摘要

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%。