自适应双刃边法模糊红外图像复原

曹学影; 王琳; 谭覃燕; 陈大秀; 何洋洋

doi:10.37188/OPE.20223005.0630

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

自适应双刃边法模糊红外图像复原

信息科学 | 更新时间：2022-03-25

- 自适应双刃边法模糊红外图像复原
- Restoration of blurred infrared image by adaptive double edge method
- 光学精密工程 2022年30卷第5期页码：630-640
- 作者机构：
  
  1.西安电子科技大学物理与光电工程学院，陕西西安 710071
  2.上海航天控制技术研究院，上海 201109
  3.中国航天科技集团公司红外探测技术研发中心，上海 201109
- 作者简介：
  
  [ "曹学影（1998-），男，安徽芜湖人，硕士研究生，主要从事红外图像处理，红外高光谱目标探测与识别的研究。E-mail：xycao_1@stu.xidian.edu.cn" ]
  [ "王　琳（1978-），女，陕西铜川人，博士，副教授，硕士生导师，主要从事红外系统及图像处理，高光谱遥感图像处理、目标探测与识别等方面的研究。E-mail：lwang@mail.xidian.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  中国航天科技集团公司第八研究院产学研合作基金资助项目(SAST2020-069);航空科学基金资助项目(2019ZD030004)
- DOI：10.37188/OPE.20223005.0630
  中图分类号： TP391.41;TN21
- 收稿日期：2021-05-18，
  
  修回日期：2021-07-13，
  
  纸质出版日期：2022-03-10
- 稿件说明：
移动端阅览
曹学影,王琳,谭覃燕等.自适应双刃边法模糊红外图像复原[J].光学精密工程,2022,30(05):630-640.

CAO Xueying,WANG Lin,TAN Qinyan,et al.Restoration of blurred infrared image by adaptive double edge method[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(05):630-640.
曹学影,王琳,谭覃燕等.自适应双刃边法模糊红外图像复原[J].光学精密工程,2022,30(05):630-640. DOI： 10.37188/OPE.20223005.0630.

CAO Xueying,WANG Lin,TAN Qinyan,et al.Restoration of blurred infrared image by adaptive double edge method[J].Optics and Precision Engineering,2022,30(05):630-640. DOI： 10.37188/OPE.20223005.0630.

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。

Abstract

Owing to the low contrast and high noise present in infrared images， image edges are frequently blurred， severely affecting the extraction and recognition of information from the images. Based on the principle of phase congruence， an adaptive method of double-edge extraction for blurred infrared image restoration was proposed. First， the phase congruence points in the frequency domain were used as features to extract image edges. Then， two edges were adaptively selected according to the optimal angle principle to fit the Point Spread Function （PSF） of the degraded image. Finally， the fuzzy image was restored by using the Fast Total Variation （FTV） regularization model， with the PSF as prior information. Experimental results show that the method based on phase congruence is efficient and robust and can extract edges having varying shapes. Furthermore， under various conditions of image degradation， such as defocusing， optical diffraction， and relative motion， the average gradient and information entropy of the restoration improve by 11.5% and 1.4%， respectively， compared with the results of the adaptive single-edge algorithm. The restoration effect of the elliptical PSF generated by the double-edge method is considerably better than that of the circular PSF generated by the traditional single-edge method.

关键词

Keywords

references

孙涛，林立宇，孙夫雄，等 . 光学遥感影像复原与超分辨率重建［M］. 北京：国防工业出版社， 2012 .

SUN T ， LIN L Y ， SUN F X ， et al . Optical remote sensing image restoration and super resolution reconstruction ［M］. Beijing ： National Defense Industry Press ， 2012 . （in Chinese）

BRIGHAM E O ， SMITH H W ， BOSTICK F X ， et al . An iterative technique for determining inverse filters ［J］. IEEE Transactions on Geoscience Electronics ， 1968 ， 6 （ 2 ）： 86 - 96 . doi: 10.1109/tge.1968.271236 http://dx.doi.org/10.1109/tge.1968.271236

LEUNG C M ， LU W S . Optimal determination of regularization parameters and the stabilizing operator ［C］. IEEE Pacific Rim Conference on Communications， Computers， and Signal Processing. Proceedings . 1719，1995 ， Victoria ， BC， Canada . IEEE ， 1995 ： 403 - 406 .

MURLI A ， D'AMORE L ， DE SIMONE V . The Wiener filter and regularization methods for image restoration problems ［J］. Proceedings 10th International Conference on Image Analysis and Processing ， 1999 ： 394 - 399 .

