單幀運動模糊圖像盲復原問題的研究.pdf

1、為解決運動模糊圖像盲復原問題，本文對圖像反卷積算法、圖像盲復原算法以及模糊核估計技術進行了研究，并建立單幀運動模糊圖像的盲復原算法框架。實驗表明本文算法對噪聲環(huán)境下的運動模糊圖像盲復原取得了較好的效果。主要工作分為以下幾方面：
　　1）研究分析當前圖像復原技術。研究圖像降質模型，回顧經典圖像復原技術，對現有算法進行分類，并分析總結各種算法存在的優(yōu)缺點。
　　2）進一步研究了基于自然圖像梯度分布的圖像反卷積算法，它可采用高斯分

2、布、超拉普拉斯分布等去擬合自然圖像的梯度分布，其中超拉普拉斯模型最為復雜同時其效果也是最佳。但在有噪聲的環(huán)境下，該算法存在一定缺陷，其復原圖像的表面充斥著噪聲。
　　3）研究表明自然圖像可運用稀疏表示技術在圖像重建過程中排除噪聲，從而達到降噪目的。針對上述算法的缺點，本文提出結合稀疏表示的反卷積算法，在該算法基礎上加入稀疏表示正則化項以加強約束，從而在保持圖像清晰邊緣的同時平滑圖像。本文將問題分解成圖像更新優(yōu)化和圖像稀疏表示兩個子

3、問題來進行優(yōu)化。
　　4）建立單幀運動模糊圖像多尺度盲復原框架。首先研究并分析運動模糊的成因及特性，然后運用沖擊濾波器從模糊圖像中預測出清晰邊緣并估計模糊核，最后運用上述反卷積算法對圖像進行復原。在模糊核估計迭代過程運用裁剪等方法修復模糊核，避免錯誤累積放大；使用多尺度策略解決大模糊問題；為提高計算效率，在模糊核估計過程采用簡單的高斯分布模型反卷積算法，在最終圖像復原時采用結合稀疏表示和超拉普拉斯分布先驗知識的反卷積算法。