帶噪聲離焦模糊圖像復(fù)原.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，電子產(chǎn)品市場越來越繁榮，圖像顯示設(shè)備和圖像數(shù)字化技術(shù)越來越普及，視覺監(jiān)控系統(tǒng)被廣泛地應(yīng)用到了軍事探測、交通運輸、人工智能、天文觀測、遙感成像、衛(wèi)星觀測、社會生產(chǎn)、日常生活、醫(yī)療設(shè)備等各個領(lǐng)域。但是在圖像獲取、傳輸、壓縮及存儲過程中，由于各種因素的影響，會出現(xiàn)各種圖像質(zhì)量下降現(xiàn)象，圖像模糊和噪聲是影響圖像質(zhì)量的兩個重要因素。因此，圖像去噪和圖像復(fù)原技術(shù)也成為數(shù)字圖像處理中的一個重要領(lǐng)域。
　　基于所要研究圖像的

2、特點和要求，本文主要研究了帶噪聲離焦模糊圖像復(fù)原，對傳統(tǒng)圖像復(fù)原進行了改進，后面又對算法進行擴展，對景深不同的局部模糊圖像進行復(fù)原。本文主要做了以下工作：
　　首先介紹了圖像復(fù)原用到的基本理論、基本知識，包括模糊圖像如何形成的，如何對模糊圖像的模糊類型進行判別，各種模糊類型的模糊函數(shù)以及傅里葉變換的相關(guān)知識，并根據(jù)光學成像理論推導出了離焦模糊圖像的點擴散函數(shù)。
　　其次，本文對圖像去噪的各種方法進行了介紹，介紹了噪聲分類，生

3、活中常見的噪聲。其中，重點介紹了高斯噪聲和椒鹽噪聲的相關(guān)知識、常用去除噪聲方法，如中值濾波、均值濾波、低通濾波等各種濾波方法，并對各種去噪方法進行了對比，給出了各種濾波算法的使用范圍。然后對各種典型去噪方法進行分析，提出了利用中值濾波和均值濾波對去噪圖像進行修正的方法，并通過實驗驗證了算法的優(yōu)點。
　　然后，介紹了離焦模糊圖像復(fù)原中的逆濾波復(fù)原算法、維納濾波復(fù)原算法、最大熵復(fù)原算法、最小約束二乘法復(fù)原算法和Lucy-Richard

4、son算法等各種經(jīng)典圖像復(fù)原算法，并指出了各種算法的缺點。還介紹了通過計算離焦模糊圖像點擴散函數(shù)對離焦模糊圖像進行復(fù)原的盲復(fù)原算法，并說明了本文中所使用的計算離焦模糊圖像中點擴散函數(shù)的方法。
　　最后還根據(jù)所掌握的最小二乘算法和自適應(yīng)復(fù)原算法的優(yōu)缺點，對原有算法進行了改進，并且用 matlab實現(xiàn)了各種算法。同時，通過模擬實驗，驗證了改進后算法的優(yōu)點，并且通過復(fù)原拍攝的離焦模糊圖像，證明了算法的通用性。
　　在照相過程中，圖