改进的APEX方法在光电图像退化复原中的应用

"基于APEX方法的光电退化图像改进复原算法" 本文主要探讨了一种针对光电图像退化问题的复原算法，该算法基于APEX（阿普克）方法进行改进，旨在提高图像复原的稳定性和效果。APEX方法是一种非迭代的点扩展函数（PSF）估计技术，特别适用于需要快速处理的实时应用。然而，原始的APEX方法在有限支持域内估算的PSF无法保证退化过程的能量守恒。 针对这一问题，研究者在估计PSF时引入了非负限制和归一化处理，以确保能量守恒。此外，他们还优化了APEX方法中的关键参数，如近似常数A和频域中心区域Ω的选择，从而提高了算法的实用性和准确性。在图像复原阶段，采用了慢演化连续边界（SECB）方法，这是一种用于图像重构的技术。文章中还讨论了SECB方法中两个重构因子K和s的选取策略，为实际应用提供了参考。 通过仿真测试，改进后的算法被证明不仅提升了算法的稳定性，而且在图像复原质量上有了显著提升。这表明该算法在处理光电图像退化问题时具有良好的潜力，尤其对于那些要求实时处理和高精度恢复的场景，如天文观测、遥感成像和军事应用等。 关键词涉及到大气光学、点扩展函数估计、APEX方法和慢演化连续边界方法，这些都是图像复原领域的重要概念和技术。大气光学影响光线传播，导致图像退化；点扩展函数估计是理解和纠正这种退化的关键；而APEX和SECB方法则是解决这一问题的有效工具。文章的贡献在于结合这些知识，提出了一个更适应实际需求的图像复原方案。