一种基于NAS-RIF的SST图像盲恢复新方法

图像恢复是太空太阳望远镜(SST)图像处理的重要组成部分,当点扩散函数未知时只能进行盲恢复.在诸多的盲恢复算法中,非负有限支撑限制递归法(NAS-RIF)可以取得较好的恢复效果,但其对高频噪声的放大严重地影响了恢复效果和具体应用范围.为了降低对噪声的放大,本文分析和比较了不同的自适应平滑滤波,在NAS-RIF代价函数上增加了基于Hessian法的自适应平滑项.最后通过仿真计算验证了所改进的算法具有良好的稳定性、噪声抑制作用和图像边缘的保护作用,可以用于实际的SST图像恢复.

基于SIMO和NAS-RIF的SST图像盲恢复

图像恢复是太空太阳望远镜图像处理的重要组成部分,针对SST的多通道太阳观测的特点,将SIMO模型引入到SST图像恢复中,根据SST图像的特点,给出了基于SIMO和NAS-RIF的多通道盲恢复算法。仿真结果表明,该方法对SST图像恢复具有较好的适应性。

Satellite and Ground Support Equipment for Space Solar Telescope

Space Solar Telescope (SST) is an astronomical satellite that will be traveling in the sun-synchro-nous polar circular orbit. It is expected to access creative new observation results of the solar magnetic field