[发明专利]基于图像反卷积的大气色散修正方法

权利要求书

1.一种基于图像反卷积的大气色散修正方法，其特征在于，实现步骤包括：

步骤S1：针对望远镜的待校正图像，利用Elden模型估算出大气色散导致的弥散指数；计算大气色散导致的图像弥散指数的步骤如下：

步骤11：通过Elden模型估算出大气色散值

其中，z表示天顶距，单位：度；表示大气色散值，单位：角秒；和分别表示对应波段λ₁到λ₂的大气折射率，大气折射率的计算公式为：

其中，λ表示成像波长(μm)，T表示温度(℃)，P表示大气压强(Pa)；

步骤12：地基望远镜拍摄的星点，受到大气色散影响，产生的弥散像元指数m，

其中,f表示望远镜的焦距(mm),x表示望远镜像元尺寸(μm)；

步骤S2：对图像中每一列数据进行边缘延拓，最大程度地接近图像卷积效果；图像边缘延拓模型建立的步骤如下：

步骤21：依次提取图像中的每一列；

步骤22：对图像列像素值进行分析，如果图像列的首尾有亮像素点，即亮像素点的像素值背景灰度均值+3*背景方差时，将其用背景灰度替换；

步骤23：对每一列数据按以下边缘延拓模型进行边缘延拓：

其中，x表示输入的图像列的像元坐标，m表示弥散像元指数，y表示边缘延拓后的列像元坐标，g_in和g_out分别代表输入图像列灰度值和边缘延拓后的图像列灰度值，同时，对于小数p，【p】表示小数p的整数部分；

步骤S3：对延拓后的每一列数据，采用图像反卷积算法修正大气色散影响。

2.根据权利要求1所述基于图像反卷积的大气色散修正方法，其特征在于，图像算法修正替代传统的光学校正法，可以大大降低光学系统设计的复杂性。

3.根据权利要求1所述基于图像反卷积的大气色散修正方法，其特征在于，图像反卷积步骤如下：

步骤31：将延拓后的图像列灰度值进行反卷积，卷积核为：

卷积核的长度：n＝m+1，m为弥散的像元指数；

步骤32：将反卷积后的每一列灰度数据重新组合成一幅完整图像。

4.根据权利要求1所述基于图像反卷积的大气色散修正方法，其特征在于，图像中反卷积前的边缘延拓在很大程度模拟出图像真实卷积之后的效果，使得反卷积变得可逆而且单一。