Golay6稀疏孔径成像恢复：小波与维纳滤波算法研究

“本文主要研究了Golay6结构的稀疏孔径成像恢复算法，通过光学仿真软件ZEMAX设计不同填充因子的系统，并利用小波变换与维纳滤波进行图像恢复，以提高成像质量。” 在现代航天技术的飞速发展中，对遥感光学系统的分辨率需求不断提升，然而，传统的大孔径光学系统面临着高昂的成本和加工难度问题。为了解决这一挑战，稀疏孔径光学系统应运而生。这种系统由多个相同子径的光学单元组成，能够在降低制造成本的同时提升系统的分辨率。然而，由于稀疏孔径系统通光面积减少，光学系统的调制传递函数下降，导致合成图像的清晰度降低。因此，研究稀疏孔径成像的恢复算法显得至关重要。 本论文首先介绍了稀疏孔径系统的研究背景和意义，概述了国内外的研究现状，明确了选题价值，并明确了论文的主要内容。接着，详细阐述了稀疏孔径系统的结构与工作原理，特别是Golay-6结构，这是一种特殊的稀疏孔径系统，由六个子孔径构成，具有良好的光能利用率和成像性能。 在理论部分，论文探讨了小波变换的基础，包括连续小波变换和离散小波变换。小波变换在信号处理中有着广泛的应用，尤其是在图像去噪方面，能够有效地捕捉到图像的局部特征。此外，论文还引入了图像恢复的基本理论，特别是小波维纳滤波算法，该算法通过先使用小波变换去除图像噪声，再利用维纳滤波对去噪后的图像进行处理，从而实现图像的恢复和质量提升。 在第五章的实验部分，作者利用ZEMAX软件进行了稀疏孔径系统成像恢复的仿真实验，对比了不同恢复方法的效果。实验结果显示，结合小波去噪与维纳滤波的策略在系统成像恢复中取得了最优效果，优于单独使用维纳滤波或改进的维纳滤波方法。 这篇论文深入研究了Golay-6结构的稀疏孔径成像系统，通过小波变换与维纳滤波的结合，提出了一种有效的图像恢复策略，对于提高稀疏孔径系统的成像质量和实用性具有重要的理论与实践价值。关键词包括Golay-6结构、稀疏孔径、图像恢复、小波变换和维纳滤波，这些关键词反映了研究的核心内容和技术手段。