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1、有約束將質(zhì)圖像復原算法的研究畢業(yè)論文目錄摘要2第一章緒論61.1研究背景61.2國內(nèi)外研究狀況61.3本文工作與結(jié)構(gòu)8第二章運動模糊圖像復原理論基礎(chǔ)92.1噪聲相關(guān)理論92.2運動模糊圖像退化模型102.2.1模糊圖像的一般退化模型102.2.2勻速直線運動退化模型10第三章運動模糊圖像的去噪預(yù)處理143.1椒鹽噪聲的處理143.2高斯噪聲的處理18第四章模糊運動參數(shù)的確定234.1運動模糊角度的確定234.1.1Hough變換234.1.2Sobel邊緣檢測算子244.1.3模糊運動角度檢測實驗及結(jié)果254.2運動模糊
2、長度的確定31第五章基于運動估計的圖像復原算法36605.1運動模糊圖像先驗知識的估計365.1.1模糊運動角度檢測365.1.2運動模糊長度的確定375.2逆濾波385.3維納濾波395.4有約束最小二乘法41第六章總結(jié)與展望436.1論文工作總結(jié)436.2論文的創(chuàng)新點436.3展望44致謝45參考文獻46附錄486060有約束將質(zhì)圖像復原算法的研究——運動模糊圖像運動參數(shù)估計及復原算法的研究電子與信息工程學院電子信息工程專業(yè)(城建)2008級2班孫軻指導教師邵慧第一章緒論1.1研究背景圖像與我們的生活聯(lián)系十分緊密，圖
3、像處理技術(shù)應(yīng)運而生，從二十世紀六十年代數(shù)字圖像理作為一門學科正式產(chǎn)生到現(xiàn)在，圖像處理技術(shù)已經(jīng)在軍事、生活、通信、交通等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。圖像復原是圖像處理技術(shù)的一個重要分支。其目的是改善圖像質(zhì)量，使退化了的圖像最大程度恢復原貌。常用的方法是分析圖像退化機理，建立退化模型，在此基礎(chǔ)上通過求逆過程復原圖像，恢復原始圖像信息。在圖像的采集、傳輸、儲存以及處理的過程中，不可避免的將會引入噪聲而會不同程度上導致圖像的退化。圖像退化的典型表現(xiàn)是失真、噪聲以及模糊等。造成圖像退化的因素很多，如成像系統(tǒng)缺陷，外界因素干擾，傳輸過程引
4、入噪聲等，我們將要研究的運動模糊就是一種重要的圖像退化原因，在圖像采集的過程中，如果采集設(shè)備與目標之間存在足夠大的相對運動，將會導致獲得的圖像模糊，這就是所謂的運動模糊。在日常生活中，運動模糊是相當常見的，它對我們的生活工作帶來了很多不便。例如在城市交通管理中，由于越來越多的車輛導致了很多的交通事故，一個重要原因就是駕駛員超速及闖紅燈?，F(xiàn)在大多數(shù)交通路口都設(shè)置有電子眼，拍攝記錄車輛的違章行為，但是一般情況下違規(guī)車輛的行駛速度都較高，由電子眼拍攝到的有違規(guī)行為的車輛照片或多或少都存在運動模糊，因而導致很難準確獲取包括車牌在
5、內(nèi)的車輛信息。如何利用圖像復原技術(shù)對退化圖像進行處理，得到相對清晰的圖像就顯得十分重要。另外，在國防航天等領(lǐng)域圖像的運動退化問題也十分常見，對于圖像復原技術(shù)的研究具有重要的理論價值與現(xiàn)實意義。601.2國內(nèi)外研究狀況類似于圖像增強技術(shù)，圖像復原也是以改善圖像質(zhì)量為目標，但是對圖像進行增強處理時不需要關(guān)心圖像退化的原因，只是通過圖像處理技術(shù)增強圖像的視覺效果，而對于處理后的圖像與原圖像的相似度以及是否失真則不需要考慮，只要適應(yīng)人眼的視覺與心理即可。而圖像復原是利用對于退化的先驗知識恢復圖像的原貌。圖像復原是對估計圖像退化過
6、程，建立相應(yīng)的數(shù)學模型，對由于退化造成的失真加以補償，獲得原圖像最優(yōu)估計值圖像復原使用的技術(shù)直接影響到其處理的結(jié)果好壞，目前比較常用的圖像復原技術(shù)包括逆濾波技術(shù)、空域濾波以及代數(shù)技術(shù)等。對于運動模糊的研究一個很重要的方面是對運動方向以及相對模糊運動長度的判定。到目前為止，處理運動模糊有很多種方法，常見的有逆濾波、維納濾波以及盲解卷積算法等。逆濾波適用于無噪聲圖像復原，處理有噪聲圖像效果很差，且使用逆濾波的時候可能會出現(xiàn)這樣的情況，即當傳輸函數(shù)比較小或者等于零的時候，逆濾波公式無意義，即使原圖像沒有噪聲也不能恢復圖像，由于
7、這種病態(tài)特性，逆濾波需要圖像有很高的信噪比，而由于運動模糊圖像點擴散函數(shù)有零點，因此限制了這種方法的使用。相比于逆濾波，維納濾波適用于帶噪聲圖像復原，且在圖像頻率特性及噪聲部分或者完全已知時效果很好，它是在使圖像在統(tǒng)計學上達到與原始圖像具有最小誤差，因此在視覺判斷上并不一定有很好效果，在圖像信噪比未知情況下會出現(xiàn)鬼影和振鈴失真。上面的算法都是在頻域中對圖像進行恢復，但是頻域恢復需要先對圖像進行傅里葉變換，在頻域處理完后再進行傅里葉反變換，因此算法復雜度較大。在處理直線運動模糊運動方面，空域處理復雜度較小且受噪聲干擾較小，
8、對于非水平方向的直線運動模糊圖像復原可以通過先確定運動角度，將待處理圖像旋轉(zhuǎn)相同的角度，則任意方向的直線運動都可以轉(zhuǎn)化為水平直線運動。Slepianl于1967年提出空域差分恢復算法，Sondhi完善與改進此算法并提出估計邊界外像素灰度值的方法，目前差分恢復法已發(fā)展為比較有效的圖像復原算法。隨著理論與研究的發(fā)展，處理
