面向IICCD相機不完全隨機采樣遙感圖像的重建算法.pdf

1、由于圖像增強型CCD(ⅡCCD)相機具有高信噪比、高增益、能在微光條件下穩(wěn)定的工作等優(yōu)點，在遙感和軍事中具有廣闊的應用前景。但是，由于ⅡCCD相機成像不可避免存在光學模糊、噪聲十擾等質(zhì)量退化過程，以及高分辨率圖像數(shù)據(jù)傳輸，因此人們希望研究不完全采樣下的遙感圖像復原重建問題。目前，結(jié)合稀疏表示和正則化方法的圖像復原理論和算法研究是國際研究熱點。
　　 本文在綜述當前壓縮感知和圖像復原技術的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎上，以變分正則化圖像復

2、原技術為主線，從完全采樣和不完全采樣兩種情況來探討圖像復原重建的模型及算法。
　　 本文的主要創(chuàng)新性工作包括：
　　 第一，提出一個基于全變差(TV)正則化和稀疏性約束的禍合圖像復原(TV-l1)模型。模型通過全變差圖像模型、圖像Curvelet變換下l1稀疏性和數(shù)據(jù)保真模型的聯(lián)合優(yōu)化，達到圖像邊緣結(jié)構(gòu)和紋理特征保持的圖像復原。本文針對最優(yōu)化模型的求解問題，基于算子分裂法原理，設計了一種多步迭代的數(shù)值算法。實驗證明本文算

3、法復原圖像的視覺質(zhì)量優(yōu)于快速TV復原算法(FTVdG)的復原結(jié)果。
　　 第二，針對不完全隨機采樣遙感圖像復原(去模糊)問題，設計和實現(xiàn)了基于Curvelet收縮和泊松奇異積分的圖像復原重建算法(Curvelet-PSI)；提出一個基于Curvelet迭代閾值收縮和傅立葉收縮(FoRD)的圖像復原重建算法(Curvelet-FoRD)。本文新算法Curvelet-FoRD與Curvelet-PSI算法相比，在復原蘑建性能相當?shù)那?/p>