旋轉(zhuǎn)運動模糊圖像的參數(shù)辨別及其復(fù)原問題研究.pdf

1、在生產(chǎn)設(shè)備或軍事設(shè)備中，越來越多的成像設(shè)備安裝在旋轉(zhuǎn)運動平臺上，旋轉(zhuǎn)運動模糊圖像復(fù)原是工作在旋轉(zhuǎn)運動平臺的成像設(shè)備必然遇到的問題，因此，對旋轉(zhuǎn)運動模糊圖像復(fù)原的研究有著十分重要的實際應(yīng)用價值。
　　本文緊密圍繞旋轉(zhuǎn)運動模糊圖像進行研究。在直線運動模糊的基礎(chǔ)上，理論推導(dǎo)了旋轉(zhuǎn)運動模糊數(shù)學(xué)模型，得到了旋轉(zhuǎn)運動模糊圖像矩陣形式的點擴散函數(shù)。同時，介紹了三種關(guān)于直線運動模糊參數(shù)估計的方法：傅里葉變換法、誤差-參數(shù)分析法、微分自相關(guān)法，并通

2、過分析了這三種方法的效果。針對旋轉(zhuǎn)運動模糊圖像的參數(shù)估計問題，本文給出了基于微分自相關(guān)的方法。該方法的核心是利用各個模糊路徑所得到的模糊尺度與半徑成線性關(guān)系的性質(zhì)來確定模糊中心以及模糊角度。首先，運用Canny邊緣檢測以及Hough變換確定旋轉(zhuǎn)模糊圖像的旋轉(zhuǎn)中心的范圍；其次，遍歷確定范圍內(nèi)像素點作為旋轉(zhuǎn)中心，運用Bresenham畫圓法，以不同半徑提取像素點，將提取的圓環(huán)像素點轉(zhuǎn)換為直線形式，運用微分自相關(guān)法分別求出不同半徑上的模糊尺度

3、。最后，觀察模糊路徑上的模糊尺度與對應(yīng)半徑所在坐標空間顯示的散點圖的擬合直線。通過擬合的直線確定旋轉(zhuǎn)中心與旋轉(zhuǎn)角度。對仿真旋轉(zhuǎn)模糊圖像的實驗表明，本文給出的關(guān)于旋轉(zhuǎn)運動模糊圖像的參數(shù)辨識方法有效。
　　旋轉(zhuǎn)運動模糊參數(shù)的辨別是確定圖像退化函數(shù)的關(guān)鍵。然而，退化函數(shù)H絕大多數(shù)都具有奇異性，因此圖像復(fù)原問題通常具有病態(tài)特性，是一個非適定性的問題，正則化方法是解決此類問題的普遍方法。本文討論了圖像的稀疏表示方法，研究在圖像稀疏表示過程中

4、稀疏字典的構(gòu)造，并介紹了兩種稀疏字典。針對旋轉(zhuǎn)運動模糊針圖像復(fù)原問題，本文給出了一種基于圖像稀疏表示的混合范數(shù)正則化方法。在理論分析混合模型和利用圖像的先驗知識構(gòu)建小波字典的基礎(chǔ)上，給出一種高效的可分離替代函數(shù)迭代算法(SSF算法)來求解該模型。本文將旋轉(zhuǎn)運動模糊圖像轉(zhuǎn)化成直線運動模糊的形式，運用本文給出的算法對不同模糊路徑的像素求解其稀疏向量，將求得的稀疏向量與小波字典進行結(jié)合，得到新的像素向量，將其進行反變換，得到復(fù)原的清晰的圖像。