運(yùn)動模糊圖像盲復(fù)原算法研究.pdf

1、在成像過程中，由于拍攝的目標(biāo)與相機(jī)之間存在相對運(yùn)動而使得到的圖像存在模糊，這種模糊就叫運(yùn)動模糊。運(yùn)動模糊存在于工業(yè)控制、航空航天、道路監(jiān)控、醫(yī)學(xué)以及刑偵等領(lǐng)域，對運(yùn)動模糊圖像研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
　　圖像復(fù)原是根據(jù)模糊系統(tǒng)的先驗(yàn)知識重建原始圖像。由于大部分情況下運(yùn)動模糊系統(tǒng)是未知的，所以對運(yùn)動模糊圖像的盲復(fù)原內(nèi)容主要包括：對運(yùn)動模糊參數(shù)的識別和運(yùn)動模糊圖像復(fù)原。針對這兩點(diǎn)，本文做了如下研究：
　　首先，根據(jù)模糊過程建立了

2、運(yùn)動模糊圖像退化模型和直線運(yùn)動模糊圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)參數(shù)模型，得到了運(yùn)動模糊點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的兩個關(guān)鍵參數(shù)：運(yùn)動模糊方向和運(yùn)動模糊尺度。
　　其次，分析了點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的頻域特征以及運(yùn)動模糊圖像的頻域特征，研究基于Radon變換估計運(yùn)動模糊方向和基于頻域極小值點(diǎn)估計運(yùn)動模糊尺度，并分析了這兩種方法分別對加速運(yùn)動模糊圖像和含噪聲的模糊圖像應(yīng)用的不足。
　　再次，利用運(yùn)動模糊圖像的時域特征對運(yùn)動模糊參數(shù)進(jìn)行鑒別，使用方向微分的方法估計運(yùn)動模

3、糊方向，針對該方法鑒別方向存在一定的誤差，進(jìn)一步提出微分圖像功率譜求和以及加權(quán)平均的方法提高估計模糊方向的精度。仿真實(shí)驗(yàn)證明了改進(jìn)后的方法鑒別精度較高，且適用于加速運(yùn)動模糊圖像和含噪聲的圖像。當(dāng)鑒別出運(yùn)動模糊方向后，二維PSF的識別問題就可以轉(zhuǎn)化成一維PSF的識別問題，使用一維差分自相關(guān)方法鑒別運(yùn)動模糊尺度，理論推導(dǎo)了該方法的可行性。重點(diǎn)研究和推證了在該方法下噪聲對模糊尺度識別的影響，根據(jù)其敏感性，進(jìn)一步提出了改進(jìn)的措施，實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)后