基于生成对抗网络的太阳图像去卷积
太阳与恒星天体物理
2020-12-02 v1 图像与视频处理
摘要
利用孔径综合（AS）技术，若干小天线可组装成一台大望远镜，其空间分辨率由最远两天线间距而非单碟天线直径决定。与直接成像系统不同，AS 望远镜捕获空间物体的傅里叶系数，然后执行逆傅里叶变换以重建空间图像。由于天线数量有限，傅里叶系数在实践中极为稀疏，导致图像非常模糊。为去除/减轻模糊，文献中广泛使用'CLEAN'去卷积。然而，它最初为点源设计。对于扩展源如太阳，其效率不尽如人意。本研究中，提出一种称为生成对抗网络（GAN）的深度神经网络用于太阳图像去卷积。实验结果表明，所提模型在太阳图像上明显优于传统 CLEAN。
引用
@article{arxiv.2001.03850,
title = {Solar Image Deconvolution by Generative Adversarial Network},
author = {Long Xu and Wenqing Sun and Yihua Yan and Weiqiang Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.03850},
year = {2020}
}
备注
14 pages, 6 figures, 2 tables