期望值最大化算法在高光谱图像迭代复原中的应用

"这篇研究论文探讨了一种基于期望值最大化的高光谱图像迭代复原算法，用于解决因声光可调谐滤光器(AoTF)的谱线半峰全宽(FWHM)和换能器结构不理想导致的高光谱图像退化和空间分辨率降低的问题。通过应用EM算法在预处理中对图像模糊降质程度进行估计和迭代求解，可以逐步接近原始目标，改善图像质量，避免传统去卷积复原算法中的边界振铃现象，并提高空间分辨率。该方法对提升AoTF高光谱成像的质量具有显著意义。" 在高光谱成像领域，图像质量和分辨率是至关重要的指标。声光可调谐滤波器(AoTF)是一种常用的光谱成像技术，但由于其固有的FWHM以及换能器结构的不完善，可能会导致图像的退化和空间分辨率下降，这会影响对光谱数据的精确分析。论文中提到的期望值最大化(EM)算法是一种统计建模和参数估计的方法，通常用于处理含有隐藏变量的概率模型。在这里，EM算法被创造性地应用于高光谱图像的预处理阶段。 在不清楚图像模糊程度的情况下，EM算法可以通过迭代过程逐步优化图像，每次迭代都通过对可见数据和隐藏数据的期望值进行最大化来更新模型参数。这一过程可以逐步接近真实的、未退化的图像，从而提高图像的分辨率和清晰度。与传统的去卷积复原算法相比，EM算法不需要依赖于数字图像的周期性拼接假设，因此能够有效地减少边界处的振铃效应，这是传统方法中常见的问题，特别是在处理高光谱图像的边缘和细节时。 通过实验结果，论文验证了该算法的有效性，它不仅提高了空间分辨率，还显著改善了图像质量，这对于AoTF高光谱成像系统的性能提升具有重大价值。这种方法为解决高光谱图像复原问题提供了一个新的思路，特别是在面临图像退化挑战时，能够提供更准确、更清晰的图像信息，有利于后续的光谱分析和特征提取。 关键词: 图像处理，图像复原，期望值最大化，声光可调谐滤光器 中图分类号: TP751.1 文献标识码: A doi: 10.3788/AO$20092908.2164 这篇研究论文提出的基于期望值最大化的高光谱图像迭代复原算法，通过克服AoTF技术的局限性，为高光谱成像领域的图像恢复和质量提升开辟了新的途径。