鱼 轮 李晖晖

（1.商洛学院电子信息与电气工程学院 商洛 726000）

（2.西北工业大学自动化学院信息融合技术教育部重点实验室 西安 710129）

1 引言

地基望远镜在观测天体目标时，光波在经过大气传播过程中，运动随机的大气湍流会造成空气折射率的变化，导致光波振幅和相位的随机起伏，使得地基望远镜成像系统的光学传递函数OTF跟着随机变化，最终使观察到的天体目标图像出现退化、抖动、扭曲和分辨率降低［1］。

实现大气湍流退化图像的复原，是系统下一步分类、识别、检测的基础。大气湍流的最大特点是具有很强的随机性［2］，这使得建模时很难描述和测定点扩散函数（Point Spread Function，PSF）的具体形式，必须从观察图像中以某种方式估计出退化信息。目前对这类反问题的处理大部分都采用盲复原算法［3］。根据复原时参与的观测帧数目，分为单帧复原和多帧复原。从单帧复原的角度看，近几年的处理方法大多数是构建一个代价函数，然后依据从大量自然图像样本统计信息中得到的一些图像梯度分布、边缘特征规律等先验信息，作为正则约束项，最后求解代价函数方程，求出图像和PSF的估计值［4～9］，这些算法都取得了一定的复原效果，但是单帧图像复原容易求得局部极小值，且在图像边缘的特征不明显或者被噪声污染严重时，这种先验信息构成的约束就很难求出正确的解［10］，同时，从自然图像中得到的统计特性等先验信息并不能通用约束各种类型的模糊图像。……