基于自适应梯度稀疏先验的鲁棒性红外图像反卷积方法

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专利状态

基于自适应梯度稀疏先验的鲁棒性红外图像反卷积方法

有效

专利申请进度

申请

2021-08-26

申请公布

2021-12-07

授权

2022-09-23

预估到期

2041-08-26

专利基础信息

申请号	CN202110988604.1	申请日	2021-08-26
申请公布号	CN113763290A	申请公布日	2021-12-07
授权公布号	CN113763290B	授权公告日	2022-09-23
分类号	G06T5/10;G06T5/00;G06T5/20
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	武汉高德红外股份有限公司
申请人地址	湖北省武汉市东湖开发区黄龙山南路6号

专利法律状态

2022-09-23

授权

状态信息

授权
2021-12-07

公布

状态信息

公布

摘要

一种基于梯度自适应稀疏先验的鲁棒性红外图像快速反卷积方法，对潜在图像的梯度施加L1范数稀疏性惩罚，在拟合本征图像特性的同时保持显著边缘部分，并对边缘区域以外的部分实现较好的平滑处理。本发明针对在求解过程中采用快速傅里叶变换而引入的边界振铃问题，采用分块对称平滑性延拓快速处理，保持了上下、左右边缘的连续性；在拟合真值图像分布特征的同时自适应的调整先验项的权重并利用软阈值收缩进行快速优化求解，实现鲁棒性红外图像快速反卷积，并降低了图像的类间离散性，有效抑制了吉布斯效应。

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