圖像模糊復(fù)原及質(zhì)量評價算法研究.pdf

1、圖像模糊會導(dǎo)致細(xì)節(jié)丟失、邊緣平滑等現(xiàn)象，對軍用目標(biāo)檢測、醫(yī)學(xué)病灶確定及車牌識別等實際應(yīng)用造成嚴(yán)重影響。為解決這一問題，本文對圖像模糊機理、模糊復(fù)原及圖像質(zhì)量評價進(jìn)行如下研究。
　　首先，針對實用模糊復(fù)原系統(tǒng)要求，提出現(xiàn)有模糊復(fù)原應(yīng)用中存在的一些問題，并針對問題給出整體的圖像復(fù)原系統(tǒng)框架。本文從實時實現(xiàn)的角度考慮，提出在圖像復(fù)原之前，先進(jìn)行模糊鑒別這一步驟，判斷圖像的真實清晰度情況，決定是否進(jìn)行圖像復(fù)原。同時在復(fù)原前后對圖像質(zhì)量進(jìn)行

2、綜合評價，保證圖像復(fù)原系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠輸出，避免輸出質(zhì)量變差的復(fù)原圖像。
　　其次，對清晰和模糊圖像的空間域和頻率域特征進(jìn)行研究，提出對應(yīng)的模糊鑒別算法。在空域，利用清晰圖像的拖尾分布,通過分析圖像的梯度直方圖實現(xiàn)模糊鑒別；在頻域，利用圖像的離散余弦變化系數(shù)分布特征，對圖像清晰度進(jìn)行評價。通過仿真對比現(xiàn)有的梯度幅值算法，分析本文所提算法的優(yōu)缺點，并將其用于模糊復(fù)原系統(tǒng)。
　　然后，分析直線模糊形成機理，對現(xiàn)有的空域、頻域、倒譜

3、域直線運動模糊參數(shù)估計算法進(jìn)行對比分析。針對現(xiàn)有倒譜域參數(shù)估計方法誤差較大，結(jié)果不穩(wěn)定等問題進(jìn)行改進(jìn)，提出基于倒譜極值檢測的方法，顯著提高檢測精度。同時對現(xiàn)有復(fù)原方法振鈴現(xiàn)象較為突出的問題進(jìn)行分析，對振鈴抑制相關(guān)算法進(jìn)行研究，并給出對比仿真結(jié)果。
　　接著，對散焦模糊、復(fù)雜運動模糊情況進(jìn)行分析，采用現(xiàn)有的盲復(fù)原方法進(jìn)行對比研究。針對現(xiàn)有算法對含有較多細(xì)小邊緣的模糊圖像復(fù)原效果不理想情況，進(jìn)行了詳細(xì)分析，并提出基于顯著性梯度篩選的細(xì)