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长曝光大气湍流退化图像点扩散函数估计

葛琪 王可东 张弘 李桂斌 邸超

葛琪, 王可东, 张弘, 李桂斌, 邸超. 长曝光大气湍流退化图像点扩散函数估计[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1327-1331.
引用本文: 葛琪, 王可东, 张弘, 李桂斌, 邸超. 长曝光大气湍流退化图像点扩散函数估计[J]. 红外与激光工程, 2014, 43(4): 1327-1331.
Ge Qi, Wang Kedong, Zhang Hong, Li Guibin, Di Chao. Estimation of point spread function for long-exposure atmospheric turbulence-degraded images[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(4): 1327-1331.
Citation: Ge Qi, Wang Kedong, Zhang Hong, Li Guibin, Di Chao. Estimation of point spread function for long-exposure atmospheric turbulence-degraded images[J]. Infrared and Laser Engineering, 2014, 43(4): 1327-1331.

长曝光大气湍流退化图像点扩散函数估计

详细信息
    作者简介:

    葛琪(1986- ),男,助理工程师,硕士生,主要从事数字图像处理、弹上电气的研究。Email:jollygeqi@163.com;王可东(1975- ),男,博士,副教授,主要从事组合导航技术研究。Email:wangkd@buaa.edu.cn

    葛琪(1986- ),男,助理工程师,硕士生,主要从事数字图像处理、弹上电气的研究。Email:jollygeqi@163.com;王可东(1975- ),男,博士,副教授,主要从事组合导航技术研究。Email:wangkd@buaa.edu.cn

  • 中图分类号: TP391.4

Estimation of point spread function for long-exposure atmospheric turbulence-degraded images

