【摘 要】
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为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化（EM）算法的自适应光学（AO）图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,
【机 构】
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长春理工大学光电工程学院,长春工业大学计算机科学与工程学院,长春理工大学信息化中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51202017);吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(2013145、201363)
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为提高自适应光学图像复原的效果,基于期望值最大化理论,提出了一种基于改进期望值最大化（EM）算法的自适应光学（AO）图像多帧联合去卷积算法。通过建立多帧AO图像退化的数学模型,推导出基于相位误差并随时间变化的点扩散函数（PSF）模型,根据图像功率谱密度及约束图像支持域的方法对AO图像进行去噪处理。应用AO成像系统参数与正则化技术相结合对EM算法进行改进,建立多帧AO图像联合去卷积的代价函数及其参数估计的优化模型。利用所建模型对模拟图像和实际观测的AO图像进行图像复原实验验证文中算法的复原效果。实验结果表明
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