一种运动模糊图像恢复方法的研究

摘要

图像恢复是图像处理的重要内容，其目的是去除干扰和模糊，最大程度地恢复图像的本来面目。恢复的关键技术主要是建立正确的退化模型，然后选择合适的算法给出原图的最佳估计。 运动模糊图像是由于在图像记录过程中，景物与相机间存在较高速度的相对运动，从而造成图像的模糊，是图像降质的一种普遍情况。算法选择在频域内恢复虽速度快，易于抑噪，但受模糊尺度带来的边缘误差的影响大；在空域中则对尺度变化不敏感，但易受噪声的干扰。如何保证算法在恢复过程中既能去模糊又能抗噪声是实际应用中面临的最大问题。通过对模型中退化矩阵的改造，并结合先验知识的约束优化，可大大改善在噪声及大尺度模糊下图像的恢复性能。 针对运动带来的退化矩阵病态性，采用了奇异分解方法改变矩阵的奇异谱，从而改善问题病态程度。在对奇异谱的处理时，用截断奇异值正则方法直接舍去了较小奇异值，保证了算法的稳健性，但会损失图像的解析度；利用退化前后图像的平均功率不变的先验知识，对截断谱的界限加以约束，使重构的广义逆矩阵能兼顾抑噪和保真，从而有效恢复图像。 由于算法是在运动长度已知，速度为水平匀速的退化图像的基础上实现的，而实际中这些先验条件是没有的。通过对退化图像的频谱分析，提出了具有抗噪能力的投影变换方法检测运动的方向，使任意方向运动可以通过旋转的方法简化为水平运动。针对用光流法检测运动尺度时，差分图像噪声很大。进行平滑处理后，提高了相关运算的准确性。另外一般由于曝光时间较短，速度上仍能满足匀速；所以这些知识的获取不仅简化了问题，也扩大了算法使用范围。 文中对各算法进行了测试和比较，实验表明基于SVD的广义逆方法对于带噪运动模糊图像恢复较其他方法有优越性。

目录

文摘

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1绪论

2图像的退化模型与恢复方法分析

3基于广义逆的图像恢复

4实验测试

5总结与展望

致谢

参考文献