极坐标系快速反卷积高分辨声图测量方法

二维反卷积声图测量中点扩散函数(PSF)的二维移变性导致算法计算量较大,为此提出了一种极坐标系下方位、距离分离降维处理的快速反卷积声图测量方法。该方法将二维移变反卷积运算转换为两次一维反卷积运算,同时利用方位维反卷积具有近似一维空域移不变特点,采用移不变模型进行计算,仅对距离维进行一维移变反卷积运算,从而减少算法的PSF存储空间和计算量。仿真和实验数据处理结果表明,所提方法显著降低了计算量,且与原二维移变模型反卷积声图测量方法的性能相近。

快速迭代反卷积算法的超分辨性能优化复原图象

本文给出了一种利用快速迭代反卷积算法优化用于图象复原的约束最小二乘的空域迭代算法的有效方法。该方法在基于约束最小二乘的空域迭代方法的基础上,运用快速迭代反卷积算法所有的线性迭代算法的超分辨效果,使图象复原问题的近似解误差更小。实验结果表明运用快速迭代反卷积算法后,运用快速迭代反卷积算法后,图象复原的效果更佳,并避免了大量的复杂计算。