大气湍流参数对图像退化效果影响的研究

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关键湍流大气光学参数测量方法与技术研究的开题报告

关键湍流大气光学参数测量方法与技术研究的开题报告一、论文选题背景与意义近年来，光学遥感技术在大气环境监测和天文观测等领域得到了广泛应用。

然而，大气光学扰动——湍流，对光传输造成的衍射、散射、吸收等影响是不可避免的。

由于湍流的非线性特性和随机性，它对光的传输常常表现为空间和时间上的不规则变化。

这不仅给地面光学设备制造和光学遥感技术应用带来了挑战，也给天文望远镜的高精度测量和图像采集带来了很大的困难。

关键湍流是大气中产生湍流的主要动力学机制。

研究表明，关键湍流和湍流视场参数之间有着很强的相关性。

因此，在大气光学研究中，关键湍流视场参数的测量和研究具有非常重要的意义。

本论文旨在探究关键湍流视场参数的测量方法与技术，以提高湍流光学扰动对光传输的影响预测和控制水平，从而为光学设备制造和光学遥感技术应用乃至天文观测等领域提供有力的支撑。

二、主要研究内容与技术路线本论文的主要研究内容包括：1. 关键湍流视场参数的理论研究，包括湍流视场波谱、湍流相干长度等参数的定义和推导；2. 关键湍流视场参数的测量方法与技术研究，包括基于自相似性理论的自回归模型法、时间延迟多普勒速度传感器法等方法的原理分析和实验研究；3. 关键湍流视场参数的应用研究，包括大气透明度的预测和控制、光学设备制造和光学遥感技术的优化设计等方面。

本论文的技术路线如下：1. 理论研究与文献综述。

根据国内外关于关键湍流视场参数的研究现状和进展，总结和分析其理论基础和关键技术，明确研究方向和目标；2. 实验设计与数据采集。

根据自回归模型法、时间延迟多普勒速度传感器法等关键湍流视场参数测量方法的原理和特点，设计并构建实验平台，采集关键湍流视场参数的相关数据；3. 数据处理与分析。

选用MATLAB等数据处理和分析软件对实验数据进行处理和分析，得出关键湍流视场参数的定量化结果，并进一步对测量精度和可靠性进行评估和优化；4. 结果展示与应用。

根据关键湍流视场参数的实际应用需求，以大气透明度预测和控制、光学设备制造和光学遥感技术优化设计为例，将研究结果进行展示和应用。

基于序列图像的湍流退化图像复原方法研究

第３卷第２５期
２１年６０２月
长春理工大学学报（自然科学版）
ＪｕｎｌｆａｇｈｎＵｎｖｒｉｆｃｅｃｎｅｈｏｏｙ（ｔｒｌｃｅｃｄｔｎｏｒａｏＣｈｎｃｕｉｅｓｙｏＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇＮａｕａｉｎｅＥｉｏ）ｔＳｉ
ＡｔｏｐｒｃＴｕｂｕｅｃｓｏｔｄｍａｅＲｅｔｒｔｏｍｓｈｅｉｒｌｎｅＤｉｔｒｅＩｇｓｏａｉｎ
ＢａｅｎＩａｅＳｑｎｅｓｄｏｍｇｅｕｅｃ
ＺＨＵｎ，ＺＹａＨＡ０ｎ，ＹＡＮＧｉｈａＧＡＯｎＸｉＪｎｕ，Ｆｅｇ，ＷＡＮＧｈｏｉＺａｙ
校正。
根据序列图像相邻图像相关性较大，图像问信息互补等特点，常可将序列图像配准方法分为参通
Ｋｅｒｓ：ａｍｏｐｅｉｔｒｕｅｃ；ｉｇｅｕｎｅＢ一＠ｌｅｏ－ｒｉｅｉｔａｉｎ；ｆｔｒｙｗｏｄｔｓｈｒｃｕｂｌｎｅｍａｅｓｑｅｃ；ｉ，ｎｎｉｄｒｇｓｒｔｏｎｇｉｅｌ
受大气湍流的影响，气折射率发生着不规则大变化，致光通过大气传播后的路径发生改变，导 Байду номын сангаас
Ａｂｔｃ：Ｔｈｓａｅｐｏｏｅａｓｒｔａｉｐｐｒｒｐｓｄｍｅｈｄｆｔｏｐｅｉｔｒｕｅｃｄｓｏｔｄｍａｅｗｈｃｉｂｓｄ１ｉｇｓ — ｔｏｏａｍｓｈｒｃｕｂｌｎｅｉｒｅｉｇｓｔｉｈｓａｅ０１ａｍａｅｅ — ｑｅｃ．ＴｈｓｍｅｈｄｓｄＢｐｉｅｎｎｉｉｒｇｓｒｔｎｌｃｎｌｇｏｅｔｒｔｅｉｇｄｆｒｔｎｃｕｅｙｔｕｎｅｉｔｏｕｅａｓｌｏ —ｒｄｅｉｔａｉｅｈｏｏｙｔｒｓｏｅｈｍａｅｅｏｍａｉａｓｄｂａ— ｎｇｏｏｍｏｐｅｉｕｂｌｎｅａｄｆｔｒｔｌｎｔｓｔｅｒｍａｎｎｏｓｎｍａｅ，ａｄｔｅｈｅｒｄｄｉｇｓａｅｒｓｏｅ．ｓｈｒｔｒｕｅｃｎｉｅｓｏｅｉａｅｈｅｉｉｇｎｉｅｉｉｇｓｎｈｎｔｅｄｇａｅｍａｅｒｅｔｒｄｃｌｍｉＥｘｅｉｎｓｓｏｄｔａｈｅｈｄｎｔｉｐｐｒｃｎｒｓｏｅｔｒｕｅｃ —ｄｇａｅｍａｅｌｐｒｍｅｔｈｗｅｈｔｔｅｍｔｏｉｈｓａｅａｅｔｒｕｂｌｎｅ — ｅｒｄｄｉｇｓｗｅ１．

