稀疏光学合成孔径的动态变阵方法及图像复原算法研究
合成孔径光学成像系统与图像复原技术
合成孔径光学成像系统与图像复原技术刘立涛,聂亮(西安工业大学光电工程学院，陕西西安710021)摘要:结合信息光学理论知识与合成孔径系统的基本成像原理，得出了三种类型子孔径排布方式下的光学调制传递函数(MTF)分布，分析其成像特性；利用MATLAB 软件在不同孔径排布情况下模拟其成像退化结果；采用最大似然的R--L 复原方法对成像结果分别进行复原。
根据计算机理论模拟的结果，该方法有较好的复原效果，图像的清晰度有所改善，一些细节系信息也有所完善；其中三臂型的清晰度最好，复原结果最佳。
关键词:合成孔径；点扩散函数；光学调制传递函数；退化；复原中图分类号：TP391.41文献标识码:A文章编号:1003-7241(2021)003-0096-06Synthetic Aperture Optical Imaging System and Image Restoration TechnologyLIU Li -tao,NIE Liang(School of Optoelectronic Engineering,Xi'an Technological University,Xi'an 710021China )Abstract:Based on the theoretical knowledge of information optics and the basic imaging principle of synthetic aperture system,theoptical modulation transfer function (MTF)distribution of three types of subaperture distribution is obtained,and its imag-ing characteristics are analyzed.MATLAB software was used to simulate the image degradation results under different ap-erture arrangement.The maximum likelihood R-L restoration method was used to recover the imaging results.According to the results of computer simulation,the method has a good recovery effect,the image clarity is improved,and some de-tails are also improved.The three -arm model has the best definition and recovery results.Key words:synthetic aperture;PSF;MTF;degradation;restoration收稿日期:2019-12-181引言随着现代科技技术的不断发展，人们对光学系统的成像分辨率要求也日益增高，特别是像航天观测，遥感监测，对光学系统的分辨率要求非常高。
如何使用稀疏编码进行图像重建
如何使用稀疏编码进行图像重建近年来，稀疏编码在图像处理领域中得到了广泛应用。
稀疏编码是一种通过对信号进行表示和压缩的方法，它可以将信号表示为少量的非零系数的线性组合。
在图像重建中，稀疏编码可以帮助我们从损坏或压缩后的图像中恢复出原始图像的细节和结构。
本文将探讨如何使用稀疏编码进行图像重建，并介绍一些常用的方法和技巧。
一、稀疏编码的基本原理稀疏编码的基本原理是利用信号的稀疏性，将信号表示为少量的非零系数的线性组合。
在图像处理中，我们可以将图像表示为一个向量，其中每个元素表示图像的一个像素值。
通过稀疏编码，我们可以将这个向量表示为一个稀疏的线性组合，其中只有少量的系数是非零的。
稀疏编码的关键在于选择一个合适的基函数集合，也称为字典。
字典中的每个基函数都是一种原子形式，可以用来表示信号的一部分。
通过将信号表示为字典中的基函数的线性组合，我们可以实现对信号的稀疏表示。
常用的字典包括小波字典、傅里叶字典等。
二、稀疏编码的图像重建方法1. 基于字典学习的方法字典学习是一种通过自适应地学习字典来实现稀疏编码的方法。
在图像重建中，我们可以通过学习一个适合于图像的字典，将图像表示为字典中基函数的线性组合。
字典学习的过程可以通过最小化重建误差来实现，常用的方法包括K-SVD算法和OMP算法。
2. 基于压缩感知的方法压缩感知是一种通过对信号进行稀疏表示和测量来实现信号重建的方法。
在图像重建中，我们可以通过对图像进行随机测量，得到图像的稀疏表示，并通过优化算法来恢复原始图像。
常用的优化算法包括L1范数最小化算法和迭代阈值算法。
三、稀疏编码的图像重建技巧1. 选择合适的字典选择合适的字典是稀疏编码的关键。
字典应该包含能够表示图像细节和结构的基函数，并具有一定的稀疏性。
常用的字典包括小波字典和傅里叶字典。
