适用于天文观测的图像复原算法研究

摘要

地基光学天文望远镜通过大气层对空间目标成像时，受到大气湍流的干扰，导致图像模糊，降低了天文图像的科研价值。通过自适应光学系统，可实时纠正大气湍流造成的干扰，提高天文观测图像的质量。但自适应光学仪器比较复杂，受硬件条件的限制，其对大气湍流的补偿是片面的，真实图像中依然丢失相当多的高频成分。因此，对自适应光学系统处理的天文图像再进行图像复原后处理是非常有意义的。
　　本论文就地基天文观测图像的盲复原进行了研究，完成的工作和主要创新点如下：
　　（1）反卷积算法的仿真对比和研究改进。本文仿真分析了逆滤波法、维纳滤波法、最小二乘方滤波法、Lucy-Richardson算法和伸缩梯度投影算法(SGP)。仿真表明，SGP算法在复原精度方面表现更优。实际情况中，清晰天文图像是未知的，再加上噪声的干扰，迭代类算法无法自行停止迭代。对此，给出一种可自动停止迭代的改进算法。仿真表明，改进的算法对最优点判断较为准确，使反卷积算法能够运用于实际天文图像处理。
　　（2）PSF估计算法的仿真对比和研究改进。根据天文图像特点，详细分析了基于稀疏测度的 PSF估计算法，通过仿真对比验证了该算法较其他算法更适于天文图像PSF估计。在原算法基础之上，借鉴一种基于图像局部结构张量的度量，通过大量仿真，给出一种正则化参数调整策略。对于不同的天文退化图像，基于此策略可自动调整正则化参数，获得比原算法中固定参数更好的复原效果，提高了算法的适用性。绝大多数PSF估计算法中，通常把PSF尺寸作为已知量。现实中，PSF尺寸是未知的。对此，给出一种基于边界测度的 PSF尺寸估计算法。仿真表明，该方法能较为准确的估计出PSF尺寸。
　　（3）天文图像预处理的仿真对比和研究改进。为了改善复原效果、加快算法处理速度，对天文图像进行包括降噪和目标支持域提取两方面的预处理的研究实现。研究分析了均值滤波、中值滤波、基于总变分的降噪和基于块匹配和三维变换滤波(BM3D)算法，并通过仿真对比验证了BM3D算法降噪效果更优；天文图像目标通常是有限支持域的，结合天文图像的特点，本文给出一种基于二值形态学和边缘检测的目标支持域提取方法，仿真显示该方法可有效地完成天文图像目标支持域的提取，并且经目标支持域提取后算法处理效率大大提高。
　　（4）在分析研究了反卷积算法、PSF估计算法和图像预处理方法之后，将这几个模块级联起来形成天文图像盲复原系统。仿真结果表明，本文提出的天文图像盲复原系统能够较好的复原天文图像、恢复图像细节信息且处理效率较高。

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第一章 绪论

§1.1 天文图像复原研究意义

§1.2 天文图像复原研究现状

§1.3 论文主要内容、创新点和论文安排

第二章 图像的反卷积

§2.1 图像退化复原模型

§2.2 经典图像复原算法

§2.3 改进的自动停止的SGP算法

§2.4 本章小结

第三章 点扩散函数(PSF)估计

§3.1 点扩散函数(PSF)估计方法分析

§3.2 基于变正则化参数的改进的PSF估计算法

§3.3 点扩散函数(PSF)尺寸估计

§3.4 本章小结

第四章 天文图像预处理

§4 .1天文图像降噪

§4.2 天文图像目标支持域提取

§4.3 本章小结

第五章 天文图像盲复原系统

§5.1 天文图像盲复原的处理流程

§5.2 仿真实验与分析

§5.3 本章小结

第六章 总结与展望

§6.1 全文总结

§6.2 有待进一步研究的工作

参考文献

致谢

作者在攻读硕士期间主要研究成果