線性運(yùn)動(dòng)物體模糊圖像復(fù)原.pdf

1、近些年來由于數(shù)字影像行業(yè)的迅速發(fā)展,各種攝影監(jiān)視設(shè)備被廣泛應(yīng)用在道路超速偵測系統(tǒng)、防空偵察系統(tǒng)、家用監(jiān)視系統(tǒng)、車牌辨識系統(tǒng)等。但由于攝影成像會受到氣流擾動(dòng)、機(jī)體震動(dòng)、運(yùn)動(dòng)速度、器材設(shè)定等影響,實(shí)際拍攝到的影像會產(chǎn)生模糊以致影響辨識效果。因此如何使一張因?yàn)檫\(yùn)動(dòng)產(chǎn)生模糊的數(shù)字影像復(fù)原以獲得清晰的影像便成為熱門的研究課題。我們介紹了運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原的相關(guān)基本理論,如圖像的傅里葉變換及其性質(zhì),推導(dǎo)了線性運(yùn)動(dòng)模糊圖像的退化模型,闡述并比較了逆濾波

2、、維納濾波和Richardson-Lucy濾波三種恢復(fù)方法。我們提出了一種局部線性運(yùn)動(dòng)模糊圖像的即時(shí)還原方法。本論文之還原方法是針對圖像中只有一部分是模糊的,而現(xiàn)有的大多數(shù)圖像去模糊方法都集中在全圖模糊圖像上。我們的方法是先將圖像分塊,然后利用倒譜(cepstrum)中心點(diǎn)配合梯度分布范圍作為模糊檢測標(biāo)準(zhǔn),在檢測出模糊塊后,再利用我們提出的模糊角度和模糊長度算法來鑒別點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)的參數(shù),最后使用Richardson-Lucy算法