在实际应用中，我们可以根据图像的特点选择合适的字典。
2. 调整稀疏度参数稀疏度参数控制着稀疏编码的稀疏程度。
较高的稀疏度参数会产生较稀疏的表示，但可能会导致重建误差增加。
稀疏孔径成像
稀疏孔径成像
稀疏孔径成像技术是通过将多个小口径光学系统按照一定的空间排列，使得这些子孔径的光束在焦平面上叠加成像，从而等效为更大口径的光学成像系统。
这种技术突破了传统大口径光学系统在加工工艺、制造成本以及体积重量上的限制。
稀疏孔径光学成像系统具有体积小、重量轻、成像质量与等效口径相当等优点。
然而，传统的稀疏孔径光学成像系统的主镜面型通常为球面，这会导致像差大、成像质量差的问题。
为了改善这一问题，引入自由曲面作为主镜面，利用其独特的几何结构和光学成像效果，可以有效减小系统像差，提高成像质量，并减轻系统重量。
此外，稀疏孔径成像在雷达观测中也有应用。
由于稀疏孔径观测会导致方位向有效样本序列空间存在大块的空缺，因此直接对空缺的方位向回波补零后进行脉冲压缩会引入较高的旁瓣和栅瓣，影响SAR 成像对目标散射特性的表征性能。
针对这一问题，可以采用数据补偿策略进行稀疏孔径二维成像，并对重建的SAR图像使用相干或非相干估计算法进行变化检测。
基于稀疏理论的SAR图像目标识别研究
基于稀疏理论的SAR图像目标识别研究基于稀疏理论的SAR图像目标识别研究摘要：合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）是一种能够全天候、全天时对地面进行观测的高分辨率遥感技术。
SAR图像中的目标识别一直是遥感图像处理和计算机视觉领域的研究热点。
本文基于稀疏理论，探讨了SAR图像目标识别的方法与技术。
1. 引言合成孔径雷达（SAR）技术的发展，使得我们能够获取到高分辨率、全天候的地面观测数据。
SAR图像中目标的自动识别和提取一直是遥感图像处理和计算机视觉领域的重要研究内容。
近年来，稀疏理论在图像处理领域取得了很大的突破，其应用于SAR图像目标识别也取得了一定的成果。
本文将结合稀疏理论和SAR图像目标识别的研究，提出一种新的方法。
2. 稀疏理论的基本原理稀疏理论指出，自然图像在一定变换域下具有较高的稀疏度。
利用这个特性，可以通过稀疏表示来实现信号的压缩和恢复。
稀疏表示的基本思想是，信号可以以稀疏系数的线性组合来表示。
稀疏理论已经广泛应用于图像压缩、图像去噪、图像恢复等领域。
3.SAR图像目标识别的挑战SAR图像目标识别面临着一些特殊的挑战。
首先，SAR图像中的目标一般是散射中心点，与目标的形状、位置等信息关联较小。
其次，SAR图像受到噪声和多次散射等复杂因素的干扰，目标不易被准确提取。
再次，SAR图像中的目标形状和背景差异较小，目标不易与背景分离。
因此，如何提取出目标的特征信息并进行准确的分类和识别是一个难题。
4. 基于稀疏理论的SAR图像目标识别方法基于稀疏理论的SAR图像目标识别方法基本流程如下：首先，将输入的SAR图像进行预处理，包括去噪和图像增强。
然后，利用稀疏理论对SAR图像进行特征提取，得到稀疏表示。
接着，利用分类算法对提取的特征进行分类和识别。
最后，根据分类结果对目标进行定位和提取。
5. 实验结果及分析在一系列的实验中，我们应用了基于稀疏理论的算法对SAR图像进行了目标识别。
稀疏表示在图像恢复中的应用研究
稀疏表示在图像恢复中的应用研究稀疏表示是一种流行的数学理论，在信号处理和计算机视觉等领域得到广泛的应用。
它的基本思想是利用信号或图像的稀疏性来减少数据的冗余性，从而简化数据处理的过程。
在图像恢复领域，稀疏表示已成为一种强有力的工具，许多算法都采用了它来恢复损坏的图像。
本文将介绍稀疏表示在图像恢复中的应用研究。
一、稀疏表示理论稀疏表示理论起源于压缩感知领域，它利用信号具有较少的非零系数来设计现代的数据压缩算法。
具体来说，在信号处理中，如果信号的维度很高，每个采样都是不必要的，因为信号的潜在稀疏性意味着它可以用较少的非零系数来重构。
稀疏表示的方法是，将原始信号表示为一组基向量的线性组合，这些基向量构成一个称为字典的集合。
然后，通过选择一些与信号具有稀疏性的基向量，可以得到一个表示信号的稀疏系数矩阵。
在恢复信号时，可以通过稀疏系数矩阵和字典来计算原始信号。
二、稀疏表示在图像恢复中的应用在图像恢复领域，稀疏表示已成为一种强有力的工具，它能够处理图像降噪、压缩、超分辨率和图像恢复等任务。
一些常见的算法使用的包括：1. Compressive Sensing （压缩传感）Compressive Sensing是利用稀疏性在重构信号时减少采样的实践。
在图像降噪任务中，可以使用压缩感知算法来从加性高斯噪声中恢复图像，这通常被称为稀疏编码。
2. K-SVD （基于稀疏字典的图像处理）K-SVD是一种基于稀疏编码的图像处理算法，它能够从噪声干扰和可能的损坏中恢复图像。
K-SVD通过构建一个原子组成的字典，利用稀疏性来寻找重构图像的基向量，从而计算其稀疏系数。
3. Dictionary Learning Algorithm （字典学习算法）字典学习算法旨在学习合适的字典，以将信号表示为具有最小重构误差的稀疏字典。
