空間遙感圖像退化機理及復(fù)原關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、空間遙感圖像的形成經(jīng)歷了多個環(huán)節(jié)，這些環(huán)節(jié)中不可避免的出現(xiàn)了圖像的退化，圖像質(zhì)量降低，為了獲得高質(zhì)量的空間圖像，需要對獲得的遙感圖像進行消噪和去模糊處理，一般進行圖像增強和圖像復(fù)原操作。
　　目前國內(nèi)外各個機構(gòu)對獲得高質(zhì)量的遙感圖像做了研究，因此而衍生出了眾多的圖像恢復(fù)方法，例如采用圖像點擴散函數(shù)的圖像復(fù)原，采用圖像調(diào)制傳遞函數(shù)的圖像復(fù)原。本文深入研究了利用刃邊法求取點擴散函數(shù)的過程，對影響圖像復(fù)原效果的因素進行了分析，并提出了自

2、己的評價體系用于遙感圖像的復(fù)原效果評價。
　　本文的主要工作如下:
　　1、針對圖像求取點擴散函數(shù)時的數(shù)據(jù)擬合時的精確度問題，本文提出了一種基于評價效果的最優(yōu)費米函數(shù)擬合方案用于圖像邊緣擴散函數(shù)的擬合。
　　2、對各個復(fù)原算法進行了復(fù)原效果的驗證，并深入探究了Lucy-Richardson復(fù)原方法中復(fù)原次數(shù)對遙感圖像的復(fù)原效果的影響。
　　3、針對圖像的評價效果，提出了一套基于復(fù)原后圖像噪聲的圖像評價方案用于復(fù)原

3、后圖像的評價，實驗證明了該方案的有效性。
　　4、深入研究各個評價算法，針對圖像評價效率的問題，提出了基于選定區(qū)域的評價效果代替整體圖像評價效果的方案，該方案在實驗中也得到了有效性驗證。
　　5、總結(jié)歸納當前的圖像評價方法，利用圖像評價中的高效算法，結(jié)合數(shù)學(xué)建模中的求取極值的方法，提出了一套評價體系用于復(fù)原后圖像的評價。實驗證明了該方案針對遙感圖像評價的有效性。
　　6、采用VC與Matlab混合編程進行了實驗流程的驗