题目：基于快速迭代收缩算法的大气湍流模糊图像盲复原方法

 

        大气湍流是大气中的一种重要运动形式，对地面成像系统造成严重干扰，使图像产生畸变、模糊。大气湍流随机性给图像退化函数估计带来巨大困难，湍流图像复原成为一个病态问题。基于物理模型的算法具有运算量小，复原精度高的优点，需要获知图像退化核函数，在实际应用中不同场景下的大气湍流图片的退化函数都不一致，因此适应性较差。盲复原算法是图像处理技术的研究热点，它能处理不同场景下的大气湍流退化图像，不需要建立精确的大气湍流物理模型，根据图像本身就可以准确估计图像退化核函数，并有效地恢复图像，抑制图像噪声的影响，避免产生人工噪声。本文提出了一种基于快速迭代收缩算法的大气湍流图像复原算法。首先，本文先介绍一种大气湍流图像畸变矫正算法。该算法利用多帧图像生成参考图像，并计算湍流引起的运动场，对每一帧图像进行畸变矫正，抑制湍流引起的图像扰动，使用矫正后的图像序列融合产生一幅图像。然后提出一种利用图像孤立边缘信息估计图像退化核函数的方法，检测融合后的图像的孤立边缘并重构出清晰图像的孤立边缘，并以此估计图像退化核函数的初始值。利用该核函数的初始值，建立贝叶斯模型，优化图像退化核函数，使其在概率上达到最优。由于图像盲复原是个病态问题，我们通过统计分析大量清晰图像的梯度值概率分布特性，拟合概率分布函数，得到复原图像的先验知识，构造代价函数，将核函数优化问题转变为求代价函数最小化问题，然后用快速迭代收缩算法求解代价函数。最后，利用优化后的图像退化核函数，使用一种非盲反卷积的方法，恢复出清晰图像，达到图像去模糊的目的。该非盲反卷积方法使用期望最大化算法迭代估算清晰图像, 能有效恢复图像细节，锐化图像边缘，并抑制人工噪声。

        最后本文根据优化后的图像退化核函数，开发了FPGA硬件系统，能有效地抑制大气湍流引起的图像畸变与模糊，具有较高实时性与实用价值。