ABSTRACT För att förbättra effektiviteten av estimering av oskärpakärnor baserat på förkunskaper, föreslås i detta dokument en metod för att deblurera en bild baserad på rik kantregionextraktion med hjälp av en grå-nivå co-occurence matris. För det första analyseras förhållandet mellan informationen om bildkanten och de koefficienter som hör samman med en grånivåmatris, baserat på vilka ett index som representerar mängden bildkantens information föreslås. Därefter extraheras högfrekvent lagerinformation från den suddiga bild som ska bearbetas med en bilinjär interpoleringsmetod i luminanskanalen. Därefter är högfrekvenslagret bilden uppdelad i nio regioner, baserat på ett skjutfönster, och den rika kanten regionindex för varje region beräknas; sedan, regionen med den rikaste kanten information extraheras. Slutligen, den extraherade rika kanten regionen, i stället för hela rörelse suddig bild, används för att uppskatta den suddiga kärnan med L0-regelbunden intensitet och lutning före, och den suddiga bilden är blint återställd. En funktion för bildkvalitetsbedömning och driftstiden används för att utvärdera den föreslagna metodens prestanda. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden kan förbättra återvinningseffektiviteten samtidigt som återvinningskvaliteten också säkerställs. INDEX TERMS Image processing, bild restaurering, bildkvalitet, rörelse suddig bild, grå nivå samtidig förekomst matris, rik kant region.
Zhao m.fl. REF föreslog en metod för att deblurera en bild baserad på rik kant region extraktion med hjälp av en grå nivå co-occurence matris.
Restoration of Motion Blurred Images Based on Rich Edge Region Extraction Using a Gray-Level Co-Occurrence Matrix
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}