运动图像去模糊处理

摘要

随着计算机科学的发展与进步，数字图像处理越来越广泛的应用于很多重要的领域。而图像复原是数字图像处理中一个很重要的部分。其中运动模糊是引起图像降质的最普遍原因之一。这种降质是由于拍摄的景物与相机之间的相对运动造成的。由于图像的降质，很多重要的信息都有可能会丢失。
　　 为了更好的复原运动模糊图像，需要正确的估计运动模糊角度和运动模糊尺度。在本文中使用了一种利用一幅退化图像来正确估计运动模糊图像的详细参数的新算法。比起利用Hough变换、Radon变换或者倒频谱法，这种新的算法更加简单，并且准确性更加好。为了估计出运动模糊图像的运动方向和运动尺度，算法简单直接的运用离散傅里叶变换中心频谱的规律。实验结果表明这个算法是一个简单、快速、准确的估计运动模糊方向和运动模糊尺度的方法。
　　 对于图像复原，文本对四种典型的图像复原方法（逆滤波法、维纳滤波、盲去卷积法、Richardson-Lucy复原算法）进行比较分析。并且对有噪声（高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声）和无噪声情况下的实验结果分别进行分析比较。

目录

声明

摘要

1．绪论

1．1 课题的目的与意义

1．2 国内外研究发展和现状

1．2．1 模糊核估计算法的发展和现状

1．2．2 去卷积算法的研究与现状

1．3 论文的内容与工作安排

2．模糊图像的退化模型

2．1 图像的基本退化模型

2．2 连续退化模型

2．3 离散退化模型

2．4 运动模糊图像的退化模型

2．5 小结

3．点扩散函数的估计

3．1 点扩散函数

3．2 运动模糊方向的估计

3．3 运动模糊尺度的估计

3．4 小结

4．图像复原的几种典型算法

4．1 逆滤波法

4．2 维纳滤波法

4．3 盲去卷积法

4．4 Richardson-Lucy复原算法

4．5 小结

5 实验仿真结果

5．1 图像噪声

5．2 几种典型复原方法的仿真结果

5．2．1 逆滤波法仿真结果

5．2．2 维纳滤波法仿真结果

5．2．3 盲去卷积算法仿真结果

5．2．4 Richardson-Lucy复原算法仿真结果

5．3 典型复原算法之间的比较

5．4 小结

6 总结与展望

致谢

参考文献