基于大气湍流光学传递函数的图像复原

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。

气象测绘中的大气湍流影响与校正方法解析

气象测绘中的大气湍流影响与校正方法解析引言：气象测绘是研究大气现象的科学领域，通过观测和记录天气条件、气候模式和气候变化以及其他与大气有关的参数，从而帮助我们理解和预测天气情况。

然而，大气湍流是一种不可忽视的因素，它对气象测绘的精确度和准确性产生着重要影响。

本文将解析大气湍流的影响以及相应的校正方法。

一、大气湍流的概念与特征大气湍流是大气中流速和温度等物理量的不规则、随机的空间和时间变化。

它是由于地表和大气层之间的动量和能量交换而产生的。

大气湍流的特征包括涡旋、旋涡、不规律性和随机性。

这种不可预测性使得气象测绘中的精确度存在困难。

二、大气湍流对测绘结果的影响1. 测量仪器性能：大气湍流会对测量仪器的工作稳定性产生影响，使得测绘结果具有一定的误差。

例如，它会导致测量传感器的抖动，进而影响气温、湿度以及风向风速等参数的测量准确性。

2. 数据采集和处理：大气湍流使得气象测绘中的数据采集和处理变得复杂。

传感器在不同位置和时间的测量值会出现明显的差异，这导致了数据的不一致性和不可靠性。

因此，需要进行相应的数据处理和校正。

三、大气湍流校正方法1. 模型模拟：基于数学模型来模拟大气湍流现象是一种较为常见的校正方法。

通过收集气象数据并结合统计推断和计算流体力学原理，可以建立适当的模型来预测和校正大气湍流的影响。

这种方法具有一定的可行性，但在实际应用中仍存在一定的限制。

2. 传感器技术改进：改进和更新测绘传感器的技术是另一种校正大气湍流的方法。

例如，采用更灵敏的传感器和传感器阵列来提高测量的空间分辨率和时间分辨率，从而减小大气湍流对测绘结果的影响。

此外，使用先进的数据处理算法和技术，可以提高数据精度和准确性。

3. 参考站点矫正：通过选择并设置合适的参考站点来校正大气湍流的影响。

参考站点应具有代表性，在地理分布、气候特征和观测仪器等方面与目标站点相似。

通过收集参考站点和目标站点的数据进行对比和校正，可以减小大气湍流对测绘结果的影响。

基于生成逆推的大气湍流退化图像复原方法

基于生成逆推的大气湍流退化图像复原方法崔浩然;苗壮;王家宝;余沛毅;王培龙【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2024(41)1【摘要】大气湍流是影响远距离成像质量的重要因素。

