原研究
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段的起点和终点，曰（ｘ，ｙ）为复原的图像。
利用上述算法对高像素数码相机采集的图像
进行复原，如图３所示。用该算法对图像变形的复
原，使得图像的畸变和模糊程度减小了，图像边缘
目目
，，ｌ驴２９啦）
图４图像补偿修正曲线
受到热扰动影响．测量目标图像不停“跳动”。图像随着时间变形不确定时，可以根据多幅连续图像复原以提高图像测量精度。
３结语
运用高速摄像机进行了热扰动下空气折射率变化引起图像变形的实验，通过分析光学成像的变形，获得了图像变形的总体规律。根据所获得规律，提出基于像素值变化的图像复原算法对图像进行复原，以提高图像成像质量。通过统计计算方法提高了图像测量的精度，具有广泛的应用价值。
ｏｆｍａｊｏｒａｎｄｍｉｎｏｒｅｒｏｓｓｍａｔｅｈｉｎｔｗｏｍｅｔｈｏｄｓｗｅｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ．１１ｐｏｓｉｔｉｖｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｍａｊｏｒｃｒｏｓｓｍａｔｃｈｗｅｒｅａｂ－
ｓｅｒｖｅｄｉｎｔｗｏｇｒｏｕｐｓ，ｂｕｔｔｈｅｃｏａｇｕｌａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓｗｉｔｈｓｌｉｄｅｐｏｌｙｂｒｅｎｅｍｅｔｈｏｄｗｅｒｅｌｏｗｅｒｔｈａｎｔｈｅｍｗｉｔｈｔｕｂｅ