光学稀疏孔径成像：点扩展函数在维纳滤波复原中的应用分析

"光学稀疏孔径成像系统图像复原算法的点扩展函数分析" 本文探讨了光学稀疏孔径成像系统中图像复原技术的重要问题，特别是在使用维纳滤波方法时如何处理点扩展函数的问题。光学稀疏孔径成像系统通过将多个独立的小型子望远镜按照特定阵列排列，模拟一个大口径望远镜的成像效果。然而，这种系统直接输出的图像质量通常较差，需要借助数字图像处理技术进行复原，以达到与等效大口径望远镜相同的质量。 在图像复原领域，维纳滤波是一种常用的算法，它依赖于系统实际的点扩展函数作为输入参数。点扩展函数描述了成像系统对点源的模糊程度，直接影响复原图像的质量。但实际中，大口径的光学稀疏孔径成像系统中，获取精确的实际点扩展函数非常困难。文章指出，可以通过计算子望远镜阵列的几何特性来得到系统的理想点扩展函数，这一方法相对简单且易于实现。 作者通过理论推导和仿真实验，研究了使用计算的理想点扩展函数代替实际点扩展函数在图像复原中的可行性。这不仅为解决实际点扩展函数测量难题提供了可能，也为优化复原算法提供了新思路。仿真结果和分析揭示了这种替代方法的有效性，并为后续的光学稀疏孔径成像系统设计和优化提供了理论支持。 本文的研究对理解和改进光学稀疏孔径成像系统的图像处理技术具有重要意义，尤其是在大型天文观测设备、遥感成像以及空间探测等领域，这些领域往往受限于实际条件，无法方便地获取精确的点扩展函数。通过本文提出的策略，可以简化系统的设计和调试过程，提高图像复原的效率和质量。