【摘 要】
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高速列车的安全问题日益重要,针对高速运行轨道缺陷检测系统采集的图像出现模糊的问题,在模糊成因建模的基础上,提出一种融合自然图像统计特性的评价方法来清晰化模糊图像。
【机 构】
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江西理工大学理学院,江西理工大学应用科学学院,中国铁道科学研究院机车车辆研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(11765008);江西省青年科学基金(20161BAB216128)
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高速列车的安全问题日益重要,针对高速运行轨道缺陷检测系统采集的图像出现模糊的问题,在模糊成因建模的基础上,提出一种融合自然图像统计特性的评价方法来清晰化模糊图像。建立高速运动图像的模糊模型,通过空间变换使自变量映射到延伸空间以降低计算维度,提出一种基于图像相邻列灰度一致性的算法,融合无参考图像质量评价算子对反卷积后的图像质量进行优化,根据融合的评价指标与图像自变量之间的单峰关系求得复原图像。通过标准库图像及实际采集的运动图像测试表明,与已有的方法相比,本方法对处理前向高速运动导致的模糊问题效果更佳,并主要
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