基于數(shù)字圖像頻域特性的模糊圖像盲復(fù)原算法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)日新月異的發(fā)展，圖像處理技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到了相當(dāng)多的領(lǐng)域中，因此實(shí)際情況下對(duì)相應(yīng)的圖像處理技術(shù)的要求也不斷提高。實(shí)際生活中人們總是希望盡可能的得到較高質(zhì)量的圖像。但由于諸多客觀條件的限制(例如成像設(shè)備的性能、成像環(huán)境條件、成像過(guò)程中的人為失誤等種種情況)，使得我們實(shí)際所獲得的圖像在大多數(shù)情況下都不能盡如人意。在現(xiàn)實(shí)情況下，單純依靠提高成像設(shè)備性能等成像先決條件來(lái)提高成像質(zhì)量并不是完全可取的，因?yàn)槟菢佑袝r(shí)會(huì)付出得不償失的代價(jià)

2、。但是多數(shù)情況下人們又希望得到高質(zhì)量的圖像，此時(shí)就期望有相應(yīng)的比較理想的后處理算法一圖像恢復(fù)技術(shù)來(lái)提高圖像質(zhì)量。這種應(yīng)用在諸如交通、天文等領(lǐng)域都有典型的需求。 實(shí)際情況中最常見(jiàn)的模糊類(lèi)型有運(yùn)動(dòng)模糊和散焦模糊兩種。而模糊圖像點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)PSF(point spread function)的確定則是整個(gè)圖像復(fù)原過(guò)程的關(guān)鍵。圖像模糊過(guò)程可以近似地認(rèn)為是原始清晰圖像與PSF的卷積，而圖像恢復(fù)則是它的逆過(guò)程，或者稱之為解卷積(deconvo

3、lution)。 針對(duì)圖像恢復(fù)領(lǐng)域中常見(jiàn)的問(wèn)題，本文基于圖像頻域特征，對(duì)兩種主要的圖像模糊問(wèn)題提出了恢復(fù)算法。第一個(gè)是針對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊的圖像，首先利用圖像的radon變換判斷出模糊的方向，在此判斷過(guò)程中通過(guò)其二值特性進(jìn)行算法準(zhǔn)確度上的提高；然后在已經(jīng)知道圖像運(yùn)動(dòng)角度基礎(chǔ)上，利用圖像傅立葉變換及倒譜(cepstrum)特性，估計(jì)出模糊的距離，從而得到PSF的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，最后進(jìn)行恢復(fù)得到較高質(zhì)量的圖像。第二個(gè)是針對(duì)散焦模糊圖像，利用頻