【摘 要】
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从高速流场扰动的失真图像中恢复出满足制导系统所需精度的目标图像是需要研究的课题。Holmes的基于泊松模型的极大似然校正算法存在平凡解的问题,针对此问题,提出在原算法的极大似然概率估计函数中增加适当的修正项来约束迭代校正算法向正确的方向收敛。讨论了修正项中参数的优化问题,提出按照使校正后图像的熵最小的优化准则来选取合适的修正参数。最后使用了实际风洞模拟实验中获得的气动光学效应降晰图像来测试改进算法
【机 构】
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中国航天科工集团二院研究生院,中国航天科工集团二院二部,中国航天科工集团公司
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从高速流场扰动的失真图像中恢复出满足制导系统所需精度的目标图像是需要研究的课题。Holmes的基于泊松模型的极大似然校正算法存在平凡解的问题,针对此问题,提出在原算法的极大似然概率估计函数中增加适当的修正项来约束迭代校正算法向正确的方向收敛。讨论了修正项中参数的优化问题,提出按照使校正后图像的熵最小的优化准则来选取合适的修正参数。最后使用了实际风洞模拟实验中获得的气动光学效应降晰图像来测试改进算法的校正效果,同时给出原算法的校正结果以便比较。测试结果表明,改进算法有效消除了原算法的平凡解问题,校正效
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