隨機(jī)噪聲濾除及運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原技術(shù)研究.pdf

1、圖像復(fù)原是數(shù)字圖像處理中的一個(gè)重要分支，也一直是圖像處理中的一個(gè)難點(diǎn)。它的主要目的是改善給定的圖像質(zhì)量，利用退化現(xiàn)象的某種先驗(yàn)知識(shí)來(lái)重建或恢復(fù)原有圖像。在成像過(guò)程中，由于成像系統(tǒng)各種因素的影響，可能使圖像質(zhì)量降低。針對(duì)各種不同的退化圖像，可從不同角度進(jìn)行許多有價(jià)值的算法研究。本文主要研究了隨機(jī)噪聲的去除算法和運(yùn)動(dòng)模糊圖像的復(fù)原算法。 非線性濾波較傳統(tǒng)的線性濾波在濾除噪聲的同時(shí)，能最大限度地保持圖像信號(hào)的高頻細(xì)節(jié)，使圖像清晰、逼真

2、，從而得到了廣泛研究和應(yīng)用。常用的中值濾波是非線性濾波的代表。雖然典型的中值濾波能夠減少圖像中的脈沖噪聲，但是它在濾除噪聲的同時(shí)會(huì)使圖像中重要的細(xì)節(jié)信息受損。基于這種情況，本文提出了改進(jìn)的中值濾波算法：一種是基于脈沖噪聲檢測(cè)的濾波方法，先通過(guò)多尺度窗口對(duì)噪聲圖像中的噪聲點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè)，其中判斷噪聲點(diǎn)的閾值可根據(jù)圖像中不同區(qū)域的灰度值自適應(yīng)地調(diào)整，然后根據(jù)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行選擇性濾波。另一種是基于閾值的濾波方法，該方法通過(guò)設(shè)置一個(gè)閾值，當(dāng)像素點(diǎn)的值

3、和鄰域均值的差值大于該閾值時(shí)，取鄰域均值為該點(diǎn)的值，否則該點(diǎn)的值就保持不變。對(duì)多種圖像在不同噪聲干擾下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，兩種方法都可以有效濾除圖像中的脈沖噪聲，又能較好的保持圖像的邊緣細(xì)節(jié)，前一種方法尤其在強(qiáng)噪聲干擾下的效果更為明顯，后一種方法對(duì)細(xì)節(jié)較多的圖像效果較好，速度也較快。 運(yùn)動(dòng)模糊圖像是由于攝像設(shè)備和對(duì)象之間在曝光瞬間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)造成的。這種模糊具有普遍性，給人們的實(shí)際生活帶來(lái)了很大的不便，因此，近年來(lái)國(guó)內(nèi)外關(guān)于運(yùn)動(dòng)模糊圖