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波前解卷积方法中的高频噪声抑制

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田雨, 饶长辉, 张学军. 2007: 波前解卷积方法中的高频噪声抑制, 强激光与粒子束, 19(4): 593-597.
引用本文: 田雨, 饶长辉, 张学军. 2007: 波前解卷积方法中的高频噪声抑制, 强激光与粒子束, 19(4): 593-597.
shu
TIAN Yu, RAO Chang-hui, ZHANG Xue-jun. 2007: High frequency noise constraint in deconvolution from wavefront sensing, High Power Lase and Particle Beams, 19(4): 593-597.
Citation: TIAN Yu, RAO Chang-hui, ZHANG Xue-jun. 2007: High frequency noise constraint in deconvolution from wavefront sensing, High Power Lase and Particle Beams, 19(4): 593-597.
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波前解卷积方法中的高频噪声抑制

  • 中国科学院,光电技术研究所,成都,610209;中国科学院,研究生院,北京,100039

  • 中国科学院,光电技术研究所,成都,610209

High frequency noise constraint in deconvolution from wavefront sensing

  • 摘要: 介绍了一种波前解卷积中噪声抑制规整化的新方法,并将此方法应用于室内模拟点源实验中.该方法通过在图像复原算法中增加针对图像高频部分的限制条件来抑制高频噪声,以达到对图像复原问题病态特性的规整化.实验结果表明:该规整化方法可以有效地抑制解卷积过程中高频噪声的影响,恢复出达到理论衍射极限分辨率的图像.对于噪声水平较高的降质图像,通过这种解卷积方法可以有效地提高信噪比.同维纳逆滤波方法相比,该方法可以在有效抑制导致病态的高频噪声的基础上充分保持图像的低频;与基于贝叶斯估计的近视解卷积算法相比,该方法不需要知道噪声水平或噪声类型等先验知识,只是从噪声本质出发,通过抑制降质图像高频部分,有效地解决了病态特性问题.
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出版历程
  • 刊出日期:  2007-04-30

波前解卷积方法中的高频噪声抑制

  • 中国科学院,光电技术研究所,成都,610209;中国科学院,研究生院,北京,100039
  • 中国科学院,光电技术研究所,成都,610209

摘要: 介绍了一种波前解卷积中噪声抑制规整化的新方法,并将此方法应用于室内模拟点源实验中.该方法通过在图像复原算法中增加针对图像高频部分的限制条件来抑制高频噪声,以达到对图像复原问题病态特性的规整化.实验结果表明:该规整化方法可以有效地抑制解卷积过程中高频噪声的影响,恢复出达到理论衍射极限分辨率的图像.对于噪声水平较高的降质图像,通过这种解卷积方法可以有效地提高信噪比.同维纳逆滤波方法相比,该方法可以在有效抑制导致病态的高频噪声的基础上充分保持图像的低频;与基于贝叶斯估计的近视解卷积算法相比,该方法不需要知道噪声水平或噪声类型等先验知识,只是从噪声本质出发,通过抑制降质图像高频部分,有效地解决了病态特性问题.

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