航空影像去运动模糊研究

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2010.33.049

计算机工程与应用 ›› 2010, Vol. 46 ›› Issue (33): 175-177.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.33.049

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航空影像去运动模糊研究

张辉辉^1，2，王孝通^1，2，徐晓刚^1，3，徐冠雷^1，2

1.海军大连舰艇学院光电技术研究所，辽宁大连 116018
2.海军大连舰艇学院航海系，辽宁大连 116018
3.海军大连舰艇学院装备系统与自动化系，辽宁大连 116018

收稿日期:2009-03-31 修回日期:2009-06-01 出版日期:2010-11-21 发布日期:2010-11-21
通讯作者: 张辉辉

Research on motion deblurring from aero-photograph

ZHANG Hui-hui^1，2，WANG Xiao-tong^1，2，XU Xiao-gang^1，3，XU Guan-lei^1，2

1.Laboratory of Photo Electricity Technology，Dalian Naval Academy，Dalian，Liaoning 116018，China
2.Department of Navigation，Dalian Naval Academy，Dalian，Liaoning 116018，China
3.Department of Automatization，Dalian Naval Academy，Dalian，Liaoning 116018，China

Received:2009-03-31 Revised:2009-06-01 Online:2010-11-21 Published:2010-11-21
Contact: ZHANG Hui-hui

摘要/Abstract

摘要： 分析了航空影像梯度分布特征，介绍了一种改进的模糊核估计方法和BRL（Bilateral Richardson-Lucy）反卷积算法，并提出了一种同时具有模糊核估计和BRL反卷积功能的单幅航空影像去除运动模糊方法，最后用运动模糊航空影像进行了实验验证和分析。结果表明，该方法可有效去除像移，改善模糊航空影像视觉效果，特别是可以保护图像中重要边缘信息。

关键词: 航空影像, 梯度分布, 去运动模糊, 反卷积

Abstract: The gradient distribution of aero-photograph is analyzed.An improved method of estimating blur kernel and BRL（Bilateral Richardson-Lucy） deconvolution algorithm are introduced.Then，an image restoration method of motion-deblurring from an aero-photograph is presented，and used to process some motion-blurred aero-photographs.Experiment results show that the image displacement is removed effectively，and the vision quality of aero-photographs is improved obviously by using this method.Especially the important edges are preserved.

Key words: aero-photograph, gradient distribution, motion-deblurring, deconvolution

中图分类号:

TP911.73

张辉辉^1，2，王孝通^1，2，徐晓刚^1，3，徐冠雷^1，2. 航空影像去运动模糊研究[J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(33): 175-177.

ZHANG Hui-hui^1，2，WANG Xiao-tong^1，2，XU Xiao-gang^1，3，XU Guan-lei^1，2. Research on motion deblurring from aero-photograph[J]. Computer Engineering and Applications, 2010, 46(33): 175-177.

[1]	董旭彬，赵清华. 改进Mask R-CNN在航空影像目标检测的研究应用[J]. 计算机工程与应用, 2021, 57(8): 133-144.
[2]	王云艳，罗冷坤，周志刚. 基于反卷积高层特征的遥感地物图像分类[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(11): 200-206.
[3]	王振，师韵，李玉彬. 基于改进全卷积神经网络的玉米叶片病斑分割[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(22): 127-132.
[4]	吴嘉昕，胡晓辉，张明. 基于复合卷积神经网络的图像超分辨率算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(13): 186-192.
[5]	曾接贤，倪申龙. 改进的卷积神经网络单幅图像超分辨率重建[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(13): 1-7.
[6]	张欢1，2，雷宏1，陈凯强1，2. 密集反卷积网络在遥感建筑物提取中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(11): 140-144.
[7]	聂笃宪. 非局部总体变分正则化的多帧图像盲反卷积算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(1): 156-158.
[8]	林承达1，翟瑞芳2. LiDAR和航空影像集成的复杂建筑物重建研究[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(2): 13-18.
[9]	王华，潘励. 应用多尺度纹理边缘的居民地轮廓提取[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(25): 157-159.

航空影像去运动模糊研究

Research on motion deblurring from aero-photograph

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