虽然已有的深度学习模型能够较好地抑制大气湍流引起的图像像素几何位移与空间模糊,但是这些模型需要大量的参数和计算量。

为了解决该问题,提出了一种轻量化的基于生成逆推的大气湍流退化图像复原模型,该模型包含了去模糊、去偏移和湍流再生成三个核心模块。

其中,去模糊模块通过高维特征映射块、细节特征抽取块和特征补充块,抑制湍流引起的图像模糊;去偏移模块通过两层卷积,补偿湍流引起的像素位移;湍流再生成模块通过卷积等操作再次生成湍流退化图像。

在去模糊模块中,设计了基于注意力的特征补充模块,该模块融合了通道注意力机制与空间混合注意力机制,能在训练过程中关注图像中的重要细节信息。

在公开的Heat Chamber与自建的Helen两个数据集上,所提模型分别取得了19.94 dB、23.51 dB的峰值信噪比和0.688 2、0.7521的结构相似性。

在达到当前最佳SOTA方法性能的同时,参数量与计算量有所减少。

实验结果表明,该方法对大气湍流退化图像复原有良好的效果。

【总页数】6页(P282-287)【作者】崔浩然;苗壮;王家宝;余沛毅;王培龙【作者单位】陆军工程大学指挥与控制工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP391【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2.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3.基于改进湍流模型和偏振成像技术的水下退化图像复原方法4.基于改进湍流模型和偏振成像技术的水下退化图像复原方法5.基于多尺度生成对抗网络的大气湍流图像复原因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

图像恢复盲解卷积之文献综述

图像恢复盲解卷积之文献综述摘要:本文对近20年图像恢复的相关算法做了综述,最后寻找一种更适合针对大气湍流造成的图像质量退化的图像进行复原的方法,在处理效果上更进一步,并且能针对多帧图像进行修复。

关键词:图像恢复盲解卷积PSF1 课题的研究意义由于大气湍流扰动的影响,使得探测器(如地基天文望远镜、卫星成像探测装置等)获取的图像质量退化,甚至严重影响对目标的识别和检测。

为了解决因大气湍流造成的图像退化问题,近几十年来已发展了多种技术方法,主要包括空间望远镜、自适应光学和事后处理等三种方法。

目前检索的国外资料以天文望远镜应用居多,用于解决大气扰动对成像观测的影响。

由于原理相同,图像解卷积方法同样可应用于空间对地遥感领域,以解决环境扰动或自身形变对成像观测的影响。

由于大气湍流扰动以及成像设备分辨率的限制,使得探测器获取的图像质量退化,甚至严重影响对遥感影像的识别和判读。

但是,通常人们很难获得遥感影像获取时刻成像过程的点扩散函数,并且,在当前的技术条件下,大气湍流被认为是高度随机的,很难建立一个准确的数学模型。

因此,采用盲解卷积的方法来获取高清晰的遥感影像就成为一种常用方法。

通常图像恢复方法均在PSF已知下进行,实际上它通常是未知的。

盲解卷积算法恢复是利用原始模糊图像,同时估计PSF和清晰图像的一种图像恢复方法。

盲解卷积并不是真的“盲”,通常还需要一些额外的信息,例如一些约束条件,能量约束,非负约束等。

利用仅有的一些信息,进行最优化运算,获得目标图像。

2 盲解卷积算法盲解卷积算法主要有两大类。

第一大类是先对点扩展函数PSF进行估计,然后再用传统的图像恢复方法对图像进行恢复。

这种方法的最大优点是计算比较简单。

第二大类是将估计与算法合并,同时获得估计的PSF和目标图像值。

该方法的应用面较之第一种方法要广,但计算比较复杂。

经搜索资料知,现有的盲解卷积算法比较多,主要有:空间域迭代盲目去卷积、利用傅里叶变换的迭代盲目去卷积、最大似然估计方法、模拟退火方法以及最小熵方法等。

基于大气调制传递函数的天气退化图像复原方法研究

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．
－
４０・
沈阳理工大学学报
２００６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
Ｏｃ２００６Ｌ来自文章编号：０３—１５（０６）５— ０９—０１０２１２０００３４
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ｌ０６）１１８
收稿日期：０５—１一ｌ２０１５
作者简介：董涛（９Ｏ）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２１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

