針對運動模糊的圖像復(fù)原方法研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，近年來圖像復(fù)原技術(shù)成為國內(nèi)外圖像處理領(lǐng)域研究的熱點，已經(jīng)應(yīng)用于天文觀測、遙感、軍事、醫(yī)學(xué)影像、生物研究、案件偵破、交通、工業(yè)視覺、視頻復(fù)原等諸多方面。圖像的復(fù)原可以看作一個反卷積的問題，它屬于數(shù)學(xué)物理問題中的一類具有病態(tài)性的反問題，特別是具有噪聲污染的模糊圖像的復(fù)原更是一個具有挑戰(zhàn)性的難題。盡管目前已有許多較為成熟的圖像去模糊方法，但是仍有許多技術(shù)難題沒有解決，比如模糊核的求取，不規(guī)則模糊情況的建模和復(fù)原等問題的研

2、究尚在初級研究階段。
　　 本文闡述了數(shù)字圖像復(fù)原技術(shù)的原理及主流的復(fù)原算法，以及各種常用的圖像質(zhì)量評價函數(shù)，分析和比較了已有復(fù)原方法的優(yōu)缺點，著重從模糊核的求取出發(fā)提出了兩種求模糊核的方法及相應(yīng)的復(fù)原算法。還分析了圖像復(fù)原振鈴的機理及去除方法，并且根據(jù)噪聲和模糊特性提出了一個針對圖像復(fù)原效果的綜合評價方法。
　　 首先采用對同一景物拍攝一張短曝光的高噪聲圖和一張正常曝光的模糊圖的方法來求取模糊核，然后在余量圖上進行不同

3、平滑增益的復(fù)原，最后用聯(lián)合雙邊濾波器將保留不同細(xì)節(jié)程度的圖合成得到更加清晰的復(fù)原結(jié)果。實驗證明了該方法能夠提取出較為準(zhǔn)確的模糊核，而在差圖上進行的帶有增益控制的RL算法能很好的抑制噪聲的放大和波紋的擴散。
　　 為了得到對不同模糊圖都適用且不需要復(fù)雜的參數(shù)調(diào)節(jié)的圖像盲復(fù)原方法，提出了一種穩(wěn)健的從單幅模糊圖像中求取模糊核并對圖像去模糊的圖像盲復(fù)原方法。根據(jù)模糊圖像與非模糊圖之間的邊緣關(guān)系求模糊核，并在多尺度框架下針對各個子算法設(shè)定

4、自適應(yīng)參數(shù)，而構(gòu)建一個穩(wěn)健的圖像盲復(fù)原方法。對復(fù)原結(jié)果用多種無參考的圖像質(zhì)量評價方法評價顯示，與以往圖像盲復(fù)原中采用交替迭代估計模糊核和復(fù)原圖來求解能量最小化函數(shù)的方法相比，此方法在噪聲和波紋抑制的基礎(chǔ)上有更強的去模糊能力，參數(shù)調(diào)節(jié)簡單，算法穩(wěn)健，而且運算速度提高了3倍。
　　 另外，對復(fù)盲原圖像的評價中，首次采用一種結(jié)合噪聲強度和模糊程度的圖像質(zhì)量評價方法。實驗結(jié)果證明，和傳統(tǒng)的評價方法相比，此評價方法能有效地權(quán)衡圖像復(fù)原后噪