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作者：刘晓;
单位：信阳师范大学;
摘要：视觉离焦图像的暗边缘因模糊导致细节信息丢失，在尺度上表现为图像中的高低频分量不同程度的减少，故为恢复此类图像的边缘细节，研究一种考虑高低频特征的视觉离焦图像暗边缘局部复原算法。构建视觉离焦图像模型后，结合Pal算法对模型中的视觉离焦图像进行增强处理，获得增强后灰度化离焦图像；运用非下采样轮廓波变换（NSCT）算法，通过多尺度、多方向分解该增强离焦图像，提取到该图像的完整边缘与结构等高低频特征信息；通过对这类高低频特征信息实施NSCT反变换，得到高低频边缘图像，再将低频边缘图像补偿到高频边缘图像内，得到最终重构的边缘复原图像。结果显示，所提算法能够实现不同尺度视觉离焦图像的暗边缘局部复原，复原后边缘细节清晰完整，结构信息恢复度高，亮度与对比度均明显改善，整体复原性能稳定。
关键词：高低频特征;;视觉离焦图像;;暗边缘;;局部复原;;图像增强;;灰度图像;;NSCT算法
