撰稿
研究背景
中国空间站是中国独立自主建造运营的载人空间站，为人类探索宇宙奥秘、和平利用外太空、推动构建人类命运共同体作出了积极贡献。
在黄昏或黎明时分，仰望夜空，我们有时会看到一个明亮的目标快速划过天际，那很可能是在四百公里高空运行的空间站。
随着宇航技术的发展，卫星轨道上的空间目标数量显著增加，对其进行监测和研究的需求也日益增长。
图1 受大气湍流扰动的空间站（空间站建模图像来自网络）。
导读
近日，清华大学的研究人员提出了一种单帧天文图像盲解卷积方法。该方法仅依赖一张模糊的天文图像，通过概率模型“猜测”出清晰图像对应的模糊核，成功重建了高质量的空间站图像。该成果以“Blind deblurring of astronomical images using a SCGTV-based single-frame method”为题，发表于国际期刊《Optics Express》。
主要研究内容
在天文观测过程中，大气湍流会导致地基望远镜观测到的天文图像质量下降。图2展示了这一退化过程的示意图，地基望远镜捕获的天文图像因大气湍流的影响而出现模糊。
如图3所示，可以将大气湍流视作天文图像的未知模糊核，因此图像退化的过程可以描述为清晰天文图像与模糊核卷积并添加噪声。
图3 大气湍流造成的空间站图像退化过程。
为了从已知模糊天文图像中求解出未知的清晰图像和模糊核，本文提出了饱和校正图全变分（Saturation-Corrected Graph Total Variation，SCGTV）方法，该方法可以解决单帧天文图像在低信噪比和像素饱和情况下的盲去模糊问题，成功重建出了高质量的空间站图像。
实验结果如图4所示，SCGTV在不同模糊核下均取得了较好的去模糊效果，为天文图像的高效重建提供了一种新的解决方案。
图4 SCGTV重建结果。
技术突破与创新点
SCGTV的算法流程图如图5所示，通过引入图全变分先验和饱和度校正掩膜，能够对单帧天文图像进行有效去模糊，这一算法不仅对噪声鲁棒，且在恢复图像的边缘细节上表现出色。该方法还结合了暗通道信息，有效减少了重建过程中的伪影。
图5 算法流程图。SCGTV算法包含三个关键部分：盲解卷积、饱和像素校正和暗通道先验。
图6 空间站去模糊重建结果。
结论与展望
文章信息
全文链接：
https://opg.optica.org/oe/fulltext.cfm?uri=oe-32-20-35579&id=559910
主要作者介绍
李硕文，第一作者，清华大学精密仪器系2023级博士研究生，研究方向为计算光学成像和基于深度学习的图像处理。参与重点研发计划、国家自然科学基金等多个项目，在Fundamental Research和Optics Express上发表论文2篇。
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