基于緊小波框架的多幅盲運(yùn)動圖像修復(fù)算法研究.pdf

1、在數(shù)字圖像領(lǐng)域由于運(yùn)動造成的降質(zhì)圖像的修復(fù)問題是一個挑戰(zhàn)性問題。在現(xiàn)實(shí)生活中隨著交通工具和電子設(shè)備的日漸發(fā)達(dá)，對違反交通規(guī)則的車輛由于高速行駛被拍下多幅運(yùn)動模糊的車牌號圖像，或者是刑事案件中的犯罪嫌疑人在匆忙經(jīng)過路邊攝像頭時被拍下的多幅運(yùn)動模糊圖像等這些普遍存在、運(yùn)動復(fù)雜而又非常重要的圖像進(jìn)行修復(fù)有著非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。這些情況的原始圖像和模糊核都未知，修復(fù)難度相對較大，屬于多幅盲運(yùn)動圖像修復(fù)。由于利用多幅盲運(yùn)動模糊圖像進(jìn)行圖像修復(fù)時，

2、可以獲得較大的圖像信息量，能夠處理運(yùn)動復(fù)雜的圖像修復(fù)問題，并能夠獲得較好的修復(fù)效果。因此，多幅盲運(yùn)動圖像的修復(fù)算法具有很重要的研究意義。在圖像修復(fù)領(lǐng)域由于緊小波框架的冗余性能夠?qū)е卖敯粜裕沟迷诘途认芦@得的圖像分解系數(shù)能夠重構(gòu)出高精度的清晰圖像，在圖像修復(fù)方面有著很高的重構(gòu)精度，因此對緊小波框架在圖像修復(fù)領(lǐng)域的應(yīng)用有著很大的研究價值。
　　本文結(jié)合緊小波框架的優(yōu)勢和圖像分類處理的思想提出基于緊小波框架的多幅盲運(yùn)動分類圖像修復(fù)方法

3、，該方法對紋理圖像和分段光滑圖像分別建立圖像修復(fù)模型，同時在修復(fù)模型中考慮了圖像中的噪聲，加入了噪聲約束項(xiàng)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法既能提高不同類型的運(yùn)動圖像修復(fù)質(zhì)量，又能有效地去除運(yùn)動圖像中的噪聲。另外，由于本文提出的基于緊小波框架的多幅盲運(yùn)動分類圖像修復(fù)方法中的緊小波框架是固定的，對于不同圖像，當(dāng)其在進(jìn)行緊小波框架分解時不能得到合適的稀疏度，進(jìn)而影響圖像的修復(fù)質(zhì)量，因此，在后期的研究中本文又提出多幅盲運(yùn)動分類圖像的自適應(yīng)緊小波框架修復(fù)方法，