【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及湍流退化图像复原方法，尤其涉及一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法。
技术介绍
1、目前，湍流退化图像复原技术已取得了相当多的成果，传统基于波前探测的图像去卷积算法，通常假设点扩散函数(point spread function, psf)事先已知，或psf较为简单，所以只适用于模糊已知及低频随机介质条件下的模糊图像复原。然而，波前探测数据不可避免受噪声干扰，且此时的psf仅包含波前探测器的数据，没有包含观测图像的信息，所以有必要加入psf的先验信息约束及观测图像的设备信息估计psf。实现图像去卷积算法的方法较多，如盲去卷积法、极大似然估计法、正则化法、小波变换法等，但这些实现图像去卷积算法的方法在应用于湍流退化图像复原任务时，容易出现噪声放大，且存在对退化模型依赖性强、计算复杂度高以及复原效果有限的问题。
2、由于大气湍流本身的高度混沌特性，传统基于波前探测的图像去卷积算法难以准确刻画受多因素影响的强时空关联湍流退化过程，服务于湍流退化图像复原任务。在计算能力大幅提升的时代，基于数据驱动的神经表征算...
【技术保护点】
1.一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法，其特征在于：
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【技术特征摘要】
1.一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述一种运动信息赋能的时空一致湍流退化图像复原方法，其特征在于：
6.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵瑞妮，王轩，刘文，冯旭斌，谢梅林，郭敏，
申请(专利权)人：中国科学院西安光学精密机械研究所，
类型：发明
国别省市：
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