空间目标自适应光学图像盲复原算法研究

To obtain the space object image is mainly by ground-based telescopes at present. But the ground-based imaging system resolution is greatly restricted due to the presence of atmospheric turbulence. The uneven distribution of the refractive index caused by atmospheric turbulence leads to the wavefront distortion after light transmits through the atmosphere. This will greatly damage the quality and resolution of the imaging optical system. Adaptive optics system has significantly reduced the impact of atmospheric turbulence on the imaging system. However, due to the factors like wavefront detector noise, the freedom degree of the deformable mirror, the control loop time delay and so on, the adaptive optics system can not fully correct the wavefront aberrations, and its image after the correction is still subject to calibration residuals. There is still much improvement space for the quality of adaptive optics image obtained by the imaging system. The complementary post-image processing technology of the adaptive optics system can extract the real target from the adaptive optics image and get higher resolution of the target image. The research project mainly aims at the imminent need of imaging post-process of ground based telescope, mainly researches on the theory and algorithm of adaptive optics image high resolution restoration and at the same time analysis the problems of adaptive optics imges denoising and wave front phase estimation.

目前绝大多数的空间目标图像是通过地基望远镜获取，但由于受大气湍流的影响，使得空气折射率分布不均，从而导致光波波前相位发生畸变，严重影响光学系统的分辨率和成像质量。自适应光学系统的出现有效地减小了大气湍流对成像系统的影响。但由于控制回路的时间延时、变形镜的自由度以及波前探测器的噪声等因素影响，自适应光学系统不能完全校正波前相位畸变，图像的高频信息仍然受到衰减和抑制。经过自适应光学校正后的图像质量仍有很大的改善空间，残存模糊还需要靠事后图像复原技术消除，才能获取更清晰的目标图像。本项目主要针对地基望远镜成像后处理技术的迫切需求，利用信号处理和计算机软件技术，重点研究自适应光学图像高清晰复原理论与算法，同时对自适应光学图像去噪、波前相位估计、波长差波前探测等问题也进行分析与探讨。

目前，绝大多数的空间目标图像是通过地基望远镜获取，但由于受大气湍流的影响，使得空气折射率分布不均，从而导致光波波前相位发生畸变，严重影响光学系统的分辨率和成像质量。自适应光学系统的出现有效地减小了大气湍流对成像系统的影响。但由于控制回路的时间延时、变形镜的自由度以及波前探测器的噪声等因素影响，自适应光学系统不能完全校正波前相位畸变，图像的高频信息仍然受到衰减和抑制。经过自适应光学校正后的图像质量仍有很大的改善空间，残存模糊还需要靠事后图像复原技术消除，才能获取更清晰的目标图像。.本项目主要针对地基望远镜成像后处理技术的迫切需求，重点研究了自适应光学图像高清晰复原理论与算法，同时对自适应光学图像降噪和波前相位估计等问题也进行了分析与探讨，主要内容包括以下几个方面：.1. 根据非线性流形学习中的局部坐标编码理论，提出一种局部稀疏编码模型用于自适应光学图像去噪，利用迭代收缩阈值算法对局部稀疏编码进行求解。.2. 利用多帧图像的盲解卷积方法作为高清晰复原的主要技术手段，在贝叶斯最大后验概率估计框架下，推导出泊松噪声模型的通用代价函数，提出交替递归和线性方程寻优两种代价函数求解方法，并将非对称的思想引入求解过程，避免求解陷入局部极值点，以保证复原结果的可靠性。.3. 考虑观测图像受到高斯噪声和泊松噪声的干扰，推导出基于混合噪声模型的盲解卷积代价函数。根据傅立叶光学原理，利用波前相位表示点扩展函数，将点扩展函数从像素值估计转换为参数估计。通过参数化表示方式，将代价函数寻优从约束最优化问题转换为无约束最优化问题。.4. 针对实测的双波段自适应光学图像，提出一种基于波长差数据的自适应光学图像高分辨率盲复原方法。该方法可以克服自适应光学校正后剩余波前畸变的影响，消除残存模糊，进一步提高成像系统的分辨能力。