【摘 要】
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空间目标识别是空间攻防必不可少的环节。利用高清晰空间目标图像来获取空间目标的几何形态对于空间目标的观测和识别、未来位置的预测和轨道的确定等具有重要意义。由于大气湍流等引起的光学畸变和光学系统本身的限制,使得获取的目标图像出现模糊和降质。利用快速有效的后期处理方法来提高图像的分辨率是一种比较经济有效的方案。本论文针对空间目标的高清晰恢复进行了研究和实践。本文的主要工作包括: 1.分析了图像的成
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空间目标识别是空间攻防必不可少的环节。利用高清晰空间目标图像来获取空间目标的几何形态对于空间目标的观测和识别、未来位置的预测和轨道的确定等具有重要意义。由于大气湍流等引起的光学畸变和光学系统本身的限制,使得获取的目标图像出现模糊和降质。利用快速有效的后期处理方法来提高图像的分辨率是一种比较经济有效的方案。本论文针对空间目标的高清晰恢复进行了研究和实践。本文的主要工作包括: 1.分析了图像的成像模型,以及成像过程中反问题的正则化方法。 2.研究了基于TV极小化的正则化高清晰恢复算法,并对其进行了编程实现。 3.将多格网算法应用到空间目标图像的恢复中,提高了TV算法的速度。 4.分析了APEX算法,并对该算法进行了编程实现,取得了较好的重建效果。 5.分析了IBD算法,并实现了空域IBD和利用傅立叶变换的IBD相结合的算法。为了改进空域IBD算法的病态,提出了一种自适应正则化算子,取得了较好的恢复结果。
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