一种基于交替最小化的多通道盲识别自适应光学图像复原方法技术

本发明专利技术公开了一种基于交替最小化的多通道盲识别自适应光学图像复原方法，包括以下步骤：采集至少两幅大气湍流影响下的光学成像；基于多通道盲识别原理，通过拉普拉斯方法产生相对稀疏的矩阵R

【技术实现步骤摘要】
一种基于交替最小化的多通道盲识别自适应光学图像复原方法
本专利技术属于光学图像处理领域，具体涉及到一种基于交替最小化的多通道盲识别自适应光学图像复原方法。
技术介绍
自适应光学系统可以消除因大气湍流导致的光波波前畸变，提高光学系统对于环境的适应能力。AO系统通过波前传感器测量波前像差，波前控制器根据测量的波前像差生成控制信号，从而调节波前校正器的面形变化，补偿波前畸变，获得接近衍射极限的成像质量。尽管自适应光学系统能够实时校正波前像差，但一般情况下，受到系统成本、有限带宽及探测噪声等限制，自适应光学系统对大气湍流的补偿或校正并不完全，目标的高频信息依然受到抑制和衰减。有必要对自适应光学校正后的图像进行基于数字技术的后处理，以满足对空间精确定位和目标识别的要求。光学图像的成像过程可以看成点扩散函数和目标的卷积，再加上成像噪声，那么图像复原就是去噪解卷积过程。根据专利CN103310486B公开一种大气湍流退化图像重建方法。该技术方案是先进行多帧配准消除畸变图像，再重建基于时空近邻组合的衍射模糊图像，最后采用全局一致反卷积消除衍射模本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于交替最小化的多通道盲识别自适应光学图像复原方法，复原方法包括以下步骤：/n步骤(1)：采集至少两幅大气湍流影响下的光学成像；/n步骤(2)：基于多通道盲识别原理，通过拉普拉斯方法产生相对稀疏的矩阵R

【技术特征摘要】
1.一种基于交替最小化的多通道盲识别自适应光学图像复原方法，复原方法包括以下步骤：
步骤(1)：采集至少两幅大气湍流影响下的光学成像；
步骤(2)：基于多通道盲识别原理，通过拉普拉斯方法产生相对稀疏的矩阵RΔ；
步骤(3)：使用总变分正则化(TV-TotalVariation)和增广拉格朗日方法(ALM)估计目标，即U_step；
步骤(4)：在估计的目标的基础上，使用总变分正则化和增广拉格朗日方法估计点扩散函数，即H_step；
步骤(5)：对输出目标进行停止标准判别，若满足则返回求解目标，否则重复步骤(3)和步骤(4)。


2.根据权利要求1所述的一种基于交替最小化的多通道盲识别自适应光学图像复原方法，其特征在于：所述步骤(2)中构建稀疏矩阵RΔ计算方式为：
RΔ＝[ΔG2,-ΔG1]T[ΔG2,-ΔG1]
其中ΔG1和ΔG2为第一幅成像G1和第二幅成像G2分别与离散拉普拉斯算子卷积后的矩阵，T表示转置，RΔ的构建仅取决于成像G。


3.根据权利要求1所述的一种基于交替最小化的多通道盲识别自适应光学图像复原方法，所述步骤(3)中估计目标计算(U_step)步骤为：
步骤(3-1)：使用TV正则化对U_step中的目标u进行估计，即：



其中Q(u)表示求解目标U时采用的正则项，i为像素索引，是对目标u梯度求导，和分别表示目标u的x和y方向的梯度；
步骤(3-2)：矩阵形式表示式为：



其中Dx和Dy是分别是对x和y求导的矩阵，Φ是...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨慧珍，李鑫，方舟，刘金龙，张之光，王婷婷，
申请(专利权)人：江苏海洋大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32