这类算法包括稀疏表示算法、K-SVD算法等，对于从大量观察中学习低维表示的任务非常有效。
三、总结稀疏表示已被广泛应用于图像恢复领域。
基于稀疏测度PSF估计的天文图像复原改进算法
基于稀疏测度PSF估计的天文图像复原改进算法邵云龙【摘要】为了解决地基天文观测中由大气湍流造成的图像模糊问题,利用基于稀疏测度的 PSF估计算法实现 PSF准确信息的重构,提出一种变正则化参数的改进的稀疏测度PSF估计算法,通过选择合理的参数,提高了 PSF估计精度。
实验结果表明,改进后的算法能更准确地估计PSF,提高图像复原的效果。
%In order to overcome the blurring effect caused by atmosphere turbulence in ground-based astronomy,the PSF esti-mation algorithm based on sparsity measure is used to restore the accurate PSF information.An improved sparsity measure PSF estimation algorithm based on variational regularization parameters is proposed,which can adaptively correct the regu-larization parameter and improve the estimation precision of PSF.Experimental results show that the proposed algorithm can estimate PSF more accurately and the image restoration is improved.【期刊名称】《桂林电子科技大学学报》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】5页(P310-314)【关键词】地基天文;大气湍流;稀疏测度【作者】邵云龙【作者单位】桂林电子科技大学信息与通信学院，广西桂林 541004【正文语种】中文【中图分类】TP391.41在地基天文中,通过光学望远镜观测天文目标时必须穿过厚厚的大气层这一非均匀介质,使得观测图像因受到大气湍流的影响出现严重的模糊[1]。
一种基于稀疏表示的图像修复算法研究本科毕业论文
本科生毕业论文一种基于稀疏表示的图像修复算法研究院系：信息工程学院专业：通信工程班级： 102学号： 010705202职称（或学位）：博士2014年4月原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文（设计），是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。
除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。
对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学生签名：年月日指导声明本人指导的同学的毕业论文（设计）题目大小、难度适当，且符合该同学所学专业的培养目标的要求。
本人在指导过程中，通过网上文献搜索及文献比对等方式，对其毕业论文（设计）内容进行了检查，未发现抄袭现象，特此声明。
指导教师签名：年月日目录1引言 (2)2 图像修复的一般方法 (2)2.1 基于偏微分方程的方法 (2)2.2 基于纹理的方法 (2)2.3 基于混合的方法 (3)2.4 基于稀疏表示的方法 (3)3 图像信号的稀疏表示理论 (3)3.1 稀疏编码................................................... 错误！未定义书签。
3.2 字典的更新 (5)4 结论 (6)5 结束语 (7)致谢 (8)参考文献 (8)附录 (9)一种基于稀疏表示的图像修复算法研究摘要：图像具有直观地表达物体信息的功能，是人们获得信息的重要媒介，当图像受到破损时，图像本身的部分信息就会丢失，因此就需要一项技术对破损的区域进行修补，使其丢失的信息得到大部分的还原，这项技术就是图像修复。
本文主要研究图像信号的稀疏表示方法，求解稀疏系数的匹配追踪算法，对字典原子进行更新的奇异值分解算法，通过对字典每一列原子的更新和对稀疏系数矩阵每一行的更新，减小了图像修复过程中产生的误差。