基于大气湍流的光学成像系统性能研究

基于大气湍流的光学成像系统性能研究随着科技的不断进步，光学成像系统在现代生活中的应用越来越广泛。

然而，由于大气湍流对光传输的影响，光学成像系统的性能往往会受到限制。

因此，人们对于基于大气湍流的光学成像系统性能进行研究成为了一个热门的课题。

大气湍流是指大气中因温度、压力和湿度等参数的不均匀性所引起的气流的不规则运动。

这种运动往往会导致光的传输受到湍流涡旋的扰动，使光的传输路径发生弯曲、偏移和增加相位差等现象，从而影响光学成像系统的成像质量。

为了研究基于大气湍流的光学成像系统性能，科学家们采取了多种手段和方法。

其中，一种常用的方法是通过数值模拟进行研究。

科学家们根据湍流的运动特性，建立了合适的数学模型，利用计算机进行模拟计算，得到了光学传输路径的扰动情况，从而研究光学成像系统的成像质量。

这种方法具有灵活性强、成本低等优点，可以帮助科学家们更好地理解大气湍流对光学系统的影响。

另一种常用的方法是通过实验研究。

科学家们利用气象球、激光测风仪等仪器设备，对大气湍流进行实时监测和测量。

通过这些实验数据，科学家们可以获得大气湍流的运动特性和变化规律，进而研究光学传输路径的扰动情况。

这种方法具有直观性强、可靠性高等优点，可以为实际应用提供可靠的数据支持。

基于大气湍流的光学成像系统性能研究不仅仅可以帮助科学家们更好地了解大气湍流对光学系统的影响，还对于提高光学成像系统的成像质量具有重要意义。

在军事、遥感、天文等领域，光学成像系统常常需要在复杂的大气湍流环境中工作。

如果能够深入研究大气湍流对光学系统的影响，并根据研究结果进行系统优化和改进，就可以显著提高光学成像系统的成像精度和稳定性。

值得注意的是，基于大气湍流的光学成像系统性能研究还面临一些挑战和难题。

首先，湍流现象十分复杂，涉及的参数和变量众多，研究难度较大。

此外，湍流的运动特性和变化规律也存在一定的不确定性，对于系统性能的研究提出了一定的挑战。

因此，科学家们仍然需要继续努力，开展更深入、更广泛的研究，为基于大气湍流的光学成像系统性能提升提供更为有效的解决方案。

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

面向大气湍流畸变场景的卷积图像校正方法

面向大气湍流畸变场景的卷积图像校正方法
成宽洪;吴钰博;朱凌建;李佳;李军怀
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2024(60)11
【摘要】大气湍流引发的折射率在时间和空间上的随机波动,会使远程成像系统捕获的图像出现时空模糊和几何畸变,严重削弱了图像的视觉效果和应用价值。

针对这一问题,许多学者尝试采用多帧幸运区的方法和基于卷积神经网络的深度学习方法来修复大气湍流引起的图像畸变。

然而,在强湍流情况下,这些方法通常模型训练难度较大,湍流自适应性校正能力较为薄弱。

为了解决上述问题,经研究提出了一种改进的深度学习网络来提升湍流畸变校正的性能。

该网络采用Transformer端到端的网络结构,利用多头自注意力跨通道捕获局部上下文信息;对一级校正网络采用蒙特卡洛Dropout策略进行训练,通过模型不确定性来提取传统方法难以捕获的退化区域;利用提取到的不确定性映射作为引导信息,输入第二级校正网络提升校正准确性。

在基于时空模糊加几何畸变的合成湍流退化图像集上进行了实验,证明了提出方法的有效性。

【总页数】9页(P215-223)
【作者】成宽洪;吴钰博;朱凌建;李佳;李军怀
【作者单位】西安理工大学计算机科学与工程学院;西安理工大学机械与精密仪器工程学院;中国人民解放军空军工程大学基础部
【正文语种】中文
【中图分类】TP751
【相关文献】
1.大气湍流引发图像畸变的校正研究
2.一种面向球姿态检测的图像透视畸变校正方法
3.大气湍流位相畸变自适应光学校正的数值分析
4.涡旋电磁波的大气湍流相位畸变校正方法
5.面向开环扫描系统的超声图像畸变校正方法
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图像复原研究报告

