基于分裂Bregman迭代的快速盲云运动模糊算法

摘要

图像去模糊技术是图像处理领域中的重要方向之一。通过近几年来业内研究者的不断努力，众多图像复原成果相继产生，然而许多成果的实用性尚待进一步证实和提高。因此，针对数字图像盲去模糊技术，其研究意义不仅体现在理论价值上，更体现在实际应用中。为解决运动模糊图像盲复原问题，本文对快速图像盲复原算法、模糊核估计技术以及分裂Bregman迭代算法进行了深入研究，提出了利用图像边缘及多尺度策略估计模糊核，并建立基于分裂Bregman迭代算法的快速盲去运动模糊算法框架。实验结果表明该算法与现有的其他算法相比，复原后的图像具有更好的视觉效果，且计算时间大幅减少。
　　本研究主要内容包括：⑴介绍了本文算法研究的目的和意义，分析了运动模糊图像复原技术的发展和研究现状，并陈述了本文的主要研究内容和整体组织框架。⑵研究图像退化模型及其基本知识，深入分析研究经典图像复原技术，对现有算法进行分类，并通过实验对比分析各种算法的优缺点。⑶研究了快速盲去模糊算法，分为模糊核估计和图像复原两个阶段。估计模糊核时，首先利用双边滤波器去除图像中的噪声，再采用改进的冲击滤波器对图像进行边缘增强，选取有用的边缘信息估计模糊核，并对估计出的模糊核进行修正，从而得到高质量的模糊核。图像复原阶段，利用快速反卷积算法得到清晰图像。研究分裂Bregman迭代算法的原理和性质，将快速盲去模糊算法与分裂Bregman迭代算法结合，提出一种基于分裂Bregman迭代算法的快速盲去模糊算法，利用上一部分得到的模糊核，恢复出清晰图像。最后，通过实验比较验证了本文算法复原后的图像具有更好的视觉效果，且计算时间大幅减少。⑸总结本文的主要研究内容，并对以后可深入研究的方向提出设想。

目录

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 研究意义

1．2 国内外研究现状分析及存在问题

1．3 本文的主要研究内容

1．4 论文结构

2 运动图像盲去模糊算法

2．1 运动图像盲去模糊理论知识

2．1．1 图像退化模型

2．1．2 模糊类型

2．2 无约束图像复原

2．2．1 无约束代数复原

2．2．2 逆滤波

2．2．3 Lucy-Richardson算法

2．3 有约束图像复原

2．3．1 维纳滤波复原

2．3．2 功率谱均衡复原

2．3．3 约束最小二乘方复原

2．3．4 平滑约束滤波器

2．4 图像复原的效果比较

2．4．1 无噪声复原效果

2．4．2 有噪声复原效果

2．5 图像评价标准

2．5．1 均方根误差

2．5．2 峰值信噪比

2．5．3 结构相似度

2．5．4 噪声增益

3 快速盲去运动模糊

3．1 问题模型

3．2 模糊核估计

3．2．1 边缘提取

3．2．2 边缘选择

3．2．3 快速模糊核估计

3．2．4 模糊核修正

3．3 快速图像反卷积

3．3．1 算法分析

3．3．2 算法总结

4 基于分裂Bregman迭代的快速盲运动去模糊

4．1 Bregman算法基础知识

4．1．1 Bergman距离

4．1．2 Bregman迭代

4．1．3 Bregman迭代收敛性

4．2 Bregman迭代算法求解约束问题

4．3 分裂Bregman算法

4．4 基于分裂Bregman的快速盲去运动模糊

4．5 实验与分析

5 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

作者简历

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