太阳图像复原：基于纹理特征多重分形性质的Cycle-GAN方法
天体物理仪器与方法
2019-09-04 v2 太阳与恒星天体物理
计算机视觉与模式识别
摘要
纹理是太阳图像中最明显的特征之一，通常由纹理特征描述。由于同波长太阳图像的纹理相似，我们假设太阳图像的纹理特征具有多重分形性。基于此假设，我们提出一种纯基于数据的图像复原方法：以若干高分辨率太阳图像为参考，使用循环一致性对抗网络（Cycle-Consistent Adversarial Network）来复原由同一望远镜、在同波长下获取的同一稳态物理过程的模糊图像。我们用模拟与真实观测数据测试该方法，发现其可在不丢失任何帧的情况下提高太阳图像的空间分辨率。由于该方法不需要配对训练集或额外仪器，它可用作受视宁度限制望远镜或具有地基层自适应光学系统的望远镜所获太阳图像的后处理方法。
引用
@article{arxiv.1907.12192,
title = {Solar Image Restoration with the Cycle-GAN Based on Multi-Fractal Properties of Texture Features},
author = {Peng Jia and Yi Huang and Bojun Cai and Dongmei Cai},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.12192},
year = {2019}
}
备注
Accepted by APJ Letters