机器学习赋能下的大气湍流预报与图像复原深度剖析.docx
文本预览下载声明
机器学习赋能下的大气湍流预报与图像复原深度剖析
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今的科技发展中，大气湍流对光学系统成像和通信的影响愈发显著。大气湍流作为一种复杂的自然现象，是由大气中温度、湿度和风速等因素的不均匀分布引起的。当光波在这样的大气环境中传播时，大气折射率的随机变化会导致光波的振幅和相位发生畸变，进而对光学系统的成像和通信产生负面影响。
在光学成像领域，大气湍流会严重降低图像的质量。从地面望远镜对天体的观测，到航空航天领域对地球表面或其他天体的成像，大气湍流都可能使图像出现模糊、扭曲和分辨率降低等问题。通过望远镜观测外太空的星星时，由于地球上的大气湍流干扰，星星的图像往往表现出
显示全部