基于伸缩梯度投影的天文图像复原改进算法.pdf

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1、134传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)2016年第35卷第4期DOI：10．13873／J．1000--9787(2016)04-0134-03基于伸缩梯度投影的天文图像复原改进算法刘国良，邵云龙(桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林541004)摘要：在地基天文观测中，克服大气湍流造成的图像模糊是获取高分辨率天文图像的关键。反卷积是图像复原过程中的重要步骤，基于伸缩梯度投影的反卷积算法具有较高的复原精度和处理效率，且鲁棒性好，适用于天文图像的复原。但由于实际应用中清晰图像是未知的且存在噪声的干扰，

2、该算法存在着无法自行停止迭代的弊端，限制了其应用。结合图像无参考质量度量给出一种可自动停止迭代的改进算法。仿真表明：改进的算法对最优点判断较为准确，能够运用于实际天文图像处理。关键词：地基天文；大气湍流；伸缩梯度投影中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000-9787(2016)O4-0134-03ImprovedastronomicalimagerestorationalgorithmbasedonscaledgradientprojectionLIUGuo—liang，SHAOYun—long(SchoolofInformation&Commu

3、nicationEngineering，GnilinUniversityofElectronicTechnology，Guilin541004，China)Abstract：Inground—basedastronomyobservation，overcomeimageblurringcausedbyatmosphereturbulenceiskeytoobtainhigh—resolutionastronomicalimages．Deconvolutionisanimportantstepinprocessofimagerestoration，anddeco

4、nvolutionalgorithmbasedonscaledgradientprojectionissuitableforastronomicalimagerestorationwithhighrecoveryprecision，processingefficiency，andgoodrobustness．Butinpractice，theclearimagesareunknownandinterferencescausedbynoiseexist，thealgorithmisunabletostopiteration，makingitsapplicatio

5、nlimited．Combinedwithno-referencequalitymeasurement，animprovedalgorithmwhichcanautomaticallystopiterationisproposed．Simulationindicatesthattheimprovedalgorithmcanaccuratelyjudgetheoptimalpointandcanbeappliedtorealastronomicalimageprocessing．Keywords：ground—basedastronomy；atmospheret

6、urbulence；scaledgradientprojection(SGP)0引言伸缩梯度投影(scaledgradientprojection，SGP)算法，该在地基天文中，通过光学望远镜观测天文目标时必须算法具有精度高，对噪声鲁棒性好的特点。穿过厚厚的大气层这一非均匀介质，使得观测图像因受到SGP算法在仿真中可以根据原始清晰图像和每次迭代大气湍流的影响出现严重的模糊，影响了对目标的分析结果的对比作为一个度量来控制迭代算法的停止。实际研究，因此，需要对天文观测图像进行复原。中，由于没有原始清晰图像，加上噪声的干扰，使得无法控图像反卷积是图像复原过程中的关键

7、环节。目前经典制SGP算法的停止。文献[6]给出了一种基于图像内容的的图像反卷积算法有：逆滤波J、维纳滤波、约束最小二图像质量评价因子并将其运用到去噪算法中，取得了不错乘方滤波、Lucy—Richardson算法等。维纳滤波算法计算的效果。文献[7]借鉴文献[6]的基本思路，提出了综合考量小，容易实现，但是需要图像的信噪比为前提。约束最小虑噪声和模糊的无参考图像质量评价方法。文献[8]针对二乘方滤波与维纳滤波类似，在信噪比较高的情况下两者文献[6]中存在的问题提出一种改进的质量评价算法，该复原效果差不多，但在信噪比较低的情况下约束最小二乘方法适用范围更广而且更

8、为稳定，但具体实现比较困难。方滤波更优