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基于高斯型点扩展函数的红外图像热源复原

陈树越 朱双双 蒋星 徐扬

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基于高斯型点扩展函数的红外图像热源复原

    作者简介: 陈树越(1963-),男,教授,博士,主要研究方向为检测技术、数字图像处理。E-mail:csyue2000@163.com.
  • 基金项目:

    国家自然科学基金资助项目(51176016)

  • 中图分类号: TN911.73

Heat source restoration of infrared images based on Gaussian point spread function

  • CLC number: TN911.73

  • 摘要: 为了复原红外图像的热源,采用高斯点扩展函数的方法来增强热源的清晰度和对比度。首先,确定热源图像的高斯点扩展函数,建立其退化模型;然后,采用维纳滤波的方法复原红外图像中的热源,对复原图像通过YIQ变换来复原其温度场彩色信息;最后,通过边缘锐度和标准差评价分析热源复原的质量,并与盲复原算法对比。结果表明,边缘锐度边缘锐度和标准差分别提高了0.502%和0.124%。基于高斯型点扩展函数的方法对红外图像的热源复原具有明显的效果。
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出版历程
  • 收稿日期:  2015-01-23
  • 录用日期:  2015-03-23
  • 刊出日期:  2016-03-25

基于高斯型点扩展函数的红外图像热源复原

    作者简介: 陈树越(1963-),男,教授,博士,主要研究方向为检测技术、数字图像处理。E-mail:csyue2000@163.com
  • 1. 常州大学信息科学与工程学院, 常州 213164
基金项目:  国家自然科学基金资助项目(51176016)

摘要: 为了复原红外图像的热源,采用高斯点扩展函数的方法来增强热源的清晰度和对比度。首先,确定热源图像的高斯点扩展函数,建立其退化模型;然后,采用维纳滤波的方法复原红外图像中的热源,对复原图像通过YIQ变换来复原其温度场彩色信息;最后,通过边缘锐度和标准差评价分析热源复原的质量,并与盲复原算法对比。结果表明,边缘锐度边缘锐度和标准差分别提高了0.502%和0.124%。基于高斯型点扩展函数的方法对红外图像的热源复原具有明显的效果。

English Abstract

参考文献 (17)

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