적외선 영상은 대비가 낮고 노이즈가 많아 영상의 가장자리가 흐릿하여 영상 내 유효 정보의 추출 및 인식에 심각한 영향을 미친다. 이 문제를 해결하기 위해 위상 일관성 원리에 기반한 적응형 이중날 가장자리 추출을 통한 흐릿한 적외선 영상 복원 방법을 제안하였다. 이 방법은 먼저 주파수 영역의 위상 일관성 점을 가장자리 특징점으로 활용하여 영상의 가장자리 정보를 추출하고, 최적 각도 원칙에 따라 조건을 만족하는 두 개의 날 가장자리를 적응적으로 선택하여 열화 영상의 점 확산 함수를 피팅한다. 마지막으로 점 확산 함수를 사전 정보로 사용하여 빠른 전변분 규제 모델을 이용한 흐릿한 영상 복원을 수행한다. 실험 결과, 위상 일관성에 기반한 적응형 이중날 가장자리 추출 방법은 효율적이고 강인하며 다양한 형태의 영상 가장자리 날 정보를 효과적으로 추출할 수 있음을 입증하였다. 포커스 손실, 광학 회절, 상대 운동 등 다양한 영상 열화 조건에서, 적응형 단날 가장자리 방법과 비교하여 본 알고리즘의 복원 영상 평균 그래디언트 및 정보 엔트로피가 각각 11.5% 및 1.4% 향상되었으며, 생성된 타원형 점 확산 함수의 복원 효과가 기존 단날 가장자리 방식의 원형 점 확산 함수 복원 효과보다 현저히 우수하였다.

영상 복원;위상 일관성;적응형;이중날 가장자리;최적 각도 원칙;점 확산 함수