将基于深度学习的放大方法应用于天文图像的研究中,根据新真空太阳望远镜(NVST)图像中的结构特征,提出一种有效的天文图像放大方法.首先使用Binning技术对数据进行降采样处理,获得对应的低分辨率图像;其次通过改进的残差稠密网络充分提取和利用低分辨率图像多级特征,重建出高分辨率的太阳图像;最后通过残差分析、相关性分析及功率谱分析对太阳图像的重建误差进行定量评估.实验结果表明,相对传统插值法,所提方法能够对太阳图像中的小尺度结构进行精细放大,且在放大图像的同时有效提高图像的信噪比.
图像处理 NVST图像 精细放大 Binning 残差分析 相关性分析 功率谱分析