模糊圖像復(fù)原方法的研究.pdf

1、圖像在拍攝過程中，因?qū)共粶?zhǔn)，或者是目標(biāo)運(yùn)動速度太快，會導(dǎo)致圖像的降質(zhì)退化，使圖像的有效信息被破壞，無法正常使用。因而圖像復(fù)原技術(shù)成為了數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的一個熱點(diǎn)研究方向。
　　本文通過對圖像成像原理進(jìn)行分析，根據(jù)圖像退化模糊的數(shù)學(xué)模型，分別對圖像點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的確定、去卷積復(fù)原算法以及后續(xù)振鈴抑制等幾個方面進(jìn)行深入的分析和研究。
　　本文對于模糊退化模型未知的情況，在分析了運(yùn)動模糊和散焦模糊的成像原理的基礎(chǔ)上，利用退化模型的結(jié)

2、構(gòu)信息，將模糊退化模型的估計問題，轉(zhuǎn)化為模型參數(shù)的估計問題。并依據(jù)模糊退化的頻譜特性，提出了一種基于參考圖像頻譜相關(guān)性的模糊參數(shù)判別方法，將一幅清晰圖像按照不同模糊參數(shù)進(jìn)行模糊處理，并與待復(fù)原圖的頻譜進(jìn)行相關(guān)性分析計算，以獲得準(zhǔn)確的模型參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，本文提出的方法能夠適應(yīng)大尺度的模糊，具有較強(qiáng)的抗噪性并且適應(yīng)實(shí)拍的模糊圖像，滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。
　　針對因圖像的清晰度的客觀評價指標(biāo)無法完全準(zhǔn)確引導(dǎo)模糊退化的迭代還原收斂，以及

3、反問題迭代求解時，約束收斂正確解的支持域的確定等問題，本文在考慮到充分利用估計的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的前提下，對NAS-RIF算法進(jìn)行了改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)了對模糊圖像的盲復(fù)原處理，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)估計存在較小偏差時，也能得到較好的復(fù)原結(jié)果。
　　本文最后介紹了振鈴效應(yīng)產(chǎn)生的原因及其抑制方法和幾種常見的圖像復(fù)原質(zhì)量評價標(biāo)準(zhǔn)，并對實(shí)拍的彩色模糊圖像進(jìn)行復(fù)原。
　　通過大量的模糊圖像的復(fù)原實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法可適用于實(shí)拍模糊圖像，可獲得