運動模糊圖像的高效恢復(fù)算法研究.pdf

1、運動模糊圖像的恢復(fù)是目前數(shù)字圖像處理領(lǐng)域研究的一個熱點問題，有著重要的學術(shù)和應(yīng)用價值。目前很多運動模糊恢復(fù)算法的計算量都比較大并且不能保證恢復(fù)結(jié)果的質(zhì)量，針對上述問題，本文分析了運動模糊圖像的退化模型，并提出了一種改進的模糊圖像參數(shù)估計算法，和一種改進的維納濾波恢復(fù)法，這兩種方法結(jié)合使用，具有計算量較小，恢復(fù)質(zhì)量好的優(yōu)點，大大提高了運動模糊圖像的恢復(fù)效率。
　　采用radon變換的方法估計圖像的模糊參數(shù)是目前被普遍采用的方法，但隨

2、著圖像尺度的增大，其計算速度也變得很慢，由此本文提出了一種快速、高精度的參數(shù)估計方法，對原始頻譜圖進行閾值化操作后，提取頻譜規(guī)則的直線部分進行分塊檢測，之后計算平均值，由于提取后的圖像較小，所以提高了radon檢測的速度，同時在進行了閾值化操作增加了檢測的準確性。
　　為了提高運動模糊恢復(fù)算法的恢復(fù)質(zhì)量，針對有噪聲的運動模糊圖像，本文利用radon變換估計模糊圖像的模糊長度和角度，再利用二次維納濾波估計出圖像的功率譜密度，避免了該