边缘检测是图像处理领域中广泛应用的一项重要技术,但边缘检测的效果依赖于输入图像的质量。在项目音质分级分选机中,由于设备运行的机械震动问题,耳机图像可能会产生运动模糊从而导致图像质量的退化。严重的模糊会导致检测边缘缺失和畸变的问题,进而降低边缘检测的效果,并影响耳机的外圆检测和圆点定位的效果。针对图像复原技术应用到边缘检测中遇到的实际问题和项目应用要求,本文设计了具体的应用方案,旨在提升实际应用价值。本文主要工作如下:(1)设计图像复原在边缘检测应用的方案。本文首先分析图像退化和图像复原对项目中耳机边缘检测的影响,提出了先识别模糊图像再去模糊复原的解决思路,解决了对模糊程度低的图像作去模糊处理的算力浪费和负面影响。然后分析了应用方案设计中存在的技术难点,提出将图像复原作为边缘检测预处理模块的具体流程。(2)针对运动模糊耳机图像识别的问题,本文提出基于随机森林的运动模糊识别方法,解决了识别模糊图像时自适应性和准确性的问题。首先本文提出高频像素占比指标作为图像退化的描述特征,接着通过模拟运动模糊的方法生成数据集,然后结合无参考图像清晰度评价指标训练随机森林网络。实验数据表明,相较于单个图像清晰度评价指标,本文提出基于随机森林的运动模糊识别方法识别的准确率更高,在耳机图像识别任务中具有一定的实际应用价值。(3)针对模糊耳机图像去模糊复原的问题,本文对基于图像梯度先验的去模糊方法进行改进,提高该方法的抗噪声能力和处理效率。本文首先对图像进行自适应中值滤波预处理,减少噪声对复原效果的影响。然后选取局部图像区域,在多尺度策略下通过基于图像梯度先验的去模糊方法快速估计出模糊核。最后采用超拉普拉斯先验非盲去模糊方法复原整幅图像。实验结果表明,复原处理后的耳机边缘变得清晰,检测边缘缺失和畸变的问题得到改善,进而有效提升耳机外圆的检测和圆心定位效果。