图像复原研究报告在当今的数字时代，图像作为信息传递的重要载体，其质量的优劣直接影响着我们对信息的获取和理解。

然而，由于各种因素的影响，图像在获取、传输和存储过程中往往会出现失真、模糊、噪声等问题，这就需要图像复原技术来对其进行修复和改善。

图像复原的目的是根据退化图像的特征和相关先验知识，尽可能地恢复出原始的清晰图像。

要理解图像复原，首先需要了解图像退化的原因。

常见的图像退化因素包括光学系统的像差、成像设备与物体的相对运动、大气湍流、传感器噪声、压缩失真等。

这些因素会导致图像的清晰度下降、细节丢失、色彩偏差等问题。

为了实现图像复原，研究人员提出了多种方法和技术。

其中，基于滤波的方法是较为常见的一类。

例如，均值滤波通过计算邻域像素的平均值来平滑图像，但它在去除噪声的同时也会模糊图像的边缘。

中值滤波则通过选取邻域像素的中值来替代中心像素值，对于椒盐噪声有较好的去除效果，同时能较好地保留边缘信息。

还有一种基于逆滤波的方法。

逆滤波的基本思想是根据图像退化的数学模型，通过对退化图像进行反卷积操作来恢复原始图像。

然而，在实际应用中，由于噪声的存在以及退化函数的不确定性，逆滤波往往效果不佳，甚至可能导致图像的进一步恶化。

除了上述传统方法，近年来基于模型的图像复原技术也取得了显著进展。

例如，全变分（Total Variation，TV）模型通过最小化图像的总变分来达到去噪和保持边缘的目的。

这种方法在处理具有平滑区域和锐利边缘的图像时表现出色。

另外，深度学习在图像复原领域也展现出了强大的能力。

深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）能够自动学习图像的特征和模式，从而有效地恢复出清晰的图像。

例如，一些基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的图像复原方法，通过生成器和判别器的对抗训练，能够生成逼真的复原图像。

在实际应用中，图像复原技术有着广泛的用途。

【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。

大气环境对遥感图像质量影响

大气环境对遥感图像质量影响一、大气环境概述大气环境是地球表面包围的气体层，它对遥感图像的质量有着直接和间接的影响。

大气环境由多种气体组成，包括氮气、氧气、水蒸气、二氧化碳以及其他微量气体。

这些气体在不同程度上吸收和散射太阳辐射，从而影响遥感传感器接收到的信号。

此外，大气中的气溶胶、云层和雾等也会影响遥感图像的质量和解析度。

大气环境对遥感图像质量的影响主要体现在以下几个方面：1.1 大气吸收大气中的气体分子和气溶胶颗粒会吸收特定波长的电磁波，导致遥感图像在某些波段上信号减弱。

这种吸收效应在红外和紫外波段尤为显著，因为这些波段的辐射更容易被大气中的水汽和臭氧吸收。

1.2 大气散射大气散射是指大气中的分子和颗粒物对电磁波的散射作用。

散射会导致遥感图像上出现模糊和对比度降低的现象，尤其是在可见光和近红外波段。

散射效应与大气中的气溶胶浓度、云层厚度以及相对湿度等因素密切相关。

1.3 大气折射大气折射是由于大气密度随高度变化引起的电磁波路径弯曲现象。

大气折射会影响遥感传感器的几何精度，导致图像上的地物位置发生偏移。

这种偏移在低空遥感和长距离传输中尤为明显。

1.4 云层和雾云层和雾会阻挡或散射太阳辐射，从而降低遥感图像的可见性和质量。

云层的存在使得地表特征难以被遥感传感器捕捉，而雾则会导致图像对比度降低，细节丢失。

二、大气环境对遥感图像质量影响的分析2.1 大气吸收对遥感图像质量的影响大气吸收对遥感图像质量的影响主要表现在特定波段的信号衰减上。

例如，在红外波段，水汽的吸收会导致遥感图像在这一波段的信号显著减弱，影响地表温度的准确测量。

为了减少大气吸收的影响，遥感数据处理中通常会采用大气校正模型来估计和校正吸收效应。

2.2 大气散射对遥感图像质量的影响大气散射会导致遥感图像的对比度降低和细节模糊。

散射效应在图像上表现为背景亮度的增加和目标特征的减弱。

为了改善散射引起的图像退化，可以采用图像增强技术和大气校正算法来提高图像质量。

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。

图像退化与复原实验报告

电子科技大学实验报告学生姓名：李雄风学号：2905301014指导老师：彭真明日期：2012年4月12日光电楼327、329学生机房二、实验项目名称：图像退化与复原三、实验原理：1.图像退化与复原图像复原是图像处理的主要内容之一，所谓图像复原就是指去除或减轻在图像获取过程中发生的图像质量的下降。

