圖像運(yùn)動模糊不變量特征學(xué)習(xí).pdf

1、當(dāng)今社會我們已經(jīng)全面進(jìn)入“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，新媒體和互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)深入我們的日常生活各個(gè)方面，圖像、視頻成為我們相互交流和獲取信息的主要方式。圖像運(yùn)動模糊現(xiàn)象由于各種原因越來越常見，這對于圖像的后期應(yīng)用，如目標(biāo)識別、特征提取、實(shí)時(shí)監(jiān)控、圖像數(shù)據(jù)分析等，帶來了不同程度的困難，直接影響后續(xù)工作的質(zhì)量和效率。開展運(yùn)動模糊圖像分析與理解的研究是適應(yīng)國家各領(lǐng)域發(fā)展的需要，具有現(xiàn)實(shí)的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。近年來，許多研究者提出了一些解決方法，可以分為兩

2、類：一是通過去模糊化圖像處理和學(xué)習(xí)技術(shù)對圖像進(jìn)行去模糊化處理，得到清晰的圖像，然后在清晰的圖像上再進(jìn)行分析與理解。二是直接從運(yùn)動模糊圖像中提取模糊不變量特征，用于隨后的分析與理解。傳統(tǒng)的方法由于去模糊處理與后續(xù)的分析處理脫節(jié)，使得去模糊處理中估計(jì)的參數(shù)選擇不能自動地適合隨后的分析，而且對不同程度模糊化的圖像缺乏魯棒性。為解決這些問題，本文在深入研究圖像運(yùn)動模糊和稀疏表示基礎(chǔ)上提出了數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應(yīng)卷積稀疏表示模型。
　　圖像稀疏表

3、示理論已經(jīng)成為圖像表示和圖像識別領(lǐng)域的熱點(diǎn)，為圖像識別提供了新的思路和方法。本文針對運(yùn)動模糊圖像識別問題，在運(yùn)動模糊模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合稀疏表示的優(yōu)越性，提出了基于圖像卷積的稀疏表示模型。模型能夠轉(zhuǎn)換成一個(gè)組稀疏優(yōu)化問題求解，然后用快速的、穩(wěn)定的和魯棒的基于可變分割技術(shù)和交替方向方法的理論來求解，達(dá)到卷積模板數(shù)據(jù)自適應(yīng)學(xué)習(xí)的目的，使得提出的模型對不同程度運(yùn)動模糊的圖像具有很好的魯棒性。最后我們提出的模型應(yīng)用到運(yùn)動模糊圖像識別領(lǐng)域，來驗(yàn)證算