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文檔簡介
1、在日常的獲取圖像中,由于拍攝設(shè)備和景物間的相對運(yùn)動,會導(dǎo)致圖像的模糊出現(xiàn)。相應(yīng)的,模糊圖像的復(fù)原旨在從模糊圖像中提取有效的信息,建立去模糊的模型,盡可能地出清晰的原始圖像。研究的內(nèi)容包括模糊參數(shù)估計(jì)、圖像恢復(fù)算法等,其中模糊參數(shù)估計(jì)是圖像去模糊過程中的重點(diǎn),這也是本文的核心分析所在。
本文首先建立了圖像模糊的數(shù)學(xué)模型,并對模糊核的產(chǎn)生原理展開詳細(xì)的分析,著重分析了兩種情況。首先,在平坦背景下通過邊界區(qū)域下的模糊核估計(jì)。通過分析
2、模糊圖像邊界的梯度變化,提取了導(dǎo)致圖像模糊的運(yùn)動特性信息,由此建立了與運(yùn)動特征信息相關(guān)的模糊核初始化模型。實(shí)驗(yàn)表明,該算法提取出了高效的初始化模糊核,降低了對后期遞歸優(yōu)化算法的依賴,去模糊耗時(shí)短,效果明顯,尤其適用于平坦背景、邊界區(qū)域變化明顯的模糊圖像去模糊。其次,分析了具有內(nèi)置感應(yīng)器的拍攝設(shè)備,在輕微抖動下的模糊分析。通過建立相關(guān)的模糊核構(gòu)造模型,分析了在抖動過程中的感應(yīng)器數(shù)據(jù),對模糊核進(jìn)行了基本的初始化,并對復(fù)雜的平面運(yùn)動提出了理論
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