稀疏孔径成像恢复：小波阈值与维纳滤波结合的新算法

"基于小波阈值法和维纳滤波的稀疏孔径光学系统成像恢复 (2007年)" 本文是一篇工程技术领域的论文，主要探讨了如何改善稀疏孔径光学系统的成像质量。稀疏孔径光学系统是一种采用非连续或不规则分布的孔径来获取图像的系统，它在航空、航天以及遥感等领域有广泛应用。然而，由于系统本身的特性，这类系统的成像质量通常受到噪声干扰，导致图像模糊不清。 作者提出了一个结合改进小波阈值法和维纳滤波的成像恢复算法。小波阈值法是一种有效的图像去噪技术，它利用小波变换对图像进行多尺度分析，通过设置适当的阈值去除噪声，同时保留图像的重要细节。在此基础上，作者对小波阈值法进行了改进，增强了其对不同类型噪声的抑制能力，尤其适用于稀疏孔径成像系统中的噪声环境。 接下来，为了进一步提高成像质量，作者应用了维纳滤波。维纳滤波是一种基于信号统计特性的恢复方法，它根据图像的信噪比来恢复图像，特别是在已知图像的先验信息（如自相关函数）时效果显著。将经过小波去噪处理的图像输入到维纳滤波器中，可以有效地平滑图像，减少伪影，同时尽可能地保持图像边缘的锐利度。 实验部分，作者利用光学设计软件ZEMAX模拟设计了不同填充因子的稀疏孔径光学系统，模拟了实际成像过程中的噪声环境。通过对这些系统的成像恢复，作者对比了只使用维纳滤波与结合改进小波阈值法和维纳滤波两种方法的效果。结果显示，结合使用这两种方法的恢复算法能够提供更优的成像结果，提高了图像的清晰度和可识别性。 关键词包括小波阈值、维纳滤波、稀疏孔径、光学设计和图像恢复，表明这篇论文的主要研究内容集中在这些领域。论文的研究对于提升稀疏孔径光学系统在复杂环境下的成像性能具有重要的理论和实践意义，对于相关领域的科研人员和技术开发者提供了有价值的参考。