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光電所在多尺度、變分推理參數(shù)自適應圖像復原技術(shù)研究方面取得突破

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光電所在多尺度、變分推理參數(shù)自適應圖像復原技術(shù)研究方面取得突破

摘要:   當前,數(shù)字圖像處理技術(shù)被廣泛應用到科學學習、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、政府部門、醫(yī)療衛(wèi)生等許多領(lǐng)域,而圖像復原技術(shù)學習是數(shù)字圖像處理中非常重要的領(lǐng)域,其學習成果也被廣泛應用到各個學習和生產(chǎn)領(lǐng)域! ≈袊茖W院光 ...

  當前,數(shù)字圖像處理技術(shù)被廣泛應用到科學學習、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、政府部門、醫(yī)療衛(wèi)生等許多領(lǐng)域,而圖像復原技術(shù)學習是數(shù)字圖像處理中非常重要的領(lǐng)域,其學習成果也被廣泛應用到各個學習和生產(chǎn)領(lǐng)域。
  中國科學院光電技術(shù)學習所光電探測與信號處理學習室在多尺度、變分推理參數(shù)自適應圖像復原技術(shù)學習方面取得新進展:針對成像系統(tǒng)的像差、成像過程中的運動抖動和大氣擾動等所致的圖像模糊退化問題,科研人員通過復雜降質(zhì)退化過程建模、系統(tǒng)成像過程的建模、大規(guī)模病態(tài)逆問題最優(yōu)化求解、高性能實時處理技術(shù)等實現(xiàn)對模糊圖像的高質(zhì)量復原,尤其是基于譜指數(shù)的變分估計與自適應建模。該譜指數(shù)的建模可有效克服復原逆問題解的病態(tài)性。
  科研人員還同時開展了基于通過GPCPU處理平臺的實時實現(xiàn)技術(shù)學習,實現(xiàn)了以50幀每秒的復原處理速度實時獲得接近系統(tǒng)衍射極限的復原圖像。
  該學習結(jié)果先后在美國光學學會(OSA)和國際光學工程學會(SPIE)的系列國際主流期刊與會議發(fā)表,達到同類學習領(lǐng)先水平,實時實現(xiàn)能力突破現(xiàn)有所見報道。









  原始圖像          降質(zhì)退化圖像     RLA(美國空軍毛伊島基地)









  ISRA(紐約大學)   MIA(中科院光電所2005)  SBBD(中科院光電所2016)



  功率譜對比:各頻率成分分布光電所在多尺度、變分推理參數(shù)自適應圖像復原技術(shù)研究方面取得突破  |  責任編輯:蟲子
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