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基于多重网格算法的遥感图像恢复方法研究

作　者: 张元
导　师: 王治乐
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 光学工程
关键词: 图像复原 多重网格算法 空间变化成像降质模型 半实物仿真成像实验
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


高分辨率遥感图像的分析与解译,在军事判读上的应用价值十分高。在军事图像判读上,空间结构信息对遥感图像信息的提取和分析是最重要的。但是遥感成像过程中,由于受到系统自身限制和成像环境因素的影响,造成了系统信息传递能力的下降,使最终获得的图像变得模糊,这对于图像信息的判读是极为不利的。图像复原技术是根据图像退化过程建立相应的数学模型,沿着使图像质量下降的逆过程复原退化图像真实面目的一种图像处理技术,是图像配准、目标提取等后续图像处理技术的基础,它能够在一定意义上提高系统的信息传递能力。首先,本文通过对造成遥感图像质量下降的几个重要因素(大气交叉辐射、光学系统非理想成像、CCD器件影响)的分析,建立了相应的成像降质的数学模型。经分析发现这些降质因素的数学模型可归化为两类线性方程组——基于线性空间不变模型形成的降质方程组和基于线性空间变化模型形成的降质方程组。其次,根据图像复原问题(也即方程组的求解问题)的特点,提出了采用多重网格迭代算法的求解方法,详细论述了多重网格算法的基本思想、流程、参数选择问题,并对经典的多重网格算法进行了改进,提出了使用共轭梯度迭代作为光滑迭代步的多重网格算法(Multigrid Method using Conjugate Gradient as soothing iteration,MGMcg),给出了算法在处理基于线性空间变化成像降质模型复原问题中的具体实现技术。最后,为了验证算法的有效性,分别进行了数字仿真实验和半实物仿真实验。数字仿真实验结果验证了算法的可行性,并通过与经典的共轭梯度法处理结果的比较,说明了算法在收敛速度方面的优越性;搭建了基于线性空间变化成像降质模型的半实物仿真实验平台,在此平台基础上进行了线性空间变化成像系统点扩散函数测量实验,同时生成了待处理的退化图像。利用文中提出的基于线性空间变化成像降质模型的MGMcg算法对得到的降质图像进行处理,结果证明了算法的有效性,通过与基于线性空间不变模型的MGMcg算法处理结果对比,说明了基于线性空间变化模型算法的优越性。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第1章 绪论  8-14
  1.1 课题的研究目的和意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-13
    1.2.1 大气交叉辐射对遥感成像影响的研究现状  9-10
    1.2.2 基于线性空间变化成像降质模型图像复原方法的研究现状  10-12
    1.2.3 多重网格算法的研究现状  12-13
  1.3 本课题的主要研究内容及章节安排  13-14
第2章 遥感成像降质模型  14-36
  2.1 大气对遥感成像的影响  14-17
  2.2 光学系统的线性空间变化成像降质模型  17-28
    2.2.1 非理想光学系统成像降质模型  17-20
    2.2.2 波像差的空间变化特性  20-25
    2.2.3 相干光照明和非相干光照明的讨论  25-28
  2.3 CCD器件成像降质模型  28-33
    2.3.1 光电转换过程  28-32
    2.3.2 电荷转移过程  32
    2.3.3 电荷输出过程  32
    2.3.4 CCD成像降质模型  32-33
  2.4 遥感成像链路降质模型  33-35
  2.5 本章小结  35-36
第3章 多重网格方法  36-56
  3.1 多重网格方法基本思想  36-39
    3.1.1 粗网格校正  36-38
    3.1.2 误差光滑  38-39
  3.2 二重网格方法  39-42
    3.2.1 二重网格方法的流程  39-40
    3.2.2 二重网格方法中的参数选择  40-42
  3.3 多重网格方法  42-44
  3.4 共轭梯度法作为光滑迭代步的多重网格法（MGMcg）  44-51
  3.5 基于线性空间变化成像降质模型的MGMcg算法  51-55
    3.5.1 矩阵—向量积运算的实现  51-55
    3.5.2 矩阵—矩阵积运算的实现  55
  3.6 本章小结  55-56
第4章 仿真实验结果及分析  56-78
  4.1 大气对遥感成像影响的数字仿真  56-58
  4.2 光学系统成像过程的数字仿真  58-64
  4.3 半实物仿真成像实验  64-76
    4.3.1 实验方案  64-65
    4.3.2 实验环境  65-66
    4.3.3 实验结果  66-70
    4.3.4 点扩散函数测量误差源分析  70-72
    4.3.5 MGMcg方法复原结果  72-75
    4.3.6 复原结果分析  75-76
  4.4 本章小结  76-78
结论  78-80
参考文献  80-84
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果  84-86
致谢  86

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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