洛伦兹拟合点扩展函数的遥感图像复原方法

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由于点扩展函数(Point Spread Function, PSF)模型与实际模糊核不匹配,现有遥感图像的复原效果较差。针对该问题,提出一种基于洛伦兹拟合点扩展函数的图像复原方法,对估计的遥感图像PSF进行充分拟合以提高复原精度。首先,考虑现有模型与实际退化过程的匹配误差,将模糊核建模为基本二维模式的线性组合,采用洛伦兹函数作为基函数对实际退化所造成的模糊效应进行建模。然后,选取具有刃边特征的地物目标估计遥感成像系统的退化函数,同时采用所建立的数学模型对估计的PSF进行拟合校正,将拟合校正后的PS
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