[发明专利]基于NURBS曲面拟合的气动光学热辐射效应校正方法及装置

权利要求书

1.一种基于NURBS曲面拟合的气动光学热辐射效应校正方法，其特征在于，包括：

获取气动热辐射效应的退化图像；

采用高斯金字塔滤除所述退化图像中的高频成分，得到高斯金字塔顶层图像；

提取所述高斯金字塔顶层图像中的像素点为NURBS曲面的拟合像素点；

分别计算所述拟合像素点行方向与列方向的节点矢量，并利用所述行方向与列方向的节点矢量构建NURBS曲面的基底函数矩阵；

基于NURBS曲面反算法计算所述NURBS曲面的控制点向量，并根据所述控制点向量进行曲面修正得到所述NURBS曲面的新权因子；

建立基于NURBS曲面拟合的热辐射效应校正模型，交替迭代估计所述NURBS曲面的基底函数矩阵、控制点向量，并输出满足预设要求的清晰图像及热辐射效应层图像，其中，建立基于NURBS曲面拟合的热辐射效应校正模型，包括：

利用公式构造基于NURBS曲面的曲面方程，其中，表示曲面方程，、表示基底函数矩阵，、表示控制点向量，、表示新权因子，、分别表示拟合像素点所在的行与列数，、分别表示拟合像素点矩阵的总行数与总列数；

利用所述曲面方程建立基于NURBS曲面拟合的热辐射效应校正模型，其中，所述校正模型可以通过以下公式进行表示：，其中，表示气动热辐射效应退化图像，表示迭代后输出的清晰图像，表示迭代后输出的热辐射效应层图像，表示迭代中的潜在清晰图像，表示迭代中的热辐射效应层图像，表示迭代中的热辐射效应层图像的梯度，表示曲面方程，表示正则化项的正则化系数，表示迭代中的潜在清晰图像的梯度，表示正则化项的正则化系数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用高斯金字塔滤除所述退化图像中的高频成分，得到高斯金字塔顶层图像，包括：

利用高斯模糊核对所述退化图像进行卷积操作，得到卷积对象；

将所述卷积对象进行循环下采样操作，得到所述高斯金字塔顶层图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算所述拟合像素点行方向与列方向的节点矢量，并利用所述行方向与列方向的节点矢量构建NURBS曲面的基底函数矩阵，包括：

依据弦长划分法对所述拟合像素点的行方向与列方向进行参数化操作，得到所述拟合像素点的第一参数方向与第二参数方向；

分别设定所述拟合像素点每一参数方向的拟合次数，并根据每一参数方向的拟合次数计算所述拟合像素点每一参数方向的节点矢量；

对所述每一参数方向的节点向量进行递推，构建关于所述NURBS曲面的基底函数矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于NURBS曲面反算法计算所述NURBS曲面的控制点向量，包括：

利用公式得到所述控制点向量，其中，表示拟合像素点的向量，表示所述基底函数矩阵，表示控制点向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述控制点向量进行曲面修正得到所述NURBS曲面的新权因子包括：

利用公式计算得到所述新权因子，其中，表示新权因子，表示初权因子，表示拟合像素点，表示控制点，、分别表示拟合像素点所在的行与列数，、分别表示拟合像素点矩阵的总行数与总列数，表示拟合像素点到控制点的欧式距离，表示将拟合像素点处的曲面向控制点进行修正的距离。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，交替迭代估计所述NURBS曲面的基底函数矩阵、控制点向量，并输出满足预设要求的清晰图像及热辐射效应层图像，包括：

固定第一潜在清晰图像，利用所述校正模型迭代估计所述NURBS曲面的基底函数矩阵、控制点向量，迭代求解潜在热辐射效应层图像；

固定所述潜在热辐射效应层图像，利用所述清晰图像及热辐射效应层图像的关联关系估计第二潜在清晰图像；

交替迭代上述迭代过程，并输出满足预设要求的清晰图像及热辐射效应层图像。

7.一种基于NURBS曲面拟合的气动光学热辐射效应校正的装置，其特征在于，包括：

获取模块：用于获取气动热辐射效应的退化图像；

滤除模块：用于采用高斯金字塔滤除所述退化图像中的高频成分，得到高斯金字塔顶层图像;

提取模块，用于提取所述高斯金字塔顶层图像中的像素点为NURBS曲面的拟合像素点；

构建模块：用于分别计算所述拟合像素点行方向与列方向的节点矢量，并利用所述行方向与列方向的节点矢量构建NURBS曲面的基底函数矩阵；

计算修正模块，用于基于NURBS曲面反算法计算所述NURBS曲面的控制点向量，并根据所述控制点向量进行曲面修正得到所述NURBS曲面的新权因子；

迭代模块，用于建立基于NURBS曲面拟合的热辐射效应校正模型，交替迭代估计所述NURBS曲面的基底函数矩阵、控制点向量，并输出满足预设要求的清晰图像及热辐射效应层图像，其中，所述建立基于NURBS曲面拟合的热辐射效应校正模型，包括：

利用公式构造基于NURBS曲面的曲面方程，其中，表示曲面方程，、表示基底函数矩阵，、表示控制点向量，、表示新权因子，、分别表示拟合像素点所在的行与列数，、分别表示拟合像素点矩阵的总行数与总列数；

利用所述曲面方程建立基于NURBS曲面拟合的热辐射效应校正模型，其中，所述校正模型可以通过以下公式进行表示：，其中，表示气动热辐射效应退化图像，表示迭代后输出的清晰图像，表示迭代后输出的热辐射效应层图像，表示迭代中的潜在清晰图像，表示迭代中的热辐射效应层图像，表示迭代中的热辐射效应层图像的梯度，表示曲面方程，表示正则化项的正则化系数，表示迭代中的潜在清晰图像的梯度，表示正则化项的正则化系数。