关键词：图像修复；字典；稀疏表示；匹配追踪；奇异值分解Study of an Image Inpainting Algorithm Based on Sparse Representation Chen Jianghui(College of Information Engineering , Advisor: Chen Shuqing)Abstract: Image has the function of expressing the nformation of objects visually, which is an important medium of gainning information, when the image is damaged, a part of the information is lost, so they need a technology to repair the damaged areas, make the loss information is probably restored, the technology is called image inpainting. This paper mainly studies the sparse representation method of signal, the algorithm for solving sparse coefficient called matching pursuit algorithm and the singular value decomposition algorithm to update the atoms of dictionary , through the atomic learning dictionary each column and each line of sparse matrix is updated, which reduces the error occurring in the process of the image inpainting.Keywords: image inpainting; dictionary; sparse representation; matching1引言图像是人们获取信息的一种重要渠道，利用静态灰度图像验证算法的可行性和有效性，可以减小图像处理过程中的复杂度。
基于稀疏表示的图像重建算法研究文献综述
---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于稀疏表示的图像重建算法研究+文献综述摘要图像在获取、存储、传输等过程中都会受到特定噪声的污染，造成图像质量的下降，因此图像的重建是图像处理中的一个重要问题。
其目的是通过一系列的运算，尽可能恢复原始图像。
近年来，稀疏表示理论受到人们的广泛关注。
其理论依据是，具有一定光滑性的干净图像在适当的过完备字典下存在稀疏表示，通过选择或设计适当的字典，求出图像在该字典下的稀疏表示，就可以达到重建的目的。
图像的重建是图像处理的重要课题之一，即是试图利用退化现象的某种先验知识来重建或恢复被退化的图像，最终达到改善给定图像的目的。
图像复原技术经过几十年的发展，逐步形成了一套统一的理论框架。
1 / 9本研究了在两种不同字典下的稀疏表示，同时实现基于稀疏正则化的图像信号复原。
实验结果表明，曲波字典比小波字典具有更好的适应性。
关键词数字图像处理稀疏表示正则化图像重建7090毕业设计说明书（论文）外文摘要TitleImage reconstructionalgorithmbased on the sparse representationAbstractImages in the process of acquisition, storage, and transmission are subject to specific noise pollution, which can cause the decline in image quality. So, the image denoising reconstruction is an important issue in image processing. Its goal is to restore the original image as far as possible by a series of operations .In recent years, the sparse representation theory has been widespread concerned. Its theoretical basis is that a clean image with a certain smoothness exists sparse in an appropriate---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------complete sub Highness or designing appropriate dictionary.We can get the purpose of denoising by finding the image in the dictionary under the sparseselecting .Reconstruction of the image is one of the important topics of