基于改进的期望值最大化自适应光学图像多帧迭代去卷积算法

• 作者: 姜成昊 张丽娟 杨进华 王晓坤 苏伟 谭芳
• 来源期刊: 兵工学报
• 学科: 工学
• 关键词: 光学 自适应光学图像 大气湍流 最大似然函数 功率谱密度 点扩散函数 期望值最大化
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 页码范围: 1765-1773
• 页数: 9页
• 分类号: TP751
• 字数: 6380字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1093.2014.11.006

摘要

为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化(EM)算法的自适应光学(AO)图像多帧联合去卷积算法.通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数(PSF)模型,根据图像功率谱密度及约束图像支持域的方法对AO图像进行去噪处理.应用A0成像系统参数与正则化技术相结合对EM算法进行改进,建立多帧AO图像联合去卷积的代价函数及其参数估计的优化模型.利用所建模型对模拟图像和实际观测的AO图像进行图像复原实验验证文中算法的复原效果.实验结果表明,与Wiener迭代盲去卷积、Richardson-Lucy迭代盲去卷积算法相比,文中算法迭代次数减少14.3％,估算精度有了明显提高,辨识出了AO图像的PSF,复原出了清晰的观测目标图像.研究结果对实际AO图像复原有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨进华	长春理工大学光电工程学院	77	405	10.0	14.0
2	张丽娟	长春理工大学光电工程学院	31	156	7.0	11.0
4	苏伟	长春理工大学信息化中心	16	125	7.0	11.0
7	姜成昊	长春理工大学光电工程学院	11	61	4.0	7.0
8	王晓坤	长春理工大学光电工程学院	6	42	4.0	6.0
9	谭芳	长春理工大学光电工程学院	8	27	4.0	5.0