成像过程中的图像“退化”，是指由于成像系统各种因素的影响，使得图像质量降低。

图像复原可以看作图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真。

图像在形成、传输和记录过程中，由于受到多方面的影响，不可避免地造成图像质量的退化（degradation）。

造成图像退化的原因很多，主要有：•射线辐射、大气湍流等造成的照片畸变；•模拟图像数字化的过程中，由于会损失部分细节，造成质量下降；•镜头聚焦不准产生的散焦模糊；•成像系统中始终存在的噪声干扰；•拍摄时，相机与景物之间的相对运动产生的运动模糊；•底片感光、图像显示时会造成记录显示失真；•成像系统的像差、非线性畸变、有限带宽等造成的图像失真；•携带遥感仪器的飞机或卫星运动的不稳定，以及地球自转等因素引起的照片几何失真。

2.维纳（Wiener）滤波掌握图像f和噪声n的准确先验知识是非常困难的，一种较为合理的假设是将它们近似的看成是平稳随机过程。

假设和表示f和n的自相关矩阵，其定义为：式中，E{•}代表数学期望。

定义，得：假设M=N，和分别为图像信号和噪声的功率谱，则：式中，，。

四、实验目的：1.了解光电图像的退化原因和熟悉退化模型；2.掌握和理解基本的噪声模型及运动模糊退化过程；3.熟悉和掌握几种经典的图像复原方法及其基本原理；4.能熟练利用Matlab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。

1.滤波器设计及图像滤波实验；2.基于Wiener滤波的图像复原。

六、实验器材（设备、元器件）：微型计算机、Matlab工具及相应的开发环境。

北大医学数字图像处理6.1图像退化模型

系统，计算时的二维问题就变成行和列的两次一维计算。
6.1.1 空间域图像退化模型（Image Degraded Model）
实际问题中，我们还要考虑图像噪声，if image noise is n( x, y) ,且
为加性的，得图像退化模型
+∞
g(x, y) = ∫ ∫ f (α, β )h(x −α, y − β )dα d β + n(x, y) −∞
−∞
。
+∞
∫ F ∗ (u ) → f (α )e j 2π uα dα
−∞
证明：
9
第六章图像复原
∫ ∫ ∫ [ ] +∞
f (x)
g(x)
e−
j
2π ux dx
=
+∞
⎡+∞ ⎢
f (α )g(x + α )dα ⎤⎥e− j2πuxdx
−∞
⎣ −∞ −∞
⎦
∫ ∫ =
+∞
f
⎡+∞ (α ) ⎢
g(x + α )e− j2πuxdx⎤⎥dα
则二维离散相关可表示为：
M −1 N −1
∑ ∑ fe (x, y) ge (x, y) =
fe (m, n)ge (x + m, y + n)
m=0 n=0
Where x = 0,1, 2,..., M −1; y = 0,1, 2,..., N −1.
6.1.4 能量表示[1,6] 如果把图像作为二维随机过程的一个样本，它的功率谱密度定义为
3
第六章图像复原
h(x, y,α , β ) = T {δ (x −α , y − β )}

第五章图像退化模型

第五章图像退化模型同学们好，今天我们要给大家讲解的内容是图像退化与复原。

在开始之前我们先来看几张图片可以看到，第一幅图像是由于镜头聚焦不好引起的模糊，第二幅是由于小车运动产生的模糊，第三幅是大气湍流影响的结果，a中，大气湍流可以忽略不计，b为剧烈湍流影响的结果，c和d分别为中等湍流和轻微湍流影响的结果。

从以上几张图片可以看出，成像过程中不同因素的影响导致影响质量下降，这就是所谓的图像退化。

图像退化由此，我们给出图像退化的描述（图像退化及其过程描述）如下：图像的退化是指图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，使图像的质量下降（变坏）。

其典型表现为:模糊、失真、有噪声。

产生原因：成像系统像差、传感器拍摄姿态和扫描非线性、成像设备与物体运动的相对运动、大气湍流、成像和处理过程中引入的噪声等。

图像复原针对这些问题，我们需要对退化后的图像进行复原。

这是我们本节内容的第二个关键词图像复原，图像复原就是尽可能恢复退化图像的本来面目，它是沿图像退化的逆过程进行处理，也就是如果我们知道图像是经历了什么样的过程导致退化，就可以按其逆过程来复原图像。