BERGER T ， STROMBERG J O ， ELTOFT T . Adaptive regularized constrained least squares image restoration ［J］. IEEE Transactions on Image Processing ， 1999 ， 8 （ 9 ）： 1191 - 1203 . doi: 10.1109/83.784432 http://dx.doi.org/10.1109/83.784432

SEZAN M I ， TEKALP A M . Adaptive image restoration with artifact suppression using the theory of convex projections ［J］. IEEE Transactions on Acoustics， Speech， and Signal Processing ， 1990 ， 38 （ 1 ）： 181 - 185 . doi: 10.1109/29.45570 http://dx.doi.org/10.1109/29.45570

郭永彩，王婀娜，高潮 . 空间自适应和正则化技术的盲图像复原［J］. 光学精密工程， 2008 ， 16 （ 11 ）： 2263 - 2267 . doi: 10.3321/j.issn:1004-924X.2008.11.037 http://dx.doi.org/10.3321/j.issn:1004-924X.2008.11.037

GUO Y C ， WANG E N ， GAO CH . Blind image restoration algorithm based on space-adaptive and regularization ［J］. Optics and Precision Engineering ， 2008 ， 16 （ 11 ）： 2263 - 2267 . （in Chinese） . doi: 10.3321/j.issn:1004-924X.2008.11.037 http://dx.doi.org/10.3321/j.issn:1004-924X.2008.11.037

王宗跃，夏启明，蔡国榕，等 . 自适应图像组的稀疏正则化图像复原［J］. 光学精密工程， 2019 ， 27 （ 12 ）： 2713 - 2721 . doi: 10.3788/OPE.20192712.2713 http://dx.doi.org/10.3788/OPE.20192712.2713

WANG Z Y ， XIA Q M ， CAI G R ， et al . Image restoration based on adaptive group images sparse regularization ［J］. Optics and Precision Engineering ， 2019 ， 27 （ 12 ）： 2713 - 2721 . （in Chinese） . doi: 10.3788/OPE.20192712.2713 http://dx.doi.org/10.3788/OPE.20192712.2713

黄奕欣，沈润杰，陈骁 . 基于改进的UNet网络的水下图像重建方法［C］. 2020中国自动化大会（CAC2020）论文集 . 上海， 2020 ： 664 - 669 .

HUANG Y H ， SHEN R J ， CHEN X . Underwater image reconstruction based on improved UNet network ［C］. Proceedings of The China Automation Congress （CAC2020）， Chinese Association of Automation ： CAC ， 2020 ： 664 - 669 . （in Chinese）

易诗，吴志娟，朱竞铭，等 . 基于多尺度生成对抗网络的运动散焦红外图像复原［J］. 电子与信息学报， 2020 ， 42 （ 7 ）： 1766 - 1773 . doi: 10.11999/JEIT190495 http://dx.doi.org/10.11999/JEIT190495

YI SH ， WU ZH J ， ZHU J M ， et al . Motion defocus infrared image restoration based on multi scale generative adversarial network ［J］. Journal of Electronics & Information Technology ， 2020 ， 42 （ 7 ）： 1766 - 1773 . （in Chinese） . doi: 10.11999/JEIT190495 http://dx.doi.org/10.11999/JEIT190495

孔祥龙，李玉同，远晓辉，等 . Lucy-Richardson算法用于针孔图像的恢复［J］. 物理学报， 2006 ， 55 （ 5 ）： 2364 - 2370 . doi: 10.7498/aps.55.2364 http://dx.doi.org/10.7498/aps.55.2364

KONG X L ， LI Y T ， YUAN X H ， et al . Restoration of pinhole images using Lucy-Richardson algorithm ［J］. Acta Physica Sinica ， 2006 ， 55 （ 5 ）： 2364 - 2370 . （in Chinese） . doi: 10.7498/aps.55.2364 http://dx.doi.org/10.7498/aps.55.2364

SHIMOMUKAI T ， YOSHIOKA M ， YANAGIMOTO H . Estimation of PSF for a shaking blurred image restoration ［J］. Electronics and Communications in Japan ， 2014 ， 97 （ 4 ）： 49 - 57 . doi: 10.1002/ecj.11526 http://dx.doi.org/10.1002/ecj.11526

师雪艳 . 模糊图像自适应复原算法研究［D］. 西安：西安电子科技大学， 2015 .

SHI X Y . Research on Adaptive Blur Image Restoration Algorithm ［D］. Xi'an ： Xidian University ， 2015 . （in Chinese）

孟浩，李博，杨耀森 . 基于刃边法的红外图像目标信息复原［J］. 激光与红外， 2020 ， 50 （ 3 ）： 374 - 379 . doi: 10.3969/j.issn.1001-5078.2020.03.020 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1001-5078.2020.03.020

MENG H ， LI B ， YANG Y S . Restoration of infrared image target information based on edge method ［J］. Laser & Infrared ， 2020 ， 50 （ 3 ）： 374 - 379 . （in Chinese） . doi: 10.3969/j.issn.1001-5078.2020.03.020 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1001-5078.2020.03.020

MORRONE M C ， OWENS R A . Feature detection from local energy ［J］. Pattern Recognition Letters ， 1987 ， 6 （ 5 ）： 303 - 313 . doi: 10.1016/0167-8655(87)90013-4 http://dx.doi.org/10.1016/0167-8655(87)90013-4

LI J Y ， HU Q W ， AI M Y . RIFT： multi-modal image matching based on radiation-variation insensitive feature transform ［J］. IEEE Transactions on Image Processing ， 2020 ， 29 ： 3296 - 3310 . doi: 10.1109/tip.2019.2959244 http://dx.doi.org/10.1109/tip.2019.2959244

甘金来 . 图像边缘检测算法的比较研究［D］. 成都：电子科技大学， 2005 ： 54 - 69 .

