基于小波变换的湍流退化图像复原技术研究

CIOMP OpenIR

	基于小波变换的湍流退化图像复原技术研究
	徐晓睿
学位类型	硕士
导师	戴明
	2018
学位授予单位	中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
学位授予地点	中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)
学位名称	硕士
关键词	湍流退化图像图像复原小波分解阈值法去噪 Richardson-Lucy复原算法
摘要	大气湍流是大气中的一种不规则运动形式,湍流现象的形成是由于温度、压力等因素的改变导致大气的密度出现不规则变化,即大气的折射率也是不规则的,这样对光学成像就会有很大的影响。因为湍流干扰当光学系统通过大气对目标成像时,观测图像会出现像点强度扩散、图像模糊、像点漂移等湍流效应。这就给目标观测、识别、跟踪等一些列需要从图像中获取信息的操作带来影响,因此复原湍流退化图像是一个具有实际应用价值的研究,也是一个极具挑战性的难题。但是湍流退化图像的点扩展函数是未知的且变化也是无规则的,使得无法建立统一的数学模型。由于这类问题难以获得确切的先验知识,所以通常采用盲图像复原的手段进行研究。为了能将湍流退化图像恢复成高质量的目标图像,本文对湍流退化图像的复原算法展开研究,提出一种基于小波变换的湍流退化图像复原算法。该算法利用了小波的时频特性,首先对湍流退化图像进行小波分解,可得到不同分解尺度下,不同频带的子图像。噪声主要集中在图像的高频部分,因此在低频部分利用RL盲复原算法进行去模糊,高频部分则是用小波阈值法进行去噪。根据不同方向的高频子段的小波系数,估计出各个高频子段噪声方差,进而求得适用于各频段的自适应阈值,以这些阈值为软阈值法的临界条件分别对各频段的小波系数进行收缩,最后将各部分的子图像进行小波重构后来实现湍流退化图像的复原。这样不但降低了算法计算难度和能提高算法的抗噪能力。完成的主要工作包括:1、简单的介绍了大气湍流的产生原理,和湍流对成像系统造成的影响和研究意义,以及国内外对该问题的研究进展。2、图像复原技术的概述。阐述了图像复原技术的原理和退化模型的建立,还介绍了一些传统的图像复原方法与几种盲复原的算法原理,并且分析了它们各自的优劣。3、改进了小波阈值法。先介绍了小波变换的基础理论为后面介绍图像的二维小波变换做铺垫。还研究了小波变换在图像处理中的应用,发现小波变换的时频局部特性可以灵活地对图像的细节信息进行处理。根据这个特性还研究了小波阈值法去噪,但是一些常用的阈值法中采取的都是全局阈值,并不能充分的利用小波的特性。因此研究了自适应阈值的Nornaml Shrink法,并对其改进提出了一种应用于图像高频段的自适应阈值的去噪手段。并通过仿真实验证明该方法较传统的去噪方法具有保持图像细节和边缘特征的优点。4、小波域上用Richardson-Lucy复原算法。介绍了Richardson-Lucy算法的推导过程,给出了最终的迭代公式。但是由于湍流的影响,无法知道点扩散函数,因此研究了Biggs对点扩散函数的估计方法,用观测的退化图像来计算初始的点扩散函数。然后利用求出的初始点扩散函数,和退化图像,来求原始清晰图像的估计值,再由当前迭代时刻的图像估计通过这个交替迭代的过程来求下一个时刻的值,去逼近最佳的原始清晰图像。最后通过小波逆变换得到了重构后的复原图像。并且进行大量的实验证明了该算法对湍流退化图像有较好的复原作用,相较于单纯使用RL算法在复原效果上有一定的提高,并且还具有更好的抗噪能力和更快的运算速度。
文献类型	学位论文
条目标识符	http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/61640
专题	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	徐晓睿. 基于小波变换的湍流退化图像复原技术研究[D]. 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所). 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所),2018.

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基于小波变换的湍流退化图像复原技术研究.（5235KB）	学位论文		开放获取	CC BY-NC-SA	请求全文