【摘 要】
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随着遥感技术的不断发展,以及各类高分辨率的遥感平台的研发,遥感技术逐渐在科学技术、社会经济以及国防建设等领域发挥了重要作用。然而由于平台抖动、大气湍流等无法避免的
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随着遥感技术的不断发展,以及各类高分辨率的遥感平台的研发,遥感技术逐渐在科学技术、社会经济以及国防建设等领域发挥了重要作用。然而由于平台抖动、大气湍流等无法避免的因素影响,造成遥感图像模糊,使得图像质量下降,部分重要的信息丢失,图像无法精确地反映目标的实际情况,会导致后续应用如环境监测、灾害监测等应用受到影响,所以遥感影像去模糊这一课题的研究价值也不断增加。目前在去模糊领域的研究中,大部分学者的研究方向为日常生活中的相机运动模糊,为单一图像去模糊方法,而针对遥感影像去模糊的相关研究较少。由于单一图像去模糊方法缺少必要的先验知识,所以去模糊的效果不尽如人意,实时性和稳定性较差,而且需要占用大量的时间和计算资源。为了进一步增强去模糊算法的适用性和稳定性,本文首先深入研究了基于最大后验概率的图像去模糊方法和基于卷积神经网络的去模糊方法的原理和框架,并进行实验比较,总结算法的优缺点。为了避免上述算法的缺点,本文设计了一种新的基于双深卷积神经网络的多源遥感影像去模糊算法。根据多源遥感影像的特点,设计了双重卷积神经网络,以更好地获得外部先验,从而提高图像复原能力;本文提出了一种新的激活函数,该激活函数具有更强的图像提取能力,解决了Re LU激活函数会将图像细节当作模糊部分“误删”的问题,并且在实验中具有较好的去除噪声的能力。通过和其他去模糊方法实验比较,结果证明,本文所提出的方法具有较好的图像去模糊能力。
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