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Blind Restoration of Motion Blurred Barcode Images using Ridgelet Transform and Radial Basis Function Neural Network

机译:使用Ridgelet变换和径向基函数神经网络的运动模糊条形码图像的盲恢复

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摘要

The aim of any image restoration techniques is recovering the original image from a degraded observation. One of the most common degradation phenomena in images is motion blur. In case of blind image restoration accurate estimation of motion blur parameters is required for deblurring of such images. This paper proposed a novel technique for estimating the parameters of motion blur using ridgelet transform. Initially, the energy of ridgelet coefficients is used to estimate the blur angle and then blur length is estimated using a radial biases function neural network. This work is tested on different barcode images with varying parameters of blur. The simulation results show that the proposed method improves the restoration performance.
机译:任何图像恢复技术的目的都是从退化的观察中恢复原始图像。图像中最常见的降级现象之一是运动模糊。在盲图像恢复的情况下,需要运动模糊参数的准确估计来对这样的图像去模糊。本文提出了一种使用脊波变换估计运动模糊参数的新技术。最初,脊波系数的能量用于估计模糊角度,然后使用径向偏差函数神经网络估计模糊长度。这项工作在具有不同模糊参数的不同条形码图像上进行了测试。仿真结果表明,该方法提高了恢复性能。

著录项

  • 作者

    Tiwari Shamik;

  • 作者单位
  • 年度 2014
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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