因此，图像复原过程流程如下：找退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像典型的图像复原是根据图像退化的先验知识，建立退化现象的数学模型，再根据模型进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。

因此，图像复原的关键是知道图像退化的过程，即图像退化模型。

并据此采用相反的过程求得原始图像。

针对不同的退化问题，图像复原的方法主要有：代数方法恢复、运动模糊恢复、逆滤波恢复、维纳滤波恢复、功率谱均衡恢复、约束最小平方恢复、最大后验恢复、最大熵恢复、几何失真恢复等。

这里也许同学们会有一个疑问，那就是图像复原和前面讲过的图像增强有什么区别呢？区别如下：图像增强不考虑图像是如何退化的，而是主观上试图采用各种技术来增强图像的视觉效果。

因此，图像增强可以不顾增强后的图像是否失真，只要达到想要的目视效果就可以。

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析。采用包含湍流内外尺度影响的波结构函数、折射率谱以及成像系统退化函数的改进的 Kolmogorov 谱湍流退化模型，该
模型引入更完整的先验约束条件，更接近于大气湍流的物理特性。通过该退化模型对大气湍流相关参数进行仿真研究，对
图像退化进行理论描述，总结了对图像退化影响的主要的大气相关参数。对进行湍流相关参数的测量和湍流退化图像校正
的复原算法的研究具有重要意义。实验结果表明大气相干长度和格林伍德频率是影响图像退化主要的大气湍流相关参数。
关键词：大气湍流；图像退化；大气相干长度；格林伍德频率
中图分类号： TP391
文献标识码：A
文章编号：1672-9870（2018）04-0095-05
Research On Influence of Atmosphers on Image Degradation
ZOU Hao，LI Qingyao，ZHAO Qun，WANG Jianying，LIU Zhichao，YANG Jinghua
（School of Optoelectronic Engineering，Changchun University of Science and Technology，Changchun 130022）
邹皓，李清瑶，赵群，王建颖，刘智超，杨进华
（长春理工大学光电工程学院，长春 130022）
摘要：对远处目标进行观测时，大气湍流是影响成像质量的主要因素，使得观测到的目标图像是严重抖动和模糊的。研
究几种大气相关参数对图像退化的影响，总结了影响图像退化的主要的大气湍流相关参数，对退化图像的特征进行了分
第 41 卷第 4 期 2018 年 8 月
长春理工大学学报（自然科学版）
Journal of Changchun University of Science and Technology （Natural Science Edition）
Vol.41 No.4 Aug.2018
大气湍流参数对图像退化效果影响的研究
图像质量的下降，会造成有价值信息的丢失。在遥感、天文观测、交通监控等一些情况下所获得的退化图像，如果信息丢失就会造成巨大的损失，所以有效复原退化图像是至关重要的。其中目标通过大气湍流成像必然会受到大气湍流的影响。在成像过程中，大气湍流随机地干扰图像成像，使成像焦平面
产生像点强度分布扩散、峰值降低、图像模糊和位置偏移等气动光学效应，给目标识别带来了很大的困难。大气湍流退化图像的复原是一个世界性难题，它的研究富有挑战性。近 50 年来，人们对湍流的认识越来越深入，最突出的是发现了湍流是多尺度有结构的不规则运动［1，2］。这为大气湍流的仿真研究
Abstract：When observing distant targets，atmospheric turbulence is the main factor affecting the imaging quality，making the observed target images are severely shaking and fuzzy. In this paper，the effects of several atmospheric parameters on image degradation are studied. The main parameters of atmospheric turbulence affecting image degradation are summarized and the characteristics of the turbulent image are analyzed. The newmodel is derived from the wave structure function and refractive index profiles considering turbulence internal and external scale and thin lens imaging degradation function. Compared with the model derived from Kolmogorov spectrum， more complete transcendent constraints is introduced in the new model，and the model is more similar to the physical characteristics of atmospheric turbulence. The degradation model is used to simulate the atmospheric turbulence related parameters，the image degradation is theoretically described，and the main atmospheric parameters of image degradation are summarized. It is of great significance for the study of the recuperation algorithm of further turbulence correlation parameters and the image correction of turbulence degradation. The results of the experiment show that the atmospheric coherent length and greenwood frequency are the main parameters of atmospheric turbulence affecting image degradation. Key words：atmospheric turbulence；image degradation；atmosphere coherent length；Greenwood frequency