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不同大气湍流条件下退化图像复原算法研究的中期报告
本研究旨在探究不同大气湍流条件下退化图像复原算法的优化方法和应用。在中期报告中，我们将介绍已完成的研究进展和未来的研究计划。
一、已完成的研究进展
1.退化图像模型建立：通过分析大气湍流对图像的影响机理，建立了基于离散傅里叶变换的模型，能够准确地模拟大气湍流造成的图像退化。
2.优化复原算法：基于现有的复原算法（如逆滤波、任意矩形与形状自适应算法等），我们针对不同大气湍流条件进行优化和改善，提高了复原质量和实用性。
3.实验效果验证：通过对多种退化图像的实验测试，验证了我们算法的有效性和实用性，说明在不同大气湍流条件下，我们的算法能够取得较好的复原效果。
二、未来的研究计划
1.深度学习模型应用：在已有的算法基础上，引入深度学习模型，探讨其在大气湍流条件下的图像复原效果。
2.更加准确的模型建立：继续完善图像退化模型，进一步提高模拟大气湍流造成的影响的准确性。
3.多种复原算法融合：针对不同类型的退化图像，将多种复原算法融合使用，为复原算法提供更多的选择和优化空间。
总之，本研究旨在探讨不同大气湍流条件下退化图像复原算法的优化方法和应用。通过现有算法的优化和改善并结合深度学习模型等新方法，提高复原质量和适用性，在实际应用中具有较高的价值。