基于Radon變換的超分辨率運動模糊圖像復原.pdf

1、圖像復原技術作為數(shù)字圖像處理中的一個重要分支，在生產(chǎn)生活、交通運輸、航天科技等領域都有廣泛的應用，也逐漸成為現(xiàn)代計算機技術的研究熱點。通過對當前運動模糊圖像復原領域的研究發(fā)現(xiàn)，點擴展函數(shù)的估計不準確及圖像復原算法的選取不恰當都將直接影響到最終得到的復原效果。因此，論文采用Radon變換和超分辨率圖像復原算法相結(jié)合，進行了運動模糊圖像復原的研究。
　　論文主要對運動模糊圖像的復原問題進行研究，重點圍繞退化圖像的點擴展函數(shù)的估計和復原

2、算法等內(nèi)容展開探索性的分析。
　　論文首先對運動模糊圖像復原的一些理論基礎知識進行介紹，然后詳細分析當前研究中幾種常用的運動模糊圖像點擴展函數(shù)估計的方法，并對傳統(tǒng)的圖像復原方法進行簡單介紹，最后給出了圖像復原質(zhì)量的客觀和主觀評價標準。
　　在現(xiàn)有文獻中點擴展函數(shù)估計不準確且復原效果不理想。為了解決這些問題，論文將Radon變換和MPMAP超分辨率復原方法結(jié)合，給出一種基于Radon變換的超分辨率運動模糊圖像復原算法(RMPM

3、AP)。與其他幾種點擴展函數(shù)估計方法相比，利用Radon變換對運動模糊圖像的退化過程進行仔細分析和研究，推導出運動模糊方向與運動模糊長度的計算公式，能獲得更精確的估計結(jié)果，適合于任意尺度大小的圖像。然后選取基于Markov約束的Poisson-MAP超分辨率圖像復原算法(MPMAP)對退化圖像進行復原，與傳統(tǒng)的復原濾波方法相比，它能有效地消除和減少復原圖像中的噪聲和振蕩效應。實驗仿真表明，RMPMAP算法得到較好的復原圖像結(jié)果，峰值信噪

4、比可以提高2dB左右。
　　為了進一步提高圖像復原質(zhì)量，論文針對MPMAP算法進行改進。第二代Curvelet變換作為一種具有高度各向異性的多尺度多分辨率算法，具有很強的表達圖像中邊緣信息的能力，且在圖像去噪領域有廣泛的應用。因此，論文將MPMAP超分辨率復原算法與Curvelet變換結(jié)合，給出一種改進的超分辨率圖像復原算法(CMPMAP)。該算法結(jié)合了兩者的優(yōu)勢，很大程度上增強了抑制噪聲和振蕩的能力。仿真實驗結(jié)果表明，相比于第3