  • 摘要: 大气湍流能明显降低光学系统的成像质量,距离目标越远,曝光时间越长,受大气扰动越严重,图像越模糊。利用大气湍流退化点扩散函数可以对模糊图像进行复原,但实际自然条件下的点扩散函数往往难以准确获得。结合课题研究背景,针对长曝光大气湍流退化图像复原提出了近似等腰三角形模型,通过该模型能得到准确的大气湍流点扩散函数,并采用维纳滤波获得清晰复原图像。实验表明该方法能够对大视场、远距离条件下获得的长曝光大气湍流退化自然图像估计出准确的点扩散函数,复原图像拥有较好的视觉效果,通过计算灰度平均梯度值和拉普拉斯梯度模两个客观评价标准,进一步证实了该算法的有效性。
  • [1]
    [2] Curt P F, Bodnar M R, Ortiz F E, et al. Real-time embedded atmospheric compensation for long-range imaging using the average bispectrum speckle method [C]//SPIE, 2009, 7244: 04/01-04/12.
    [3]
    [4] Zhu Wenyue, Ma Xiaoshan, Rao Ruizhong. Optical turbulence effects on electro-optical sensors[J]. Infrared and Laser Engineering, 2006, 35(3): 354-358. (in Chinese) 朱文越, 马晓删, 饶瑞中. 大气光学湍流对光电探测器性 能的影响[J]. 红外与激光工程, 2006, 35(3): 354-358.
    [5] Labeyrie A. Attainment of diffraction-limited resolution in large telescope by Fourier analyzing speckle patterns in star images[J]. Astronomy and Astrophysics, 1970, (6): 85-87.
    [6]
    [7] Bocquet B, Ait-Abdelmalek R, Leroy Y. Deconvolution and Wiener filtering of short-range radiometric images [J]. Electronics Letters, 1993, 29(18): 1628-1629.
    [8]
    [9]
    [10] Fred D L. Optical resolution through a randomly inhomogeneous medium for very long and very short exposures [J]. Journal of the Optical Soceity of America, 1966, 56(10): 52-61.
    [11] Carrano C J, Brase J M. Adapting high-resolution speckle imaging to moving targets and platforms [C]//Proceedings of SPIE, 2004, 5409: 96-105.
    [12]
    [13]
    [14] Aubailly M, Vorontsov M A, Carhart G W, et al. Automated video enhancement from a stream of atmospherically distorted images: the lucky-region fusion approach [C]// Proceedings of SPIE, 2009, 7463: 0C/01-0C/10.
    [15]
    [16] Brauers J, Seiler C, Aach T. Direct PSF estimation using a random noise target[C]//SPIE, 2010, 7537: 0B/01-0B/10.
    [17] Fu Changjun, Xu Dong, Zhao Yan. Blind restoration of turbulence-degraded image using maximun entropy algorithm[J]. Infrared and Laser Engineering, 2008, 37 ( 3 ) : 542-546. (in Chinese) 付长军, 许东, 赵剡. 湍流退化图像的最大熵盲目复原方 法[J]. 红外与激光工程, 2008, 37(3): 542-546.
    [18]
    [19] Seghouane A K. Maximum likelihood blind image restoration via alternating minimization [J]. Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing, 2010: 3581-2584.
    [20]
    [21] Carasso A S, Bright D S. APEX blind deconvolution of color Hubble space telescope imagery and other astronomical data[J]. Optical Engineering, 2006, 45(10): 04/01-04/15.
    [22]
    [23] Torralba A, Oliva A. Statistics of natural image categories[J]. Network: Computation in Neural Systems, 2003, 14(3): 391-412.
  • [1] 刘婷, 唐善发, 刘何伟, 钱俊宏, 张蓉竹.  湍流变化对多孔径光学系统成像特性的影响 . 红外与激光工程, 2021, 50(12): 20210189-1-20210189-8. doi: 10.3788/IRLA20210189
    [2] 李荣华, 唐智超, 朴俊峰, 李宏亮.  偏振参数最优重构的水下降质图像清晰化方法 . 红外与激光工程, 2021, 50(6): 20200426-1-20200426-9. doi: 10.3788/IRLA20200426
    [3] 郭世平, 杨宁, 张子腾, 胡苏海, 张荣之.  基于波前相位单纯形样条函数建模的空间目标波前解卷积方法 . 红外与激光工程, 2019, 48(1): 117004-0117004(5). doi: 10.3788/IRLA201948.0117004
    [4] 周鑫, 姜鹏, 孙剑峰, 肖昭乐, 刘迪, 王骐.  基于点目标大气闪烁的目标回波分布研究 . 红外与激光工程, 2017, 46(S1): 74-81. doi: 10.3788/IRLA201746.S117003
    [5] 陈牧, 柯熙政.  大气湍流对激光通信系统性能的影响研究 . 红外与激光工程, 2016, 45(8): 822009-0822009(7). doi: 10.3788/IRLA201645.0822009
    [6] 李菲, 路后兵.  弱湍流条件下大气光通信的阈值优化方法 . 红外与激光工程, 2016, 45(12): 1211004-1211004(6). doi: 10.3788/IRLA201645.1211004
    [7] 李一芒, 高世杰, 盛磊.  近海激光通信分集技术对大气湍流扰动抑制的实验 . 红外与激光工程, 2016, 45(3): 322001-0322001(7). doi: 10.3788/IRLA201645.0322001
    [8] 李玉杰, 朱文越, 饶瑞中.  非Kolmogorov大气湍流随机相位屏模拟 . 红外与激光工程, 2016, 45(12): 1211001-1211001(8). doi: 10.3788/IRLA201645.1211001
    [9] 丁浩林, 易仕和, 付佳, 朱杨柱, 何霖.  超声速湍流边界层气动光学效应的实验研究 . 红外与激光工程, 2016, 45(10): 1018007-1018007(7). doi: 10.3788/IRLA201645.1018007
    [10] 施展, 樊祥, 程正东, 朱斌, 陈熠.  关联成像的点扩散函数分析法 . 红外与激光工程, 2016, 45(11): 1124001-1124001(6). doi: 10.3788/IRLA201645.1124001
    [11] 卢芳, 韩香娥.  高斯-谢尔模型阵列光束在湍流大气中的空间相干性 . 红外与激光工程, 2015, 44(1): 305-309.
    [12] 李琦, 杨永发, 胡佳琦.  一种用于太赫兹共焦扫描图像复原的复合算法 . 红外与激光工程, 2015, 44(1): 321-326.
    [13] 刘可辉, 王晓蕊, 张卫国.  红外点目标成像信噪比建模分析 . 红外与激光工程, 2014, 43(7): 2143-2147.
    [14] 孙刚, 翁宁泉, 张彩云, 高慧, 吴毅.  基于NOAA模式的典型地区大气湍流高度分布 . 红外与激光工程, 2014, 43(2): 388-393.
    [15] 杜兴, 张荣庆.  基于色彩和纹理特征融合的模糊人脸识别方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(12): 4192-4197.
    [16] 王莎, 陈跃庭, 冯华君, 徐之海, 李奇.  基于TwIST-TV 约束的图像去模糊方法 . 红外与激光工程, 2014, 43(6): 2000-2006.
    [17] 孟伟, 金龙旭, 李国宁, 傅瑶.  调制传递函数在遥感图像复原中的应用 . 红外与激光工程, 2014, 43(5): 1690-1696.
    [18] 向宁静, 吴振森, 王明军.  部分相干高斯-谢尔光束在大气湍流中的展宽与漂移 . 红外与激光工程, 2013, 42(3): 658-662.
    [19] 洪汉玉, 李良成, 章秀华, 颜露新, 张天序.  目标探测多波段图像统一复原及实验验证 . 红外与激光工程, 2013, 42(1): 251-255.
    [20] 李思雯, 徐超, 刘广荣, 金伟其.  大气湍流模糊图像的高分辨力复原算法 . 红外与激光工程, 2013, 42(12): 3486-3490.
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出版历程
  • 收稿日期:  2013-08-09
  • 修回日期:  2013-09-15
  • 刊出日期:  2014-04-25

长曝光大气湍流退化图像点扩散函数估计

    作者简介:

    葛琪(1986- ),男,助理工程师,硕士生,主要从事数字图像处理、弹上电气的研究。Email:jollygeqi@163.com;王可东(1975- ),男,博士,副教授,主要从事组合导航技术研究。Email:wangkd@buaa.edu.cn

    葛琪(1986- ),男,助理工程师,硕士生,主要从事数字图像处理、弹上电气的研究。Email:jollygeqi@163.com;王可东(1975- ),男,博士,副教授,主要从事组合导航技术研究。Email:wangkd@buaa.edu.cn

  • 中图分类号: TP391.4

摘要: 大气湍流能明显降低光学系统的成像质量,距离目标越远,曝光时间越长,受大气扰动越严重,图像越模糊。利用大气湍流退化点扩散函数可以对模糊图像进行复原,但实际自然条件下的点扩散函数往往难以准确获得。结合课题研究背景,针对长曝光大气湍流退化图像复原提出了近似等腰三角形模型,通过该模型能得到准确的大气湍流点扩散函数,并采用维纳滤波获得清晰复原图像。实验表明该方法能够对大视场、远距离条件下获得的长曝光大气湍流退化自然图像估计出准确的点扩散函数,复原图像拥有较好的视觉效果,通过计算灰度平均梯度值和拉普拉斯梯度模两个客观评价标准,进一步证实了该算法的有效性。

English Abstract

参考文献 (23)

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