Abstract-Vi tar itu med problemet med att återställa en högkvalitativ bild från en observerad bildsekvens kraftigt förvrängd av atmosfärisk turbulens. En ny algoritm föreslås i detta dokument för att minska den geometriska förvrängningen samt rum-och-tidsvarierande oskärpa på grund av stark turbulens. Genom att överväga en lämplig energifunktion får vår algoritm först en skarp referensbild och en delurvald bildsekvens som innehåller skarpa och milt förvrängda bildramar med avseende på referensbilden. Den delprovtagna bildsekvensen stabiliseras sedan genom tillämpning av Robust Principal Component Analysis (RPCA) på deformationsfälten mellan bildramarna och förvrängning av bildramarna genom en kvasikonformell karta i samband med den lågvärdiga delen av deformationsmatrisen. Efter att bildramar är registrerade på referensbilden, den lågrankade delen av dem deblureras via en blind dekonvolution, och de deblurerade ramar blandas sedan med den förbättrade glesa delen. Experiment har utförts på både syntetisk och verklig turbulensförvrängd video. Resultaten visar att vår metod är effektiv för att lindra förvrängningar och oskärpa, återställa bilddetaljer och förbättra visuell kvalitet.
[40], REF, som först konstruerar en bra referensbild och anpassar de förvrängda ramarna till referensbilden med hjälp av en algoritm för icke-rigid bildregistrering.
Restoration of Atmospheric Turbulence-distorted Images via RPCA and Quasiconformal Maps
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}