模糊遥感图像总变分优化恢复方法

针对遥感图像在成像与传输过程中的退化而导致的图像模糊与噪声干扰,提出了一种基于调制传递函数(MTF)估算与总变分优化的图像恢复方法。通过分析调制传递函数曲线的幅频特性,阐释了基于MTF的遥感图像恢复机制,为抑制噪声干扰和扩大适用范围而采用了一种新的MTF曲线分段逼近策略,并以实验结果验证了该方法较之常规模型的优越性。进而,针对噪声条件下模糊遥感图像的恢复问题,采用改进的快速总变分优化方法实现了对强噪声模糊遥感图像的有效恢复。实验结果表明,本文提出的恢复方法能够在有效抑制噪声的同时更好地保留图像细节和纹理信息,为强噪声干扰模糊遥感图像的恢复处理提供了高效的解决方法。

基于压缩感知原理的图像融合新方法

研究了新兴的压缩感知（CS）理论在图像融合中的潜在应用，针对已有图像融合方法容易导致融合图像的亮度过高、与源图像的对比度不能保持一致，且伴有明显条纹出现等的缺点，提出了一种新的基于CS原理的图像融合方法，该方法用基于压缩测量值标准偏差（SD）的自适应加权平均融合算子对各待融合图像在CS域的投影测量值进行融合，再经总变分优化算法对融合测量值进行重构而得到融合图像。为验证该方法的有效性，进行了多组不同类型传感器所获图像的融合实验，主观视觉分析和客观评价指标的统计结果均表明，该算法在有效抑制图像中条纹现象发生的同时从原始图像提取了更多的有用信息，显著增强了图像的清晰度，取得了更好的视觉效果，从而展示了CS技术在图像融合方面的突出效果和应用潜力。