模糊噪声卫星图像恢复的模型及算法研究

遥感卫星图像存在退化模糊现象，研究图像恢复具有重要的理论与现实意义。本项目拟通过考虑大气扰动模糊、光学系统（如散焦）模糊，以及光学系统与电子系统脉冲响应相关产生的噪声模糊等情况，在Bayesian估计理论框架下，研究遥感卫星图像场景和各模糊影响因素的特性，建立图像的分形先验模型和模糊退化模型，优化估计模糊和噪声参数；针对真实遥感卫星图像表现出的空域变化特性，建立非齐次适应性先验模型，提出基于自适应曲波和Landweber迭代的去卷积方法。更好的恢复遥感图像的边缘信息和各种方向特性，避免恢复后的噪声放大。通过研究模糊退化模型、图像先验模型及去卷积恢复方法，为遥感图像恢复技术的研究提供新的思路和方法。