基于神经网络的空间CCD相机图像恢复  

Image Restoration of SST using Neural Network

作　　者：张红泉[1] 李恪[2] 王景宇[1] 金声震[1] 

机构地区：[1]中国国家天文台空间天文实验室,北京科技大学计算机系北京100083 [2]北京科技大学计算机系,北京100083

出　　处：《计算机与数字工程》2003年第3期1-6,共6页Computer & Digital Engineering

摘　　要：空间太阳望远镜的CCD相机 ,在正规工作期间 ,由于辐射老化 ,引起所拍摄图像的退化。本文研究基于神经网络的方法解决退化太阳图像的恢复问题 ,以图像恢复的神经网络方法为基础 ,在计算量、存储空间和恢复效果的三个方面上进行算法改进 ,使时间复杂度和空间复杂度大大地降低 ,增强了图像恢复的实时性 ,同时提高了图像的恢复效果 。Processes of image restoration using a neural network is researched in this paper,and a new practical algorithm is presented by improving image restoration algorithm described in Y.T.Zhou paper.The new algorithm reduces the space and time complexities of image restoration significantly and improves the quality of restored image.The new algorithm makes image restoration of solar space telescope better on a conventional computer.

关 键 词：空间太阳望远镜 空间CCD相机 图像恢复 神经网络 时间复杂度 空间复杂度 

分 类 号：TH751[机械工程—仪器科学与技术] TB852[机械工程—精密仪器及机械]