赤外線画像はコントラストが低くノイズが多いため、画像のエッジがぼやけており、画像内の有効な情報の抽出と認識に深刻な影響を与える。この問題に対して、位相整合の原理に基づき、適応的に二重刃のエッジを抽出してぼやけた赤外線画像を復元する手法を提案した。本手法はまず周波数領域の位相整合点をエッジ特徴点として利用し、画像のエッジ情報を抽出する。その上で、最適角度の原理に基づき、条件を満たす二つの刃エッジを適応的に選択し、劣化画像の点拡散関数をフィッティングする。最後に点拡散関数を事前情報として用い、高速な全変分正則化モデルを利用してぼやけた画像の復元を実現する。実験により、位相整合に基づく適応的二重刃エッジ抽出法は効率的で堅牢性が高く、さまざまな形状の画像エッジの刃エッジ情報を効果的に抽出できることが証明された。ピントずれ、光学的回折、相対運動など異なる画像劣化条件下において、適応的単刃エッジ法と比較して、本論文のアルゴリズムによる復元画像の平均勾配および情報エントロピーはそれぞれ11.5％および1.4％増加し、生成された楕円状点拡散関数の復元効果は従来の単刃エッジ法で生成された円形点拡散関数の復元効果よりも明らかに優れている。

画像復元;位相整合;適応的;二重刃エッジ;最適角度原理;点拡散関数