红外图像多尺度统计和应用先验去模糊模型

摘要：

为了提高特定应用场景的红外导引头成像质量,采用了统计导引头图像对成像环境和应用场景建模的方法,一方面用L1/L2范数对复原图像进行约束,保持多尺度成像细节信息;另一方面用稀疏的拉普拉斯分布对迭代模糊核进行约束,保持对红外成像内容的约束,并采用计算图像细节信息进行了自适应变化核.结果表明,建立的图像复原约束模型能有效地提升成像质量,凸显图像边缘,其对比度增强系数指标提高了20％～50％,峰值信噪比提高了0.8～3.4,图像像素的模糊检测累积概率提高了0.3～0.5.该研究对复杂场景和动载体成像处理有一定的帮助.

关键词：图像处理、统计先验约束、多尺度成像、应用场景、拉普拉斯分布、L1/L2范数

所属期刊栏目：47

分类号：TP391;TJ765.3+33(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：360-365