運動模糊圖像復(fù)原技術(shù)的研究.pdf

1、在數(shù)字圖像領(lǐng)域中圖像復(fù)原是一個重要的課題，也是難點之一。其目的在于提升模糊圖像的質(zhì)量，使它與原始圖像之間的差距最小，復(fù)原過程是先建立數(shù)學(xué)模型分析圖像退化的類型,然后用濾波的形式將原始圖像復(fù)原出來。運動模糊圖像復(fù)原在圖像復(fù)原中是一類很常見也是很難解決的問題，產(chǎn)生的原因是在獲取圖像的過程中由于物體與攝像設(shè)備之間產(chǎn)生了相對位移，其復(fù)原過程是先簡化運動模式，并確定好圖像的退化模型，然后對退化過程進(jìn)行逆向推導(dǎo)求得復(fù)原圖像。運動模糊圖像復(fù)原應(yīng)用涵蓋

2、了航空航天、交通監(jiān)控、醫(yī)療、刑偵等諸多領(lǐng)域，因此對其研究有著極其重要的實際意義。全文工作如下：
　?。?）對圖像復(fù)原技術(shù)的研究背景和意義以及圖像復(fù)原的相關(guān)基本知識進(jìn)行介紹，隨后介紹了噪聲的主要來源、特征及分類，并對圖像的退化模型予以分析，特別是基于勻速直線運動下圖像的退化模型，并闡述了其復(fù)原原理。隨后描述了圖像復(fù)原質(zhì)量評價中的兩種方式：主觀評價和客觀評價。
　?。?）在確定點擴(kuò)散函數(shù)時，詳細(xì)的分析了利用Radon變換求取模糊

3、角度，并提出了改進(jìn)，使得模糊角度的確定更加的準(zhǔn)確。利用Radon變換法和微分自相關(guān)法分別求取模糊尺度，并將這兩種方法進(jìn)行了對比，分析了他們的之間的優(yōu)缺點。
　?。?）詳細(xì)的描述了運動模糊圖像復(fù)原中的三種經(jīng)典算法原理，并闡述了這些算法的優(yōu)缺點，且在前人的基礎(chǔ)上對Wiener濾波中求取K值的算法進(jìn)行了改進(jìn)。改進(jìn)后的Wiener濾波能夠在精確確定K值的同時，有效的減少計算量，且能將K值的搜索范圍鎖定在一個極小的范圍內(nèi)。
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