1 信息工程大学 理学院, 河南 郑州 450001
2 信息工程大学 地理空间信息学院, 河南 郑州 450001
3 郑州升达经贸管理学院, 河南 郑州 451191
现有的空间目标图像波后处理方法多直接套用自然光学图像的复原技术, 效果并不理想。本文通过分析空间目标图像的近似稀疏性和灰度值服从超拉普拉斯分布的独有特点, 提出了一个采用正则化方法的非凸稀疏正则化空间目标图像复原模型。在数值计算过程中, 根据交替方向乘数法将复原模型分解为两个子问题, 对凸优化子问题采用快速傅里叶变换求解, 对非凸优化子问题采用固定点迭代方法求解。文中设计了非凸稀疏正则化空间目标图像波后复原的完整算法流程, 并针对模拟图像和真实空间目标图像进行了对比验证。 结果显示: 相对于最近的流行算法, 提出方法的最大峰值信噪比提高了2 dB, 最大平均结构相似度提高了0.17, 最大信息熵提高了3.85, 图像清晰度提高了2.65。
空间目标图像 波后复原 稀疏性 正则化 非凸优化 交替方向乘数法 space object image wave back restoration sparsity regularization non-convex optimization alternating direction multiplier method