GAN J L . Research on Comparison of Image Detection Algorithms ［D］. Chengdu ： University of Electronic Science and Technology of China ， 2005 ： 54 - 69 . （in Chinese）

KOVESI P . Image features from phase congruency ［J］. MIT Press ， 1999 ： 1 - 3 . doi: 10.1007/s004260000024 http://dx.doi.org/10.1007/s004260000024

孙明超，马天翔，宋悦铭，等 . 基于相位特征的可见光和SAR遥感图像自动配准［J］. 光学精密工程， 2021 ， 29 （ 3 ）： 616 - 627 . doi: 10.37188/OPE.20212903.0616 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20212903.0616

SUN M CH ， MA T X ， SONG Y M ， et al . Automatic registration of optical and SAR remote sensing image based on phase feature ［J］. Optics and Precision Engineering ， 2021 ， 29 （ 3 ）： 616 - 627 . （in Chinese） . doi: 10.37188/OPE.20212903.0616 http://dx.doi.org/10.37188/OPE.20212903.0616

王琳，张少辉，李霄，等 . 应用相位一致性评价多光谱遥感图像条带噪声［J］. 红外与激光工程， 2015 ， 44 （ 10 ）： 3148 - 3154 . doi: 10.3969/j.issn.1007-2276.2015.10.047 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1007-2276.2015.10.047

WANG L ， ZHANG SH H ， LI X ， et al . Assessing stripe noise of multispectral remote sensing image based on phase congruency ［J］. Infrared and Laser Engineering ， 2015 ， 44 （ 10 ）： 3148 - 3154 . （in Chinese） . doi: 10.3969/j.issn.1007-2276.2015.10.047 http://dx.doi.org/10.3969/j.issn.1007-2276.2015.10.047

陈敏，朱庆，朱军，等 . 多光谱遥感影像亮度空间相位一致性特征点检测［J］. 测绘学报， 2016 ， 45 （ 2 ）： 178 - 185 . doi: 10.11947/j.AGCS.2016.20150030 http://dx.doi.org/10.11947/j.AGCS.2016.20150030

CHEN M ， ZHU Q ， ZHU J ， et al . Interest point detection for multispectral remote sensing image using phase congruency in illumination space ［J］. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica ， 2016 ， 45 （ 2 ）： 178 - 185 . （in Chinese） . doi: 10.11947/j.AGCS.2016.20150030 http://dx.doi.org/10.11947/j.AGCS.2016.20150030

BELL J B ， TIKHONOV A N ， ARSENIN V Y . Solutions of ill-posed problems ［J］. Mathematics of Computation ， 1978 ， 32 （ 144 ）： 1320 . doi: 10.2307/2006360 http://dx.doi.org/10.2307/2006360

RUDIN L I ， OSHER S ， FATEMI E . Nonlinear total variation based noise removal algorithms ［J］. Physica D： Nonlinear Phenomena ， 1992 ， 60 （ 1/2/3/4 ）： 259 - 268 . doi: 10.1016/0167-2789(92)90242-f http://dx.doi.org/10.1016/0167-2789(92)90242-f

王宁，周铭，杜庆磊，等 . 一种红外图像快速目标检测方法［J］. 弹箭与制导学报， 2020 ， 40 （ 4 ）： 24 - 28， 33 .

WANG N ， ZHOU M ， DU Q L ， et al . A fast target detection method for infrared images ［J］. Journal of Projectiles， Rockets， Missiles and Guidance ， 2020 ， 40 （ 4 ）： 24 - 28， 33 . （in Chinese）

KONG X ， YANG C P ， CAO S Y ， et al . Infrared small target detection via nonconvex tensor fibered rank approximation ［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing ， 8465 ， 99 ： 1 - 21 .

CHEN X ， LIU L ， ZHANG J Z ， et al . Infrared image denoising based on the variance-stabilizing transform and the dual-domain filter ［J］. Digital Signal Processing ， 2021 ， 113 ： 103012 . doi: 10.1016/j.dsp.2021.103012 http://dx.doi.org/10.1016/j.dsp.2021.103012

LEBRUN M . An analysis and implementation of the BM3D image denoising method ［J］. Image Processing on Line ， 2012 ， 2 ： 175 - 213 . doi: 10.5201/ipol.2012.l-bm3d http://dx.doi.org/10.5201/ipol.2012.l-bm3d

YANG H ， PARK Y ， YOON J ， et al . An improved weighted nuclear norm minimization method for image denoising ［J］. IEEE Access ， 2019 ， 7 ： 97919 - 97927 . doi: 10.1109/access.2019.2929541 http://dx.doi.org/10.1109/access.2019.2929541

浏览量

545

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

针对目标遮挡的自适应特征匹配网络

集成电路X射线图像的多正则化图像复原

分离特征和协同网络下的端到端图像去雾

损毁字符的磁光成像复原识别

组合曝光的计算成像系统及其复原