基于总变分正则化算法的散射计图像重构

摘要

目前业务化运行的星载散射计分辨率一般为25 km,在分辨率需求较高的应用中(如极地海冰监测、热带雨林监测、近岸风场研究等)受到了限制.散射计图像重构技术可以在不改变系统硬件的前提下,通过数据处理方法的改进,提高分辨率.现有的散射计图像重构方法(SIR)是基于图像处理领域中较早期的乘性代数重建技术(MART).该文针对星载扇形旋转扫描散射计,将一种新的图像重构方法总变分正则化(total variation regularization)算法应用于散射计图像重构,并通过仿真实验说明,新算法可以在增强分辨率的同时减少噪声,提高重构图像的质量.