image processing, that is trying to use some a priori knowledge to rebuild or restore the degraded image , and ultimately reach the purpose to improve the given image. After decades of development, image restoration techniques are gradually formed a unified theoretical framework .This paper based on the sparse representation of two different dictionaries, and at the same time to achieve recovery based on the sparse regularization of the image signal. Experimental dismissal the curvelet dictionary has better adaptability than the waveletdictionary.结论26致谢273 / 9参考文献281引言1.1课题的背景图像是客观世界的某种状态或能量以一定的方式在二维平面上的投影所转化成的一种可视形式，是人类社会活动中常用的信息载体之一。
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稀疏光学合成孔径的动态变阵方法及图像复原算法研究
稀疏光学合成孔径的动态变阵方法及图像复原算法研究
一、引言
稀疏光学合成孔径技术是一种基于光学原理和信号处理的图像重建方法，它通过利用光学成像系统对目标对象进行多次采集，然后利用算法进行图像复原。
其中，动态变阵方法是指采用可调整的空间光调制器（Spatial Light Modulator, SLM）对入射光进行相位调制，从而实现合成孔径的变换。
本文针对稀疏光学合成孔径的动态变阵方法及图像复原算法进行了系统研究。
二、动态变阵方法
1. 稀疏光学合成孔径的原理
稀疏光学合成孔径技术利用成像系统的带通特性，将多个空间频率分量的信息叠加，以获取高分辨率图像。
通过光学系统对目标进行多次采集，可以获取到不同的信息频率。
然后，利用动态变阵方法对入射光进行相位调制，调整不同频率之间的干涉关系，进而重建出高分辨率图像。
2. 动态变阵方法的实现
动态变阵方法通过利用可调整的SLM对入射光进行相位调制，调整不同的波前形状。
常用的调制方法包括：二元相位调制、多层相位调制等。
在进行相位调制时，需要根据系统的特点和要求进行设计，以达到优化的成像效果。
通过相位调制，可以改变入射光的幅度和相位分布，从而实现对空间频率分量的控制。
三、图像复原算法
图像复原算法是指对稀疏光学合成孔径采集到的数据进行处理，从而得到高质量的图像。
常见的图像复原算法有汇总整形算法、
最大后验概率恢复算法等。
1. 汇总整形算法
汇总整形算法是一种常见的图像复原算法，它通过对采集到的数据进行加权累加，从而降低图像的噪声水平，并增强图像的对比度。
该算法利用多帧图像之间的相关性，将采集到的数据进行优化处理，以得到更清晰、更稳定的图像。
2. 最大后验概率恢复算法
最大后验概率恢复算法基于概率模型，通过对目标场景的先验信息进行建模，以对采集到的数据进行估计和优化。
该算法通过最大化后验概率，寻找最可能的图像估计结果，并进行图像恢复。
它能够有效降低系统噪声、提高图像的对比度和清晰度。
四、实验研究
本文基于稀疏光学合成孔径的动态变阵方法，设计并实现了一套图像复原实验系统。
实验中，采用二元相位调制方法，通过可调的SLM对入射光进行相位调制，调整不同的空间频率分量。
然后采集多幅图像数据，并利用汇总整形算法和最大后验概率恢复算法对数据进行处理，以实现图像复原。
通过实验结果分析，本文所提出的动态变阵方法和图像复原算法在稀疏光学合成孔径技术中表现出良好的性能。
在不同的实验条件下，该方法均能够有效地提高图像的分辨率和质量。
同时，该方法还具备灵活性和实时性的优势，能够适应不同的图像采集需求。
五、结论
本文针对稀疏光学合成孔径的动态变阵方法及图像复原算法进行了研究。
通过系统设计与实验验证，证明了动态变阵方法和图像复原算法在稀疏光学合成孔径技术中的有效性。
该方法对于提高图像分辨率、增强图像质量具有重要的应用价值。
在未
来的研究中，还可以进一步探索该方法在其他领域中的应用潜力，以及进一步优化算法的性能与实时性
综合本文的研究结果可以得出以下结论：稀疏光学合成孔径的动态变阵方法及其图像复原算法能够有效提高图像的分辨率和质量。
通过实验验证，该方法在不同的实验条件下表现出良好的性能，并具备灵活性和实时性的优势，适应不同的图像采集需求。
该方法对于图像恢复、降低系统噪声、增强图像对比度和清晰度具有重要的应用价值。
未来的研究可以进一步探索该方法在其他领域中的应用潜力，并优化算法性能和实时性。