【摘 要】
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红外成像具有抗干扰能力强,可识别伪装目标,成像距离远等诸多优势,在军事和民用领域得到广泛应用。红外成像器件用于运动平台或者拍摄运动目标时,会由于目标与相机之间的相对运动产生运动模糊,降低成像的清晰度,影响了对红外图像的后续处理。传统的图像去模糊方法通常使用模糊核先验对模糊图像进行建模,然而现实场景中的模糊图像产生的都是非均匀模糊核,传统方法估计出的模糊核具有很大的局限性,对现实场景中的复杂模糊效果
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红外成像具有抗干扰能力强,可识别伪装目标,成像距离远等诸多优势,在军事和民用领域得到广泛应用。红外成像器件用于运动平台或者拍摄运动目标时,会由于目标与相机之间的相对运动产生运动模糊,降低成像的清晰度,影响了对红外图像的后续处理。传统的图像去模糊方法通常使用模糊核先验对模糊图像进行建模,然而现实场景中的模糊图像产生的都是非均匀模糊核,传统方法估计出的模糊核具有很大的局限性,对现实场景中的复杂模糊效果较差,还可能会产生振铃效应。近年来随着深度学习算法的发展,大量基于深度学习的方法被用于图像去模糊领域。本文结合红外图像的特点,采用基于深度学习的方法,对去全局运动模糊和局部运动模糊两个方面展开研究。主要工作如下:（1）针对全局运动模糊的红外图像提出了基于模糊算子的红外图像去模糊算法。采用深度编解码网络对由清晰图像和模糊图像组成的数据集中的模糊算子进行编码,通过编码后的模糊算子去逼近一个真实未知的模糊算子并搜索对应的清晰图像。实现真实场景下红外图像去模糊,同时避免了使用复杂的模糊核先验。此外设计了合成模糊图像的网络模型,能够利用模糊核合成模糊图像。从现有数据集中提取出模糊核之后用于红外图像,制作红外图像的数据集,解决了红外图像难以收集配对数据的问题。在最后的实验中该算法能够有效提升红外图像的清晰度,具有较好的视觉效果。（2）针对相机固定条件下,目标运动造成的局部运动模糊的红外图像去模糊问题,提出了融合注意力和暗通道的红外图像去模糊算法。通过构建多尺度卷积神经网络来融合多层次的模糊特征,减少了特征丢失。通过在网络每一层引入注意力机制和在损失函数中引入暗通道先验损失,提高了模型对模糊特征的敏感度,使模型能处理模糊程度不均匀的局部模糊红外图像,恢复出清晰图像。实验结果表明,相比于其他去模糊算法,本文提出的去模糊算法的评价指标PSNR达到了30.98d B、SSIM为0.921,恢复出的红外图像清晰度较高,显著提升了红外图像的质量。
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