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中科院光电所运动模糊图像复原理论研究获进展

本文摘要:运动模糊不清是一种少见的图像模糊不清类型,普遍不存在于各类光学观测系统中。由于运动模糊不清使观测图像发育,目标图像的高频信息被模糊不清效果掩饰,造成取得的观测图像无法符合实际的应用于市场需求,相当严重容许了基于图像的测量方法的用于。提升光学观测系统的性能指标可使运动模糊不清获得一定程度的减轻,但仍无法几乎解决问题运动模糊不清问题,而且成本高昂。 相比之下,运用图像运动模糊不清除去算法可以获得较好的效果,并且成本便宜,具备最重要价值和辽阔的应用于前景。

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运动模糊不清是一种少见的图像模糊不清类型,普遍不存在于各类光学观测系统中。由于运动模糊不清使观测图像发育,目标图像的高频信息被模糊不清效果掩饰,造成取得的观测图像无法符合实际的应用于市场需求,相当严重容许了基于图像的测量方法的用于。提升光学观测系统的性能指标可使运动模糊不清获得一定程度的减轻,但仍无法几乎解决问题运动模糊不清问题,而且成本高昂。

相比之下,运用图像运动模糊不清除去算法可以获得较好的效果,并且成本便宜,具备最重要价值和辽阔的应用于前景。  近期,中国科学院光电技术研究所光束掌控院重点实验室黄永梅课题组在运动模糊不清图像复原理论研究方面获得了新进展。课题组明确提出了一种基于总变分模型的新算法,需要分离出来模糊不清图像中的可信结构信息和纹理细节,将可信结构信息和点蔓延函数的稠密特点结合用作估算点蔓延函数,有效地诱导了模糊不清图像纹理细节对点蔓延函数估算的不良影响。

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同时考虑到运动轨迹的连续性,有效地去除了点蔓延函数估算过程中的噪声,获得了较好的效果,提升了复原图像的信噪比。涉及结果公开发表于近期的Sensors杂志上。运动模糊不清图像复原  该工作获得了中科院重点实验室基金的反对。


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