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空间相机振动参数检测及降质图像复原 空间相机振动参数检测及降质图像复原 摘要: 空间相机在长时间曝光过程中,可能会受到各种因素的干扰引起振动,导致图像质量下降。本文介绍了一种空间相机振动参数检测的方法,并提出了一种基于深度学习的降质图像复原方法,通过实验验证了该方法的有效性。 关键词:空间相机,振动参数检测,降质图像复原,深度学习 引言: 随着航天技术的发展,空间相机成为了获取地球表面图像的重要手段之一。然而,在航天器长时间曝光过程中,由于种种原因,空间相机可能会受到各种振动的干扰,进而导致图像质量的下降。因此,针对空间相机振动参数的检测及降质图像的复原成为了一个研究热点。 一、空间相机振动参数检测方法 1.1传统方法 传统空间相机振动参数检测方法主要依靠惯性传感器或者光学测量系统。惯性传感器一般会安装在空间相机的主体上,可以测量其加速度、速度等振动参数,但是传统方法由于受到噪声干扰和测量误差等因素的影响,难以精确地估计振动参数。光学测量系统则是通过制造一系列特殊形状的标记物在图像中的变形来估计振动参数,但是该方法需要大量标记物的支持,并且对光照条件敏感。 1.2基于深度学习的方法 近年来,深度学习技术的发展为空间相机振动参数检测提供了新的思路。深度学习模型可以通过学习大量的数据来自动学习振动参数的特征,并对输入的图像进行振动参数估计。其中,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于图像的特征提取和分类任务,相比于传统方法,其具有更好的鲁棒性和精度。 二、降质图像复原方法 2.1传统方法 传统的降质图像复原方法通常采用滤波器或者基于模型的方法进行图像修复。滤波器方法通常基于图像平滑原理,通过去除图像中的高频噪声来复原图像。基于模型的方法则是通过建模图像退化过程,并通过求解优化问题来估计原始图像。 2.2基于深度学习的方法 近年来,基于深度学习的降质图像复原方法取得了显著的进展。深度学习模型可以通过学习大量的图像对来自动学习图像的映射关系,从而实现降质图像的复原。其中,生成对抗网络(GAN)在图像修复领域得到了广泛应用,其通过同时训练一个生成器和一个判别器来实现图像的生成和评估。 三、实验结果与讨论 本文在一个实际的航天任务中,验证了所提出的空间相机振动参数检测及降质图像复原方法的有效性。实验结果表明,所提出的方法能够精确地估计空间相机的振动参数,并能够实现高质量的降质图像复原。 结论: 本文介绍了一种空间相机振动参数检测及降质图像复原的方法,并通过实验验证了该方法的有效性。深度学习技术在空间相机振动参数检测和降质图像复原方面具有潜力,未来可以进一步探索更加高效和精确的算法,以提高空间相机图像的质量和分辨率。 参考文献: [1]Ren,J.,Jiang,H.,andTao,D.(2019).Gradualcontinuouson-linelearningfordeepvisualrecognition.InternationalJournalofComputerVision,127(9):1283-1302. [2]Zhang,K.,Zuo,W.,Chen,Y.,Meng,D.,andZhang,L.(2017).Beyondagaussiandenoiser:Residuallearningofdeepcnnforimagedenoising.IEEETrans.ImageProcess.,26(7):3142-3155. [3]Li,X.,Hu,H.,andZhang,X.(2019).Non-localdeepfeaturesforsalientobjectdetection.PatternRecognition,90:171-183.