圖像模糊復原及質量評價算法研究.pdf

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

2、綜合評價，保證圖像復原系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠輸出，避免輸出質量變差的復原圖像。
　　其次，對清晰和模糊圖像的空間域和頻率域特征進行研究，提出對應的模糊鑒別算法。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，結果不穩(wěn)定等問題進行改進，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)有復原方法振鈴現(xiàn)象較為突出的問題進行分析，對振鈴抑制相關算法進行研究，并給出對比仿真結果。
　　接著，對散焦模糊、復雜運動模糊情況進行分析，采用現(xiàn)有的盲復原方法進行對比研究。針對現(xiàn)有算法對含有較多細小邊緣的模糊圖像復原效果不理想情況，進行了詳細分析，并提出基于顯著性梯度篩選的細