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一种图像清晰度评价方法 总被引:13,自引:0,他引:13
图像清晰度评价在图像分析和识别中具有重要的意义.对于同一内容的图像,清晰图像的边缘相对模糊图像具有较大的灰度变化率的特征.提出了一种以图像边缘灰度变化率为指标的图像清晰度评价方法,即以每一行灰度值连续下降间隔像素点数最多的边缘灰度变化率代表这一行的灰度变化率,计算出图像所有行灰度变化率均值为评价指标.分析了清晰图像与模糊图像某行边缘灰度变化规律,设计了这种新的图像清晰度评价方法的实现流程.以红外图像和一般的可见光和运动模糊图像为对象,进行了该方法与相邻像素灰度方差法和方差法对比研究.实验结果表明:该方法能更好地满足单调性和无偏性,具有更高的灵敏度. 相似文献
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图像去模糊一直是图像修复中的重要问题,针对经典的去模糊方法,提出一种耦合非凸lp(0≤p<1)范数和G范数的图像去模糊方法。该方法利用lp(0≤p<1)范数作为正则项约束,保证了图像的稀疏性要求;利用G范数作为保真项,保证在去模糊的同时有效抑制噪声并保持图像的细小特征,同时也给出新方法基于交替最小化的有效算法。实验结果表明新模型是可行的。 相似文献
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《现代电子技术》2018,(7):67-70
三维图像在获取、存储和传递时,由于受成像系统、传输方式、存储时间和存储介质等多种因素的影响,图像质量会产生一定的退化,严重的情况下会导致图像失真,影响使用。传统三维图像恢复方法多以线性分析为基础,假设条件多、运行耗时长、图像恢复效果差。为此,提出一种基于数据挖掘的三维图像无损恢复方法。依据图像变化的关联规则原理,分析三维图像成像的过程,并对其非相干成像条件做离散化处理;深度挖掘图像退化前后灰度变化的关联关系,并基于这种关联关系对原图像进行最大后验估计和先验计算,实现对三维图像的无损恢复。实验数据表明,提出的三维图像恢复方法运行时间短、均值误差低,具有良好的图像恢复效果。 相似文献
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