考慮高低頻特征的視覺離焦圖像暗邊緣局部復原算法

中圖分類號：TN911.73-34；TP391 文獻標識碼：A 文章編號：1004-373X（2025）16-0123-05

Visual defocusing image dark edge local restoration algorithm for considering highand lowfrequencyfeatures

LIU Xiao

（XinyangNormal University，Xinyang464Ooo， China）

Abstract：Thedarkedgesofvisualdefocusingimagesareblurred，resulting inthelossofdetailinformation，whichis manifestedinthereductionofhighandlowfrequencycomponentsintheimage tovaryingdegrees.Therefore，avisual defocusingimagesdarkedgeslocalrestorationalgorithmconsideringhighandlowfrequencyfeaturesisstudiedtorestorethe edgedetailsofsuchimages.Adefocusingimagemodelisconstructed，andtheehancementprocessingofthevisualdefocusing imageinthemodelisconductedbymeansof thepalalgorithm，soastoobtaintheenhancedgraydefocusingimage.Thenonsubsampledcontour wave transform （NSCT）algorithm isusedtodecomposetheenhanceddefocusing image with multi-scaleand multi-direction，soastoextractthehighandlowfrequencyfeaturesinformationsuchascompleteedgeandstructureoftheimage. ByimplementingNSCTinversetransformationonsuchhighandlowfrequencyfeatureinformation，thehighandlowfrequency edgeimagesareobtained，andthelowfrequencyedgeimagesarecompensatedintothehigh frequencyedgeimage，soastobtain thefinalreconstructededgerestorationimage.Theresultsshowthatthealgorithmcanachievelocalrestorationofthedarkedge ofdifferentscaledefocusingimages.Afterrestoration，theedgedetailsareclearandcomplete，thestructuralinformationis recovered well，the brightnessandcontrast are improved obviously，andtheoverall restoration performance is stable.

Keywords：highandlow frequency feature;visual defocusing image;dark edge;local restoration;imageenhancement; grayscale image;NSCTalgorithm

0 引言

在圖像實際拍攝過程中，由于拍攝設備的質量問題、調焦不準、手部抖動等各種原因，圖像往往會產生視覺離焦模糊現象，特別是圖像的邊緣部分會因亮度較低產生暗邊緣，導致圖像細節丟失，這會嚴重影響圖像的后續應用3。暗邊緣局部復原對于提高此類圖像整體質量、恢復圖像的視覺效果具有重要意義[4-5]。

目前，已有部分中外學者針對此領域展開了相關研究。例如，文獻[6]研究的離焦圖像重建算法通過改進去噪自編碼器提取離焦圖像特征，融合后輸人生成對抗網絡內，獲得重建圖像。但該方法在復原離焦圖像時，無法完全恢復圖像中的細節信息。文獻[7]提出的圖像重建算法運用構建的圖像退化模型預處理原始退化圖像，結合卷積神經網絡（CNN）提取處理后圖像特征并獲得其重建圖像。CNN主要依賴于局部感受野和卷積核實現圖像特征提取，在處理需提取廣泛區域特征的離焦圖像時，可能導致部分細節信息丟失，復原圖像不準確。文獻[8]研究的圖像復原算法結合空間域卷積設計實時圖像復原算法，將該算法映射到FPGA上，獲得復原圖像。盡管FPGA具有高速并行處理能力，但離焦圖像復原需要高精度的計算及精細的圖像處理技術，才能恢復圖像中的細節和紋理，FPGA在這方面存在一定的局限性。文獻[9]研究的離焦模糊圖像復原算法運用點擴散函數設計最小二乘算法，通過該算法獲得原始離焦圖像的復原圖像，對此類復原圖像進行去振鈴處理后，得到最終的復原圖像。……