一種基于去均值歸一化約束的圖像復(fù)原算法.pdf

1、高分辨率和高質(zhì)量圖像對(duì)軍事情報(bào)信息獲取、國防監(jiān)測(cè)、測(cè)繪都具有重要意義。然而，在光學(xué)遙感成像過程中，受到大氣路徑、相機(jī)光學(xué)系統(tǒng)、探測(cè)器及成像電子學(xué)以及衛(wèi)星平臺(tái)環(huán)境等因素的影響，獲取的圖像通常存在模糊、噪聲等像質(zhì)退化問題，從而大大降低了圖像的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。因此在實(shí)際應(yīng)用中需要采用圖像復(fù)原技術(shù)消除上述因素的影響。目前，國內(nèi)外圖像復(fù)原算法的相關(guān)研究很多，但通常存在圖像去模糊的同時(shí)，噪聲被放大以及復(fù)原圖像邊緣附近出現(xiàn)非規(guī)則性的波紋、鋸齒等問題，使

2、得圖像的主觀視覺效果欠佳。
　　本文即是針對(duì)上述問題，將密切關(guān)聯(lián)人眼視覺特性的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)作為正則化約束引入傳統(tǒng)的圖像復(fù)原模型，并研究模型的求解方法，從而提出了一種更符合人眼視覺特性的圖像復(fù)原算法。同時(shí)開展了相應(yīng)的仿真驗(yàn)證。主要研究內(nèi)容包括：
　?。?）建立基于去均值歸一化正則化約束的圖像復(fù)原模型。在圖像質(zhì)量退化模型的基礎(chǔ)上，考慮到去均值歸一化系數(shù)（MSCN）是一種公認(rèn)的符合人眼視覺特性的圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，將其作為圖像先

3、驗(yàn)引入到圖像復(fù)原的正則化模型，從而建立融入人眼視覺特性的圖像復(fù)原模型。
　?。?）提出基于MSCN的圖像復(fù)原算法。在圖像復(fù)原的正則化模型基礎(chǔ)上，針對(duì)模型中包含多個(gè)正則化項(xiàng)的模型求解問題，利用交替優(yōu)化算法對(duì)模型進(jìn)行求解，從而實(shí)現(xiàn)正則化參數(shù)的自適應(yīng)選擇。建立基于MSCN的圖像算法流程，從而提出一種新的圖像復(fù)原算法。同時(shí)結(jié)合光學(xué)成像仿真，分析算法的處理性能。
　　（3）復(fù)原算法的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及其在光學(xué)遙感圖像中的應(yīng)用分析。基于Lena