基于运动模糊图像的超分辨率复原方法研究

摘要

运动模糊是成像过程中普遍存在的问题，在飞机或宇宙飞行器上拍下来的照片，用照相机拍摄高速运动物体的照片，以及战场上飞行中的导弹均可能存在这种现象。运动模糊图像的复原是图像复原中的主要课题之一，可广泛用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破等领域，具有重要的现实意义。
　　本文主要对Wiener滤波、凸集投影算法及混合POCS/Wiener算法进行研究，并针对匀速运动、匀加速运动、简谐振动三种运动状态降质模型的建立，运动图像的参数验证以及基于先验约束的图像复原算法本身三个方面展开研究工作。
　　首先通过分析图像空域退化模型的退化原理，建立了匀速直线运动、匀加速直线运动和简谐运动状态下的调制传递函数，并由调制传递函数求得图像退化矩阵。设计了调制传递函数测量装置的总体方案，完成了各项装置的选型、实验参数的计算、软件设计工作，对调制传递函数进行了测量，利用硬件采集与软件模拟两种方法获取了运动图像。应用霍夫变换和提取线扩展函数两种方法分别提取模糊图像的运动参数，通过模拟退化图像与实际退化图像运动参数的对比，对退化模型光学传递函数建立的准确性进行了验证。在这个基础上，建立了Wiener滤波算法和凸集投影算法的数学模型，研究了算法的具体实现方法，给出了模拟迭代超分辨率图像重建方法和实现步骤。将变量松驰投影算子引入凸集投影法中，一定程度上改进了其复原图像边缘振荡和噪声放大的缺点，同时对不同算法的实验结果进行了比较分析，得出了两种算法各自的优缺点；并提出了一种新的混合POCS/Wiener算法，将Wiener集合分别作为初始约束和整体约束引入到原始POCS算法当中，两种算法的优点被有机结合，得到了一种复原效果更好、运算速度更快的超分辨率复原算法。
　　为了验证实现的超分辨率复原算法对运动图像复原的有效性，本文利用图像归一化相关性测度和峰值信噪比对超分辨率复原图像的质量进行评价，并进行了评价结果分析。利用VC++和MALAB相结合的技术优势，对所有算法进行仿真实验和实验平台采集低分辨率图像的实际验证。

目录

基于运动模糊图像的超分辨率复原方法研究

Research on Image Super-resolution Restoration Based on Motion Blurred Model

摘要

Abstract

绪论

1.1 课题来源及研究的目的和意义

1.2 超分辨率复原技术的发展和国内外研究现状

1.3 超分辨率复原的问题提出

1.4 本课题主要研究的内容

第2章 运动图像退化模型及调制传递函数的建立

2.1 引言

2.2 图像退化及复原机理

2.3 运动退化模型的建立

2.4 调制传递函数空域模型的建立

2.5 本章小结

第3章 退化图像的获取和验证

3.1 引言

3.2 实际退化图像的获取

3.3 软件模拟获取

3.4 霍夫变换法验证退化模型

3.5 线扩展函数法验证退化模型

3.6 实验仿真及获取结果比较

3.7 本章小结

第4章 混合POCS/Wiener超分辨率复原算法

4.1 引言

4.2 Wiener滤波复原算法

4.3 凸集投影算法

4.4 凸集投影算法边缘振荡及噪声放大的改进

4.5 混合POCS/Wiener算法的研究

4.6 实际运动模糊图像的复原实验

4.7 运算速度的改进

4.8 本章小结

第5章 超分辨率复原质量评价

5.1 引言

5.2 超分辨率复原图像质量评价方法

5.3 复原质量评价测度对各种算法的复原结果评价

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明

哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书

致谢