圖像視頻評價與復原方法研究.pdf

1、隨著“智慧城市”的提出，攝像頭作為城市的“眼睛”無處不在，時時刻刻獲取著圖像視頻信息，這些信息到底是不是我們想要的信息，單純依賴人力判斷已經(jīng)幾乎是不可能實現(xiàn)的，這就需要計算機來幫助我們實現(xiàn)這一目的。基于計算機視覺的圖像的評價和復原方法一直以來也是圖像領域研究的重點，本文在研究了目前國內外的評價復原方法后，根據(jù)現(xiàn)有方法存在不足，提出了基于改進人類視覺系統(tǒng)模型的評價方法。在復原上重點對運動模糊圖像進行復原研究，提出了采用暗條紋位置來計算運動

2、距離的新方法。
　　首先，對降質圖像進行了分析，圖像在獲取時由于環(huán)境變化、人為破壞或信號干擾都有可能導致圖像降質，圖像降質可能是噪聲的疊加，導致圖像增加了不該有的信息，從而掩蓋了圖像原始信息影響圖像的質量，也可能受到干擾導致信息缺失，通過分析常見降質類型的特點，可以為圖像評價提供客觀特征。
　　其次，本文重點分析了基于人類視覺模型的圖像質量評價方法，發(fā)現(xiàn)這一類方法從人類視覺角度對圖像進行特征提取，主觀的獲取圖像信息，這種方法

3、沒有考慮到圖像本身的信息特點，評價不夠準確?；谶@樣的現(xiàn)狀，在分析了圖像降質的特點后對人類視覺模型進行了改進，加入了圖像的峰值信噪比、邊緣梯度和色彩特征，使圖像的評價模型兼具人類視覺特性和圖像信息兩方面優(yōu)點，并通過大量圖像實驗驗證了本文提出的評價方法能給出更接近主觀評價的結果，同時能對幾種常見的降質類型進行判斷。
　　最后，在圖像復原工作中，對運動模糊圖像傅里葉變換的特性進行分析，運動模糊圖像由于其疊加性會在頻譜上出現(xiàn)一組相間的亮

4、條紋，且條紋的方向和運動方向垂直，由此將獲取運動方向的問題轉化直線角度問題，進而由Radon變換求出條紋方向，獲得運動的方向。在計算運動距離方法上，對點擴展函數(shù)的傅里葉表達式進行了分解，函數(shù)是具有周期性的，并且每個周期都會有一個零點，這也解釋了運動模糊圖像中出現(xiàn)暗條紋的原因。暗條紋在理論上只有一列像素，相對有寬度的亮條紋更容易獲取，并且暗條紋出現(xiàn)的位置和運動距離相關，這就促使本文通過計算暗條紋的位置來獲取運動模糊的距離，實驗表明該方法易