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龙图腾网恭喜浙江大学;上海航天技术研究院;上海机电工程研究所申请的专利一种基于实测数据的复杂光学成像条件下图像复原方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114972083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210519453.X，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种基于实测数据的复杂光学成像条件下图像复原方法是由厉小润;冯雨欣;张宏俊;张迪;贾军;丁楫刚设计研发完成，并于2022-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于实测数据的复杂光学成像条件下图像复原方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于实测数据的复杂光学成像条件下的图像复原方法，属于图像复原领域。本发明基于形态学滤波法去除成像系统带来的噪声，对点光源下模糊图像的图像频谱进行边缘检测去除成像系统带来的模糊，基于Radon变换的方法确定运动模糊参数，采用流场数据仿真的方法去除气动热辐射噪声，联合光线追迹法和背景纹影技术仿真建模去除气动光学效应导致的图像模糊与图像畸变，计算图像质量评价参数综合评价图像复原效果。本发明针对流场数据的获取使用两种方法进行建模，可对复杂成像条件下的退化图像进行完整的去除噪声、去除模糊和去除畸变复原，便于图像后续的目标检测与定位。

本发明授权一种基于实测数据的复杂光学成像条件下图像复原方法在权利要求书中公布了：1.一种基于实测数据的复杂光学成像条件下的图像复原方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：计算原始退化图像g0x,y的峰值信噪比PSNR、清晰度平均梯度和图像像素值最大点坐标； 步骤2：对退化图像进行形态学滤波，去除成像系统在成像过程中引入的噪声及部分气动热辐射效应产生的噪声，得到去噪图像g1x,y；计算图像g1x,y的峰值信噪比PSNR，判断该数值与步骤1得到的PSNR数值的提升量是否大于5dB，是则进入下一步骤，否则重新进行步骤2； 步骤3：仿真多张经过成像系统的点光源图像，对多张点光源图像求平均以减少噪声影响；将平均后的图像进行傅里叶变换后进行边缘检测，处理后得到成像系统的模糊半径r和标准偏差σ的估计值，通过高斯函数建模，得到成像系统模糊点扩散函数H1u,v： 其中σ是正态分布的标准偏差，u,v表示图像的频率坐标；使用成像系统模糊点扩散函数对步骤2得到的图像g1x,y进行最小二乘方滤波，得到去除成像系统模糊的图像G2u,v 其中G1u,v是图像g1x,y的傅里叶频谱，H1 *u,v表示H1u,v的复共轭，η1表示图像的噪声水平，对G2u,v进行反傅里叶变换，即得到复原图像g2x,y；根据探测窗附近的流场数据，计算气动热辐射效应的辐射强度，将图像g2x,y减去该矩阵得到去除气动热辐射的复原图像g3x,y； 步骤4：对步骤3得到的图像g3x,y的频谱G3u,v进行图像处理后进行Radon变换；Radon变换曲线最大值对应的角度即为退化图像的运动模糊角度，在模糊角方向上计算主峰两侧的差值即为退化图像的运动模糊尺度，继而得到包含角度与尺度的矢量线段作为运动模糊点扩散函数H2u,v；使用运动模糊点扩散函数H2u,v对步骤3得到的去除成像系统模糊的图像g3x,y进行最小二乘方滤波，生成去除运动模糊的图像G4u,v： 其中G3u,v是图像g3x,y的傅里叶变换，η2表示图像的噪声水平；对G4u,v进行反傅里叶变换，即得到复原图像g4x,y；计算图像g4x,y的清晰度平均梯度，相比于步骤1的数值是否有大于5％的提升，是则进入下一步骤；否则回到步骤3，同时适当提高图像的噪声水平η1和η2的数值； 步骤5：判断是否能够获取风洞试验或实测场景中复杂成像条件下的流场数据，针对能够获取流场数据的情况继续执行步骤6，针对无法获取流场数据的情况直接执行步骤7； 步骤6：对入射光线进行仿真，确定光线入射角，采用固定步长的方式，计算光线经过整个流场后的光程OPL，对其取平均后计算光线的光程差 根据光程差计算得到流场点扩散函数H3u,v；使用H3u,v对步骤4得到的图像g4x,y进行最小二乘方滤波 其中η3表示图像的噪声水平；得到最终的复杂光学成像条件下清晰复原图像G5u,v，对G5u,v进行反傅里叶变换，即得到复原图像g5x,y；计算图像g5x,y的清晰度平均梯度和图像像素值最大点坐标，清晰度平均梯度相比于步骤4的数值是否有大于5％的提升且图像像素值最大点坐标是否不同于步骤1的数值，全都是则进入下一步骤；否则重新执行步骤6，同时适当提高图像的噪声水平η3的数值； 步骤7：获取背景随机点阵图像，分别在无流场和有流场两种情况下进行拍摄得到一组关联图像；对多组关联图像进行互相关运算，获取多组互相关查问区位移变化矢量后进行时间平均处理；将处理后的位移矢量进行SouthWell线性积分运算，得到波前光程差OPD，最后根据OPD计算出流场点扩散函数H4u,v；使用PSF对步骤4得到的图像g4x,y进行最小二乘方滤波 其中η4表示图像的噪声水平；得到最终的复杂光学成像条件下清晰复原图像G6u,v，对G6u,v进行反傅里叶变换，即得到复原图像g6x,y；计算图像g6x,y的清晰度平均梯度和图像像素值最大点坐标，清晰度平均梯度相比于步骤4的数值是否有大于5％的提升且图像像素值最大点坐标是否不同于步骤1的数值，全都是则进入下一步骤；否则重新执行步骤7，同时适当提高图像的噪声水平η4的数值； 步骤8：计算综合图像质量评价指标，当该综合图像质量参数大于某阈值时，认为图像复原效果较好，完成图像复原；否则返回步骤2，适当提高公式中图像的噪声水平，重新进行计算。

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