基于超拉普拉斯先验的图像非盲解卷积

自然图像梯度的重尾分布在去噪、去模糊以及超分辨率等问题中已经被证实是一个非常有效的先验。自然图像梯度的长尾分布可以极好地用超拉普拉斯(Hyper-Laplacian)分布模型化。基于空间变化点扩散函数提出了一种超拉普拉斯先验的图像快速非盲解卷积方法,对图像进行复原。该算法的优势就是引入空间变化点扩散函数,使用分步交替迭代最小化方法,通过查表法快速对图像去卷积求解。该方法的解卷积速度得到较大幅度的提升,而且对模糊图像有较好的复原效果,提高了图像的质量。

基于射频传输的激光同步检测系统研究

在激光同步检测技术的研究中,被测激光器发射的脉冲激光,脉冲宽度为ns级,因此CCD相机积分控制脉冲与激光脉冲之间的同步非常重要。本文采用了"光触发-电同步"与超前预测相结合的方法,保证CCD相机的积分时间满足图像清晰度、信噪比和动态范围的要求,同时满足了积分脉冲信号与激光脉冲信号的同步关系,进而有效提高光斑抓拍精度,从而更适应于现代激光武器发射命中率测试系统的要求。