運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原與噪聲抑制技術(shù)研究.pdf

1、在生物醫(yī)學(xué)、公共安全和天文學(xué)等領(lǐng)域,由于需要從數(shù)字圖像中提取關(guān)鍵信息進(jìn)行研究和分析,對(duì)高質(zhì)量的圖像有迫切需求。但是在圖像采集和傳輸?shù)倪^(guò)程中,目標(biāo)和成像系統(tǒng)之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)、成像系統(tǒng)的隨機(jī)噪聲等因素均會(huì)造成圖像質(zhì)量的退化,嚴(yán)重影響信息的獲取。運(yùn)動(dòng)模糊參數(shù)鑒別技術(shù)、圖像去噪和去模糊技術(shù)等退化圖像復(fù)原技術(shù)能夠減小或消除噪聲、運(yùn)動(dòng)模糊所造成的圖像退化,提升圖像質(zhì)量以滿足應(yīng)用需求。為了改善勻速運(yùn)動(dòng)和噪聲疊加以及單獨(dú)由噪聲造成的退化圖像的復(fù)原質(zhì)量,本

2、文對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)參數(shù)的辨識(shí)技術(shù)和基于偏微分方程(PDE)的圖像去噪和去模糊技術(shù)進(jìn)行了研究。通過(guò)提出改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)模糊方向倒譜辨識(shí)法和運(yùn)動(dòng)模糊尺度的空頻域結(jié)合辨識(shí)法,提高運(yùn)動(dòng)模糊參數(shù)的辨識(shí)精度,并進(jìn)行了模糊參數(shù)辨識(shí)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證改進(jìn)辨識(shí)方法的有效性;通過(guò)提出一種基于方向信息測(cè)度閾值的自適應(yīng)全變分(Total Variation, TV)復(fù)原模型,提高現(xiàn)有自適應(yīng)TV復(fù)原模型的抗噪性能和閾值選取的自適應(yīng)性,并進(jìn)行了人工退化圖像和現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)動(dòng)模糊圖像的

3、復(fù)原實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證其效果。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對(duì)現(xiàn)有勻速運(yùn)動(dòng)模糊方向的倒譜鑒別法對(duì)倒譜圖灰度信息利用不充分和抗噪性能不理想的問(wèn)題,提出通過(guò)灰度線性變換和自適應(yīng)閾值分割改進(jìn)模糊方向的倒譜辨識(shí)法。實(shí)驗(yàn)表明,該方法在歸一化噪聲方差為0.001～0.01之間,模糊尺度在20～40像素之間時(shí)的最大鑒別誤差為5,比現(xiàn)有方法減小了至少3。⑵針對(duì)現(xiàn)有的勻速運(yùn)動(dòng)模糊尺度空域自相關(guān)鑒別法易受偽峰干擾而穩(wěn)定性不佳的問(wèn)題,本文將空、頻域模糊尺度辨識(shí)法

4、相結(jié)合,首先通過(guò)頻譜法確定模糊尺度的搜索范圍,然后通過(guò)空域差分自相關(guān)法確定模糊尺度。實(shí)驗(yàn)表明,該方法的最大和平均鑒別絕對(duì)誤差要小于原有差分自相關(guān)法,模糊尺度鑒別的穩(wěn)定性得到提升。⑶針對(duì)現(xiàn)有的自適應(yīng)TV復(fù)原模型根據(jù)梯度模閾值選擇擴(kuò)散方式存在噪聲干擾邊緣區(qū)判別和不能自適應(yīng)選取閾值的不足,提出了一種基于方向信息測(cè)度閾值的自適應(yīng)TV復(fù)原模型。該模型根據(jù)方向信息測(cè)度選取擴(kuò)散方式,并且通過(guò)對(duì)退化圖像方向信息測(cè)度分布直方圖的輪廓曲線進(jìn)行混合高斯擬合來(lái)