华南理工大学学报(自然科学版)

作者：柳宁, 赵焕明, 李德平, 等

单位：暨南大学 信息科学技术学院//机器人智能技术研究院，广东 广州 510632

关键词：标签图像,运动模糊,正则化模型,稀疏梯度先验

基金：国家自然科学基金资助项目 ( 61775172) ; 广东省自然科学基金资助项目 ( 2018030310482)

在使用机器视觉对家电产品的标签进行品质检测的过程中，标签图像的清晰度是保证视觉检测顺利进行的关键。为了解决由固定在机器人末端的运动相机拍摄的标签图像存在运动模糊的问题，提出一个基于 L0 范数的正则化模型。对于模糊的图像，一般的去模糊算法已经探索并使用了大量的图像先验，可以恢复良好的整体视觉效果，但一般的去模糊算法没有充分考虑标签的特征，而这是重要的去模糊先验。针对这一问题，对标签图像的像素分布和梯度分布特征进行分析，提出了基于稀疏梯度先验的正则化模型。实验结果表明，与其他去模糊算法相比，对于合成图像和真实图像，文中提出的方法在恢复图像清晰度的同时，可有效地抑制图像边缘的振铃效应，运算速度较之前提高了 80. 52% 。

来源：2021年第3期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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