摘要：鉴于卫星成像过程中大气与相机系统的模糊效应,提出了一种盲图像复原算法,该算法包括调制传递函数（MTF）估计步与图像复原步。在MTF估计阶段,通过分析卫星成像链路中的每一降质过程,给出了总的MTF的参数模型并用以拟合降质图像的归一化对数振幅谱曲面。在图像复原阶段,给出了一种基于最大后验概率（MAP）估计的边缘保存图像复原算法,该算法假定原始图像边缘的先验分布满足广义高斯分布（GGD）模型并且其形状参数与尺度参数由矩估计法自适应确定。最后算法被证明为一种广义的总变分（TV）正则化复原方法且由梯度投影法进行优化求解。在数值实验中,通过比较SPOT-5卫星图像与中巴地球资源卫星-02B星（CBERS-02B）高分辨率相机（HR）卫星图像的复原结果,算法在边缘保存与噪声抑制方面都要优于TonyChan等人提出的基于TV正则化的迭代非参数盲复原与L.Bar等人提出的基于Mumford-Shah正则化的迭代参数盲复原。

关键词：曲面拟合 广义总变分 广义高斯分布 盲复原 卫星图像 

单位：中国科学院安徽光学精密机械研究所中国科学院通用光学定标与表征技术重点实验室 合肥230031