利用天文目標(biāo)的高清晰圖像可以對(duì)天體的大小、質(zhì)量做出估計(jì)，進(jìn)而測(cè)算出天體之間的距離，還可以對(duì)天體以及其它空間碎片進(jìn)行分類和軌道估計(jì)，并對(duì)其未來位置做出預(yù)測(cè)，以免發(fā)生碰撞。更重要的是，通過其它天文擴(kuò)展目標(biāo)（如土星、木星等）的高清晰圖像可提供相應(yīng)天文目標(biāo)的形態(tài)結(jié)構(gòu)信息，為天文目標(biāo)觀測(cè)與研究提供重要的技術(shù)支持。但是，由于大氣湍流等引起的光學(xué)畸變和光學(xué)系統(tǒng)本身的限制，使得獲取的目標(biāo)圖像出現(xiàn)模糊和降質(zhì)。因此，利用快速有效的后處理方法來提高圖像的分辨率就是一種比較經(jīng)濟(jì)有效的途徑。本論文對(duì)天文目標(biāo)圖像的高清晰恢復(fù)與重建進(jìn)行了研究和實(shí)踐，主要工作包括： 1、介紹了對(duì)天文目標(biāo)圖像進(jìn)行盲解卷積恢復(fù)與重建的意義、現(xiàn)狀及難點(diǎn)。 2、對(duì)傳統(tǒng)的線性解卷積方法和現(xiàn)在比較常用的非線性解卷積方法進(jìn)行了討論。 3、實(shí)現(xiàn)了一種有限光子非相干成像的極大似然盲解卷積算法，并對(duì)該方法的重建效果進(jìn)行了說明。 4、對(duì)基于嚴(yán)格先驗(yàn)約束的極大似然盲解卷積算法進(jìn)行了改進(jìn)，得到了理想的高清晰恢復(fù)效果。 5、針對(duì)實(shí)際應(yīng)用情況，分析了天文目標(biāo)圖像盲解卷積恢復(fù)與重建技術(shù)的研究和發(fā)展方向。 

【文章來源】：戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)河南省

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 天文圖像恢復(fù)研究的意義
    1.2 天文圖像恢復(fù)研究的現(xiàn)狀
    1.3 本論文的主要內(nèi)容及其創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文的具體安排
第二章 圖像的解卷積
    2.1 解卷積問題的難點(diǎn)
        2.1.1 問題的定義
        2.1.2 難點(diǎn)
        2.1.3 求解卷積的方法
    2.2 傳統(tǒng)的線性解卷積方法
        2.2.1 直接解卷積方法
        2.2.2 Van Cittert's方法
        2.2.3 矩陣求逆法
        2.2.4 逆濾波器方法
    2.3 現(xiàn)代受約束的非線性解卷積方法
        2.3.1 約束的含義
        2.3.2 Gold方法
        2.3.3 RICHARDSON-LUCY方法
    2.4 解卷積和圖像復(fù)原的應(yīng)用
    2.5 小結(jié)
第三章 有限光子非相干成像的極大似然盲解卷積算法
    3.1 光電探測(cè)和光子成像理論基礎(chǔ)
        3.1.1 光電探測(cè)概要
        3.1.2 光子噪聲及其對(duì)圖像質(zhì)量的影響
        3.1.3 光電光信號(hào)檢測(cè)過程的準(zhǔn)經(jīng)典模型(semi-classical)
        3.1.4 Poisson統(tǒng)計(jì)理論在有限光子成像中的結(jié)果
        3.1.5 觀測(cè)圖像頻譜的信噪比
    3.2 本章算法簡(jiǎn)介
    3.3 算法推導(dǎo)
    3.4 算法流程與實(shí)現(xiàn)
        3.4.1 算法流程
        3.4.2 試驗(yàn)結(jié)果
    3.5 小結(jié)
第四章 基于嚴(yán)格先驗(yàn)約束的極大似然盲解卷積算法
    4.1 廣義極大似然算法
    4.2 共軛梯度最小化方法及其代價(jià)函數(shù)的梯度推導(dǎo)
        4.2.1 共軛梯度最小化方法原理
        4.2.2 梯度推導(dǎo)
    4.3 寬松先驗(yàn)約束和嚴(yán)格先驗(yàn)約束
        4.3.1 寬松先驗(yàn)約束
        4.3.2 嚴(yán)格先驗(yàn)約束
    4.4 動(dòng)態(tài)支持域約束的極大似然算法
    4.5 算法實(shí)現(xiàn)流程
    4.6 試驗(yàn)結(jié)果
    4.7 小結(jié)
第五章 結(jié)論與展望
    5.1 本文的總結(jié)
    5.2 空間目標(biāo)圖像高清晰盲恢復(fù)與重建的研究與發(fā)展方向
參考文獻(xiàn):
附錄
致謝



本文編號(hào)：3403118