A imagem infravermelha apresenta baixo contraste e muito ruído, resultando em bordas de imagem borradas, o que afeta seriamente a extração e o reconhecimento de informações efetivas na imagem. Para este problema, foi proposta uma metodologia de restauração de imagens infravermelhas borradas baseada no princípio da consistência de fase para extração adaptativa de bordas duplas. Este método primeiramente utiliza pontos de consistência de fase no domínio da frequência como pontos característicos de borda para extrair informações de borda da imagem; com base nisso, de forma adaptativa, seleciona duas bordas que atendem às condições segundo o princípio do ângulo ótimo, ajustando a função de difusão pontual da imagem degradada; por fim, usando a função de difusão pontual como informação a priori, realiza-se a restauração da imagem borrada utilizando um modelo rápido de regularização por variação total. Os experimentos demonstram que o método de extração adaptativa de bordas duplas baseado na consistência de fase é eficiente e robusto, podendo extrair eficazmente informações das bordas de imagens de várias formas; sob diferentes condições de degradação da imagem, como desfoque, difração óptica e movimento relativo, em comparação com o método adaptativo de borda única, o gradiente médio e a entropia da informação da imagem restaurada pelo algoritmo deste artigo aumentaram 11,5% e 1,4%, respectivamente, e o efeito de restauração da função de difusão pontual elíptica gerada é significativamente melhor do que o da função de difusão pontual circular gerada pelo método tradicional de borda única.

restauração de imagem;consistência de fase;adaptativo;borda dupla;princípio do ângulo ótimo;função de difusão pontual