基于卷积自编码卷积神经网络的空间目标图像复原方法

摘要

本发明公开了一种基于卷积自编码卷积神经网络的空间目标图像复原方法，包括：搭建具有不同退化程度的退化图像作为输入数据，用以学习和构建更健壮的CAE神经网络模型；利用空间目标数量有限、部分模型已知的先验知识，以及模型之间具有高度相似性的特点，构造了不同类型与不同模糊程度的仿真图像集，并用于卷积网络里训练。本发明的优点在于：能够复原出边缘结构清晰的图像；具有优秀的去湍流模糊能力，且复原出的图像边缘对比度高，抗噪能力优秀，复原图像内部结构显示更加稳定清晰，效率更高。