基于相機的模糊圖像復(fù)原.pdf

1、圖像在采集、轉(zhuǎn)換和傳輸過程中，常常會受到成像設(shè)備與外部環(huán)境噪聲干擾等影響，造成圖像降質(zhì)。例如在使用數(shù)碼相機拍攝時，由于光學(xué)系統(tǒng)的裝配、拍攝對焦不準、曝光期間的相機抖動或拍攝時的目標移動等均會使拍攝的相片圖像模糊。本文主要研究去除由相機抖動造成的圖像模糊。但在大多數(shù)的圖像復(fù)原的基本理論中，該問題是無定解的，因為對于原圖和模糊核知之甚少，必須對其做出很強的先驗假設(shè)；而傳統(tǒng)的信號處理在解決該問題時通常以頻率能量定律的形式做一個普遍的假設(shè)，相應(yīng)

2、的算法僅能處理很小尺寸的模糊核，對于相機抖動相關(guān)的復(fù)雜模糊核則無能為力。 本文參考了2006年Fergus提出的估計相機抖動軌跡進行復(fù)原的方法，通過進一步對自然圖像統(tǒng)計特性的研究，尋找出模糊圖像和清晰圖像在統(tǒng)計特性上的差異，即清晰圖像的小波域細節(jié)分量服從拉普拉斯分布，而模糊圖像則不具有這種特性。利用自然清晰圖像小波域的細節(jié)分量統(tǒng)計分布作為先驗信息，采用Bayesian法來解決未知量的估計，尋找出模糊核，進而通過經(jīng)典的圖像復(fù)原法重

3、建圖像。實驗結(jié)果從收斂性、圖像清晰度和紋理三個方面來評價，實驗數(shù)據(jù)表明，經(jīng)過本算法復(fù)原后的圖像質(zhì)量明顯優(yōu)于復(fù)原前，并且在復(fù)原效果相當(dāng)?shù)那闆r下，本算法的收斂速度遠高于Fergus算法的收斂速度。 大多數(shù)的成像設(shè)備都會引入不同程度的亮度及幾何非線性失真，因此還需要考慮這兩種非線性失真對復(fù)原的影響。由于人對亮度失真的感知比幾何失真敏感，因此在本文僅考慮亮度非線性對于復(fù)原結(jié)果的影響，主要結(jié)合亮度非線性的盲移除進行研究。通過分析非線性對于