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湍流退化图像复原技术研究

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湍流退化图像复原技术旨在解决成像系统中因湍流效应引起的图像模糊和失真问题.本文介绍了湍流对图像影响的多种模型,包括Kolmogorov湍流模型、移动平均模型、Zernike多项式模型和平均结构函数模型.重点介绍了退化图像盲复原技术和深度学习的图像复原方法最新研究进展、课题组在该领域的研究进展和未来图像复原技术研究的方向.
Review of Turbulence-Degraded Image Restoration Techniques
Turbulence-degraded image restoration techniques aim to address the problems of image blurring and distortion caused by turbulence effects in imaging systems.This paper introduces various models that describe the impact of turbulence on images,including the Kolmogorov turbulence model,the moving average model,the Zernike polynomial model,and the average structure function model.It highlights the latest research progress in blind image restoration techniques and deep learning-based image restoration methods.Additionally,it presents the research advancements made by our research group in this field and discusses future directions for image resto-ration technology research.

turbulence degradation modelblind image restorationdeep learning

吴晓庆

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中国科学院合肥物质科学研究院 安徽光学精密机械研究所,中国科学院大气光学重点实验室,安徽 合肥 230031

中国人民解放军国防科技大学 南湖之光实验室,湖南 长沙 410073

中国科学技术大学 研究生院科学岛分校,安徽 合肥 230026

湍流退化模型 图像盲复原 深度学习

中国科学院战略性先导科技专项(A类)国家自然科学基金项目

XDA1701010491752103

2024

安徽师范大学学报(自然科学版)
安徽师范大学

安徽师范大学学报(自然科学版)

CSTPCD
影响因子:0.435
ISSN:1001-2443
年,卷(期):2024.47(4)