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自适应双刃边法模糊红外图像复原

     

摘要

红外图像由于对比度低、噪声大,导致图像边缘较为模糊,严重影响图像中有效信息的提取与识别。针对该问题,提出了一种基于相位一致性原理自适应提取双刃边进行模糊红外图像复原的方法。该方法首先利用频域的相位一致性点作为边缘特征点,提取图像边缘信息;在此基础上根据最优角度原则自适应地选择两条满足条件的刃边,拟合退化图像的点扩散函数;最后以点扩散函数为先验信息,利用快速全变分正则化模型实现模糊图像复原。实验证明,基于相位一致性自适应提取双刃边的方法高效且鲁棒性强,可有效提取各种形状图像边缘的刃边信息;在失焦、光学衍射、相对运动等不同图像退化条件下,相比于自适应单刃边法,本文算法所复原图像的平均梯度和信息熵分别提高了11.5%和1.4%,所生成的椭圆点扩散函数的复原效果明显优于传统单刃边法生成的圆形点扩散函数的复原效果。

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