甄 诚，杨永胜，李元祥，钟娟娟

（1.上海交通大学 航空航天学院，上海 200240；2.中国航空工业集团公司雷华电子技术研究所，江苏 无锡 214063）

0 概述

大气湍流是自然界中一种常见的空气无规则运动现象。在光波传输路径中，大气折射率受到大气湍流的影响而发生随机变化，导致光学成像系统所捕获的图像质量降低［1-2］。图像的视觉退化效果主要表现为几何形变与像素模糊，其将严重影响对目标图像进行特征识别与信息提取的后续操作［3］。因此，对湍流退化图像进行复原以改善图像质量，是一项具有重要实际意义的图像处理任务。

在基于数字图像处理的湍流退化图像复原方法中，同时移除大气湍流造成的形变与模糊难度较高。LI 等［4］将多通道图像反卷积作为主成分分析问题来解决，提出一种基于频谱的方法，但其并不能完全纠正形变。HIRSCH 等［5］提出一种EFF 方法，采用多帧盲反卷积算法来缓解湍流畸变问题，但由于局部点扩散函数估计不足导致伪影严重。幸运区方法［6-7］通过图像选择和融合技术复原高质量的潜在图像，该类方法利用锐度作为图像质量的度量指标，从短曝光的视频流中选择质量最好的帧，并将它们融合成一幅图像。ZHU 等［8］提出一种减少空间模糊和几何失真的方法，使用基于对称约束的B 样条非刚性配准算法来抑制几何形变。上述方法大多存在一些限制条件：经典的基于数字图像处理的湍流消除算法需要多帧静态退化图像来重建一幅高质量图像，这对采集设备和目标场景提出了较为严格的要求；……