1 中国科学院自适应光学重点实验室，四川 成都 610209
2 中国科学院光电技术研究所，四川 成都 610209
3 中国科学院大学，北京 100049
图像盲复原是仅从降质图像就恢复出模糊核和真实锐利图像的方法，由于其病态性，通常需要加入图像先验知识约束解的范围。针对传统的图像梯度 l2和 l1范数先验不能真实刻画自然图像梯度分布的特点，本文将图像梯度稀疏先验应用于单帧大气湍流退化图像盲复原中。先估计模糊核再进行非盲复原，利用分裂 Bregman算法求解相应的非凸代价函数。仿真实验表明，与总变分先验(l1范数)相比，稀疏先验有利于模糊核的估计、产生锐利边缘和去除振铃等，降低了模糊核的估计误差从而提高了复原质量。最后对真实湍流退化图像进行了复原。
自适应光学 稀疏先验 盲解卷积 分裂 Bregman adaptive optics sparse prior blind deconvolution split Bregman
1 华中科技大学光学与电子信息学院, 湖北 武汉 430074
2 成都英飞睿技术有限公司, 四川 成都 610213
光轴的平行性校准在多传感器光电系统中起着重要的作用。为了使被动光学设备的光轴校准满足广泛适用的需求,提出一种基于干涉条纹的光轴平行性校准方法。在平行光管法的基础上建立基准光轴,对接收光学系统反射形成的牛顿环干涉条纹进行拟合,从而计算光轴间的夹角。利用搭建的校准系统平台对激光测距机的发射光轴和接收光轴进行光轴的实际校准。实验结果表明:接收光轴与基准光轴的平行性测量精度优于5″,能够较好地满足校准多传感器光电系统的应用需求,验证该方法的有效性。所提方法的可视化校准过程可以提高校准效率,具有操作简单、实用性强和测量精度高的优点。
测量 校准 光轴平行性 干涉条纹 图像处理 光学学报
2020, 40(17): 1712005
