順序結(jié)構(gòu)運動模糊圖像復(fù)原技術(shù)的研究及應(yīng)用.pdf

1、運動模糊圖像復(fù)原是數(shù)字圖像處理中的重要課題之一，其目的是根據(jù)圖像現(xiàn)有的信息來去除模糊，恢復(fù)清晰圖像，可以用于補償拍攝過程中相機抖動、被攝物體快速移動等等造成的圖像降質(zhì)。本文在未知模糊核的情況下實現(xiàn)模糊圖像的恢復(fù)。
　　 本文在已有的復(fù)原方法的基礎(chǔ)上，將模糊圖像分為空間移變運動模糊圖像與空間移不變的運動模糊圖像，提出三個算法。算法一，針對于空間移不變的運動模糊圖像，來估計含噪圖像運動模糊的方向和長度。結(jié)合空間域及頻域分析，使用Ra

2、don變換檢測運動方向，雙譜模型估計運動長度，最后利用Richardson-Lucy濾波恢復(fù)。算法二，因為噪音去除方法除去了一些可以用于模糊參數(shù)估計的重要信息，因此，含噪圖像通常會尋求它法處理。但作者研究發(fā)現(xiàn)對于某種特殊的噪聲例如椒鹽噪聲，使用針對于它的濾波方法，例如中值濾波，其信息損失量極小，含特殊噪聲圖像可以按此方法處理。算法三對于空間移變運動模糊，本文將視頻處理的方法引入到單幅圖像復(fù)原中來。提出一種基于隔行掃描空間移變特性的CCD

3、圖像恢復(fù)方案。該方法主要依據(jù)隔行掃描圖像分為上下兩場的特性，借助插值算法將單幅圖像按場拆分為兩幅存在時間差的圖像。然后引入視頻處理中基于圖像序列確定運動向量的塊匹配算法，估計模糊參數(shù)。最后利用最小二乘方算法進行復(fù)原，其中引入了圖像定向信息測量操作來保持邊緣。本文還將簡要介紹去模糊技術(shù)的應(yīng)用，用其估計車輛速度、辨識車牌。方法主要依據(jù)模糊參數(shù)與物體實際運動速度有一定幾何關(guān)系。在去除運動模糊的同時，可以利用單幅模糊圖像估計車速。從而辨識車輛、