數(shù)字圖像頻域特性的模糊圖像盲復(fù)原算法研究

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1、基于數(shù)字圖像頻域特性的模糊圖像盲復(fù)原算法研究摘要隨著計算機科學技術(shù)日新月異的發(fā)展,圖像處理技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用到了相當多的領(lǐng)域中,因此實際情況下對相應(yīng)的圖像處理技術(shù)的要求也不斷提高。實際生活中人們總是希望盡可能的得到較高質(zhì)量的圖像。但由于諸多客觀條件的限制(例如成像設(shè)備的性能、成像環(huán)境條件、成像過程中的人為失誤等種種情況),使得我們實際所獲得的圖像在大多數(shù)情況下都不能盡如人意。在現(xiàn)實情況下,單純依靠提高成像設(shè)備性能等成像先決條件來提高成像質(zhì)量并不是完全可取的,因為那樣有時會付出得不償失的代價。但是多數(shù)情況

2、下人們又希望得到高質(zhì)量的圖像,此時就期望有相應(yīng)的比較理想的后處理算法一圖像恢復(fù)技術(shù)來提高圖像質(zhì)量。這種應(yīng)用在諸如交通、天文等領(lǐng)域都有典型的需求。實際情況中最常見的模糊類型有運動模糊和散焦模糊兩種。而模糊圖像點擴展函數(shù)PSF(po讞sprcadfunction)的確定則是整個圖像復(fù)原過程的關(guān)鍵。圖像模糊過程可以近似地認為是原始清晰圖像與PSF的卷積,而圖像恢復(fù)則是它的逆過程,或者稱之為解卷積(deC0nvolution)。針對圖像恢復(fù)領(lǐng)域中常見的問題,本文基于圖像頻域特征,對兩種主要的圖像模糊問題提

3、出了恢復(fù)算法。第一個是針對運動模糊的圖像,首先利用圖像的radon變換判斷出模糊的方向,在此判斷過程中通過其二值特性進行算法準確度上的提高;然后在已經(jīng)知道圖像運動角度基礎(chǔ)上,利用圖像傅立葉變換及倒譜(cepstnlm)特性,估計出模糊的距離,從而得到PSF的兩個關(guān)鍵參數(shù),最后進行恢復(fù)得到較高質(zhì)量的圖像。第二個是針對散焦模糊圖像,利用頻域倒譜特性及其相應(yīng)的相關(guān)特性估計出唯一的PSF參數(shù)一模糊半徑,進而對模糊圖像進行恢復(fù)。最后提出了一種基于非采樣連續(xù)小波變換的模值梯度法的清晰度評價準則,對恢復(fù)圖像的清

4、晰度進行評價。實驗結(jié)果表明算法可以比較準確的估計出點擴展函數(shù)的參數(shù)值,對相應(yīng)的模糊圖像有比較理想的恢復(fù)效果,并且證明了相應(yīng)的清晰度評價準則的合理性和有效性,與人類視覺系統(tǒng)的主觀評價結(jié)果相符合。關(guān)鍵詞:圖像盲復(fù)原;點擴展函數(shù);倒譜(ccpstnlm);radon變換;相關(guān)特性AbstractWimtheralpiddevelopmentofcomputerscience觚dteChnology'di酉talimagesprOCessingtechnologyhaSbeenusedinmanyfiel

5、dssuch勰astronomy'tra】五c柚dmedicalima舀ng,soinmostrealisticcircumstanceitdemandsCorrespondingmorebetterimagepfoccsSingtecllllolo酉es.Illreality,peoplealwaysexpectimageswithgoodquality。Butwithmanyobjectivelimitssuchastheperfomanceofima西ngdeVices,thec沁umsta

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