自适应光学图像复原理论与方法

　　自适应光学是补偿由大气湍流或其他因素造成的成像过程中波前畸变的最有前景的技术，但经过自适应光学初校正后图像中残存的高频信息抑制或混叠必须经过后处理才能得到恢复和解缠，这一后处理过程称为自适应光学图像的恢复或复原。《自适应光学图像复原理论与方法》是在国家“十一五”863课题和国家自然科学基金项目研究的基础上总结而成，介绍了自适应光学图像复原的数学基础、波前重构和复原图像质量评价方法，详细讨论了自适应光学图像复原的多种非线性方法，并给出了这些算法的实现过程和相应的实验结果。《自适应光学图像复原理论与方法》可作为从事信息光学处理与计算的研究人员的参考书，也可供自适应光学领域的科研与工程技术人员学习参考。

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前言
第1章 绪论
1.1 自适应光学技术的应用需求
1.2 自适应光学图像复原的研究意义
1.3 自适应光学系统发展现状和前景
1.4 自适应光学图像复原技术的研究概况
1.5 本书主要内容及结构安排
第2章 大气湍流波前扰动及自适应光学技术
2.1 湍流现象
2.2 大气湍流描述参数
2.3 光学传递函数
2.4 自适应光学技术
2.5 自适应光学成像原理演示系统CYAOIS
2.6 本章小结
第3章 自适应光学图像复原的数学基础
3.1 自适应光学图像降质原因及模型
3.2 图像复原中的病态特性
3.3 非线性成像系统和线性成像系统
3.4 成像模型离散公式
3.5 循环矩阵和分块循环矩阵的对角线化
3.6 本章小结
第4章 自适应光学图像复原方法及质量评价
4.1 图像盲复原算法
4.2 贝叶斯图像复原
4.3 小波变换图像复原
4.4 图像复原质量评价
4.5 本章小结
第5章 自适应光学图像点扩散函数重构
5.1 点扩散函数、光学传递函数与调制传递函数
5.2 图像的点扩散函数先验模型及参数表达
5.3 Zernike多项式
5.4 面向图像复原的广义岭估计Zernike模式法点扩散函数重构
5.5 基于非抽样小波变换的大气湍流点扩散函数估计
5.6 本章小结
第6章 基于可靠支持域和改进代价函数的ENAS-RIF算法
6.1 NAS-RIF图像复原算法原理
6.2 改进的ENAS-RIF图像复原算法
6.3 实验结果及分析
6.4 本章小结
第7章 多重约束非对称IRIL-IBD算法
7.1 IBD算法概述
7.2 RL算法和RLIBD算法
7.3 多重约束非对称IRLIBD算法
7.4 实验结果及分析
7.5 本章小结
第8章 直接解卷积图像复原
8.1 几个概念
8.2 APEX直接解卷积图像复原算法
8.3 实验结果
8.4 本章小结
第9章 极大似然图像盲解卷积
9.1 光电探测和光子成像基础理论
9.2 有限光子非相干成像极大似然盲解卷积算法
9.3 动态支持域约束极大似然盲解卷积算法
9.4 本章小结
第10章 基于总变分极小化的图像复原
10.1 总变分极小化原理
10.2 定点迭代方法与基于非周期反卷积模型的离散方案
10.3 多格网椭圆形偏微分方程求解法
10.4 基于总变分极小化的图像盲复原
10.5 实验结果与分析
10.6 本章小结
第11章 基于MAP原理的自适应光学图像多帧联合解卷积
11.1 基于方差统计的图像序列不良帧剔除
11.2 MAP联合解卷积图像复原
11.3 MAPJD算法参数自动估计
11.4 多帧联合解卷积图像高清晰复原算法
11.5 实验结果及分析
11.6 本章小结
第12章 基于二代曲波变换的自适应光学图像复原
12.1 第二代曲波变换
12.2 基于二代曲波变换的自适应光学图像去噪
12.3 傅里叶-曲波域正则化解卷积算法
12.4 ForCuRD复原算法实验结果及分析
12.5 本章小结
参考文献
附录 常用缩写