无人的天线车辆(UAV)遥远的成像被坏天气影响，并且获得的图象有低对比的劣势，复杂质地并且变模糊。在这份报纸，我们基于多重散布建议一个盲目deconvolution模型空气点传播功能(APSF)评价到恢复遥感图象。根据Narasimhan分析理论，一个新多重散布恢复模型基于改进二色的模型被建立。然后使用L0标准到估计APSF污迹核的坡度和黑暗隧道的稀少的priors，快Fourier变换被用来由过滤的维纳恢复原来的清楚的图象。由与另外的最先进的方法作比较，建议方法能正确地估计污迹核，有效地移开大气的降级现象，保存图象详细信息并且增加优秀评估索引。
光电子快报：英文版
2017年5期
