[发明专利]一种适应大气湍流变化的多帧自适应光学图像恢复方法

摘要

本发明是一种适应大气湍流动态变化的多帧自适应光学图像恢复方法采集自适应光学校正后不同时刻的天文目标图像或空间目标图像，建立求解系统点扩散函数的线性方程；建立系统点扩散函数求解的凸优化模型；使用经典的凸优化求解算法求解凸优化方程解出系统点扩散函数；根据解出的系统点扩散函数求解待观测目标的估计值，从而恢复出图像。本发明的方法充分利用了湍流的动态特性，对图像采集的时间性、对系统的实时性没有要求，且图像恢复过程属于线性求解，计算量大大减少。无需对观测目标和系统点扩散函数进行不断的交替求解。图像恢复方法稳定性强，不存在发散问题；算法简洁而直观。

主权项

一种适应大气湍流动态变化的多帧自适应光学图像恢复方法，其特征在于，该方法包括：(1)采集湍流条件下自适应光学校正后不同时刻的多个系统点扩散函数，即系统的点目标成像，把多个图像经傅里叶变换转换到频域，分析不同时刻校正后系统点扩散函数之间的相近性和互异性；使用不同系统点扩散函数的相关西尔维斯特Sylvester矩阵的条件数来判断彼此之间的接近程度，为正则项选择提供参考；(2)采集自适应光学校正后不同时刻的天文目标图像或空间目标图像，建立求解系统点扩散函数的线性方程，将图像恢复问题转化为线性求解；当图像的尺寸较大时，矩阵维数较高，采用基于快速傅里叶变换FFT的方法求解；(3)基于成像噪声、系统点扩散函数之间的互异性程度及系统点扩散函数的拖尾特性，添加正则项以得到稳定解；采用最小二乘式作为正则约束项，由于自适应光学校正后系统点扩散函数的谱通常具有稀疏结构特性，使用l1范数正则化模型来处理系统点扩散函数之间的一定程度的相近性和系统点扩散函数的拖尾性；建立系统点扩散函数求解的凸优化模型；(4)使用经典的凸优化求解算法求解凸优化方程，从而解出系统点扩散函数；所述的经典的凸优化求解算法采用内点法、投影次梯度法、或者低秩法；(5)定义目标函数，添加正则项，解卷积求解待观测目标；采用对噪声具有很好抑制作用的全变分正则项，求解得到待观测目标的估计值，从而恢复出图像。