帶噪聲離焦模糊圖像復(fù)原.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，電子產(chǎn)品市場(chǎng)越來(lái)越繁榮，圖像顯示設(shè)備和圖像數(shù)字化技術(shù)越來(lái)越普及，視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)被廣泛地應(yīng)用到了軍事探測(cè)、交通運(yùn)輸、人工智能、天文觀測(cè)、遙感成像、衛(wèi)星觀測(cè)、社會(huì)生產(chǎn)、日常生活、醫(yī)療設(shè)備等各個(gè)領(lǐng)域。但是在圖像獲取、傳輸、壓縮及存儲(chǔ)過(guò)程中，由于各種因素的影響，會(huì)出現(xiàn)各種圖像質(zhì)量下降現(xiàn)象，圖像模糊和噪聲是影響圖像質(zhì)量的兩個(gè)重要因素。因此，圖像去噪和圖像復(fù)原技術(shù)也成為數(shù)字圖像處理中的一個(gè)重要領(lǐng)域。
　　基于所要研究圖像的

2、特點(diǎn)和要求，本文主要研究了帶噪聲離焦模糊圖像復(fù)原，對(duì)傳統(tǒng)圖像復(fù)原進(jìn)行了改進(jìn)，后面又對(duì)算法進(jìn)行擴(kuò)展，對(duì)景深不同的局部模糊圖像進(jìn)行復(fù)原。本文主要做了以下工作：
　　首先介紹了圖像復(fù)原用到的基本理論、基本知識(shí)，包括模糊圖像如何形成的，如何對(duì)模糊圖像的模糊類(lèi)型進(jìn)行判別，各種模糊類(lèi)型的模糊函數(shù)以及傅里葉變換的相關(guān)知識(shí)，并根據(jù)光學(xué)成像理論推導(dǎo)出了離焦模糊圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)。
　　其次，本文對(duì)圖像去噪的各種方法進(jìn)行了介紹，介紹了噪聲分類(lèi)，生

3、活中常見(jiàn)的噪聲。其中，重點(diǎn)介紹了高斯噪聲和椒鹽噪聲的相關(guān)知識(shí)、常用去除噪聲方法，如中值濾波、均值濾波、低通濾波等各種濾波方法，并對(duì)各種去噪方法進(jìn)行了對(duì)比，給出了各種濾波算法的使用范圍。然后對(duì)各種典型去噪方法進(jìn)行分析，提出了利用中值濾波和均值濾波對(duì)去噪圖像進(jìn)行修正的方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的優(yōu)點(diǎn)。
　　然后，介紹了離焦模糊圖像復(fù)原中的逆濾波復(fù)原算法、維納濾波復(fù)原算法、最大熵復(fù)原算法、最小約束二乘法復(fù)原算法和Lucy-Richard

4、son算法等各種經(jīng)典圖像復(fù)原算法，并指出了各種算法的缺點(diǎn)。還介紹了通過(guò)計(jì)算離焦模糊圖像點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)對(duì)離焦模糊圖像進(jìn)行復(fù)原的盲復(fù)原算法，并說(shuō)明了本文中所使用的計(jì)算離焦模糊圖像中點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的方法。
　　最后還根據(jù)所掌握的最小二乘算法和自適應(yīng)復(fù)原算法的優(yōu)缺點(diǎn)，對(duì)原有算法進(jìn)行了改進(jìn)，并且用 matlab實(shí)現(xiàn)了各種算法。同時(shí)，通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了改進(jìn)后算法的優(yōu)點(diǎn)，并且通過(guò)復(fù)原拍攝的離焦模糊圖像，證明了算法的通用性。
　　在照相過(guò)程中，圖