基于多重網(wǎng)格算法的遙感圖像恢復方法研究.pdf

1、高分辨率遙感圖像的分析與解譯，在軍事判讀上的應用價值十分高。在軍事圖像判讀上，空間結構信息對遙感圖像信息的提取和分析是最重要的。但是遙感成像過程中，由于受到系統(tǒng)自身限制和成像環(huán)境因素的影響，造成了系統(tǒng)信息傳遞能力的下降，使最終獲得的圖像變得模糊，這對于圖像信息的判讀是極為不利的。圖像復原技術是根據(jù)圖像退化過程建立相應的數(shù)學模型，沿著使圖像質量下降的逆過程復原退化圖像真實面目的一種圖像處理技術，是圖像配準、目標提取等后續(xù)圖像處理技術的基礎

2、，它能夠在一定意義上提高系統(tǒng)的信息傳遞能力。
　　首先，本文通過對造成遙感圖像質量下降的幾個重要因素（大氣交叉輻射、光學系統(tǒng)非理想成像、CCD器件影響）的分析，建立了相應的成像降質的數(shù)學模型。經(jīng)分析發(fā)現(xiàn)這些降質因素的數(shù)學模型可歸化為兩類線性方程組——基于線性空間不變模型形成的降質方程組和基于線性空間變化模型形成的降質方程組。
　　其次，根據(jù)圖像復原問題（也即方程組的求解問題）的特點，提出了采用多重網(wǎng)格迭代算法的求解方法，詳細

3、論述了多重網(wǎng)格算法的基本思想、流程、參數(shù)選擇問題，并對經(jīng)典的多重網(wǎng)格算法進行了改進，提出了使用共軛梯度迭代作為光滑迭代步的多重網(wǎng)格算法（Multigrid Method using Conjugate Gradient as soothing iteration，MGMcg），給出了算法在處理基于線性空間變化成像降質模型復原問題中的具體實現(xiàn)技術。
　　最后，為了驗證算法的有效性，分別進行了數(shù)字仿真實驗和半實物仿真實驗。數(shù)字仿真實驗

4、結果驗證了算法的可行性，并通過與經(jīng)典的共軛梯度法處理結果的比較，說明了算法在收斂速度方面的優(yōu)越性；搭建了基于線性空間變化成像降質模型的半實物仿真實驗平臺，在此平臺基礎上進行了線性空間變化成像系統(tǒng)點擴散函數(shù)測量實驗，同時生成了待處理的退化圖像。利用文中提出的基于線性空間變化成像降質模型的MGMcg算法對得到的降質圖像進行處理，結果證明了算法的有效性，通過與基于線性空間不變模型的MGMcg算法處理結果對比，說明了基于線性空間變化模型算法的優(yōu)