基于二次二维经验模态分解去噪的湍流退化图像复原算法
Turbulence-degraded image restoration algorithm based on twice bi-dimensional empirical mode decomposition denoising
1. 天津大学 a. 精密仪器与光电子工程学院; b. 光电信息技术教育部重点实验室, 天津 300072
2. 天津商业大学 信息工程学院, 天津 300134
摘要
为实现大气湍流环境下的高质量成像，将自适应光学波前探测技术与数字图像处理技术相结合，并提出了一种基于二次二维经验模态分解去噪的湍流退化图像复原算法。通过在光学系统中使用哈特曼—夏克波前传感器探测波前信息，进而计算光学系统点扩散函数；然后使用改进的二次二维经验模态分解算法进行图像去噪，最后利用R-L算法实现对湍流退化图像的复原。通过搭建光学实验系统，对实际拍摄的湍流退化图像进行了复原实验。结果表明，该算法能够有效减弱噪声放大现象，得到更加稳定的高质量大气湍流退化图像复原结果。
关键词
基金项目
国家自然科学基金重点资助项目(61535008)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.11.0910
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第5期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1582-1586
文章编号: 1001-3695(2020)05-063-1582-05
发布历史
[2020-05-05] 印刷出版
引用本文
徐斌, 葛宝臻, 吕且妮, 等. 基于二次二维经验模态分解去噪的湍流退化图像复原算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (5): 1582-1586. (Xu Bin, Ge Baozhen, Lyu Qieni, et al. Turbulence-degraded image restoration algorithm based on twice bi-dimensional empirical mode decomposition denoising [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (5): 1582-1586. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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