Cassini图像中受散射光影响的7颗土星近环内卫星的天体测量

卡西尼号探测器携带了光学成像科学子系统(ISS:Imaging Science Subsystem),在2004-2017年间拍摄了一些土星内卫星的图像.部分图像中土星内卫星非常靠近土星环,观测对象受土星环散射光影响导致测量精度差,甚至无法测量.由此提出一种适用于这类图像的背景消除算法,可对受土星光环散射光影响的土星内卫星进行测量.归算了7颗近环内卫星(土卫十(Janus)、土卫十一(Epimetheus)、土卫十五(Atlas)、土卫十六(Prometheus)、土卫十七(Pandora)、土卫三十二(Methone)和土卫四十九(Anthe))的70张ISS图像,并与不消除散射光的方法进行了比较.结果显示,该方法至少可以提高43%的精度.和喷气推进实验室的土星卫星历表SAT415相比,测量得到的赤经和赤纬方向的残差均值分别为0.72km和2.26km,标准差分别为10.99km和11.36km.

基于MAP的单帧字符图像超分辨率重建

字符是很多图像处理应用关注的区域,增强字符图像分辨率往往能提高字符识别率.针对字符图像纵横和对角线方向纹理特征,提出了一种提取不同方向纹理及图像平滑度度量的新方法,并在最大后验概率框架下,实现了单帧图像超分辨率重建算法.算法利用自适应可调模板作为卷积核,将纹理信息引入图像先验模型,最终将超分辨率重建转化为一个目标函数最优化问题.实验表明,该算法能有效提高字符图像的识别率,且对噪声具有较好的鲁棒性.

Helene的Cassini ISS图像的天体测量

Helene是土星的一颗小卫星,因其暗弱和靠近土星环,而致地面难以观测,历史上观测数据非常少.Cassini ISS在2004–2017年间观测了大量Helene的图像,本文对这些观测图像进行了天体测量工作.具体地说,我们先使用参考星对ISS相机的指向进行校正,然后使用二维高斯法对Helene的量度坐标进行测量,最后将该位置归算到Cassini为原点的国际天球参考架下的赤经、赤纬坐标.并与JPL的历表SAT393进行了比较,计算了位置残差.我们对总计890幅图像进行了有效测量.测量结果显示:和SAT393相比,赤经、赤纬方向的残差均差分别为0.23和-0.63 km,标准差分别为3.48和2.23 km.这个精度远超地面观测的精度,显示了空间观测的优势.

图像自适应分块单幅超分辨率算法

在单幅超分辨率图像重建算法中,基于最大后验估计(maximum a posteriori,MAP)算法重建效果和抗噪性能较好,但时空复杂度较高。为了提高模板卷积MAP(template convolution-based MAP,TC-MAP)算法的运行效率,降低内存消耗,提出了基于图像内容的自适应分块TC-MAP新算法,研究了图像分块的最佳尺寸,并根据子块图像的平均梯度,对平滑区域的多个子块进行合并降低分块边界效应的影响,同时采用边界延长进一步抑制分块效应。实验结果表明,算法有效减少了TC-MAP算法的运行时间和内存开销,同时保持重建图像质量与原TC-MAP算法差别不大。

雾霾图像恢复增强系统研究

为了增强雾霾图片的视觉效果,得到清晰的图片,同时也为了给研究人员提供一个去雾算法比较分析的工具,构建并实现了一个集图像预处理、去雾、超分辨重建和质量评估为一体的雾霾图像处理系统。系统采用了多种图像处理方法对图像进行处理,其中去雾技术和超分重建技术是系统的核心技术。测试表明,系统可以有效改善雾霾图像的质量和分辨率,同时通过图像质量评估为算法比较提供了依据。

基于超分辨率的地基观测图像增强系统

为地面望远镜获取高分辨率的观测图像提供可能途径,突破现有地面望远镜的观测效果,本文设计并实现一个集图像预处理、自动搜星定位、图像配准、超分重建和图像增强为一体的地基观测图像增强系统。系统采用多种图像处理方法增强天文图像,其中超分辨率重建是系统的关键技术和创新之处。系统测试表明,该系统可以自动搜索和精确定位地基观测天文图像中的恒星,有效改善图像分辨率和视觉效果。

一种色彩保真的暗通道去雾算法

基于暗通道先验的去雾算法被认为是最具代表性的图像复原算法.对透射图边缘进行平滑优化可以有效抑制复原图像边缘出现的块状效应,但仍然存在复原图像颜色失真的问题.针对薄雾图像复原色调偏暗,尤其是图像中浅白色景物色彩失真的问题,提出一种色彩保真的暗通道去雾算法,在利用Prewitt算子检测和平滑边缘以优化透射图的基础上,对透射控制参数进行分段限定.实验结果表明,该算法在改善图像边缘块状效应的同时减少了薄雾图像颜色失真的现象,对不同雾霾程度的图片都能获得较好的去雾效果。