一类散焦图像快速复原方法及其应用研究

论文摘要

图像复原方法的研究具有现实意义和重要应用价值。现有的散焦图像复原方法研究都针对于具有圆形光圈的光学系统。随着具有可变光圈(一般是正多边形)的光学系统在各行各业得到越来越广泛的应用,对这一类散焦图像复原方法的研究变得越发重要。本论文的主要研究集中在如何快速准确地对正多边形光圈散焦图像进行复原。通过分析正多边形光圈的成像机理,提出了正多边形光圈散焦的点扩散函数模型。利用正六边形的对称性质,提出并证明了正六边形光圈散焦点扩散函数的频域零点分布定理。在此基础上提出了正六边形光圈散焦图像复原的快速方法。应用该方法对于有较高信噪比的代表性图像进行了图像复原实验,得到比较满意的效果。研究了上述复原方法对于一般正n边形光圈的推广问题,实现了对一般偶数边正多边形光圈的推广。论文把正六边形光圈散焦图像快速复原方法应用于正六边形光圈采集的散焦虹膜图像,得到这一类散焦虹膜图像的实时性复原算法。实验效果良好。设计研发了“面部生物特征信息采集与识别系统”,该系统可一次性采集双目虹膜、人脸和唇纹,并具有实时性局部散焦图像复原功能。

论文目录

• 提要
• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 图像复原研究的背景和意义
• 1.2 图像退化与图像复原
• 1.2.1 图像退化模型
• 1.2.2 点扩散函数模型
• 1.2.3 图像复原方法大致分类
• 1.3 论文主要内容
• 1.4 论文的创新点
• 1.5 本章小结
• 第2章 卷积与傅立叶变换
• 2.1 卷积
• 2.1.1 卷积的定义和性质
• 2.1.2 一维离散卷积
• 2.1.3 二维离散卷积
• 2.2 傅立叶变换
• 2.2.1 傅立叶变换的定义
• 2.2.2 一维离散傅立叶变换
• 2.2.3 二维离散傅立叶变换
• 2.3 用于反卷积的离散模型
• 2.3.1 循环矩阵反卷积模型
• 2.3.2 非周期矩阵反卷积模型
• 2.4 本章小结
• 第3章 图像复原方法概述
• 3.1 逆滤波方法
• 3.1.1 逆滤波原理
• 3.1.2 维纳滤波方法
• 3.1.3 几何均值滤波
• 3.2 约束最小二乘方法
• 3.3 限制自适应复原方法
• 3.4 最大熵方法
• 3.4.1 Frieden 的最大熵方法
• 3.4.2 Zhuang 等人的最大熵方法
• 3.5 图像复原的统计方法
• 3.5.1 高斯随机场模型与复原算法
• 3.5.2 泊松随机场模型和复原算法
• 3.5.3 统计复原方法的发展
• 3.6 正则化复原方法
• 3.6.1 Tikhonov 正则化方法
• 3.6.2 半二次正则化方法
• 1 半模正则化方法'>3.6.3 H¹半模正则化方法
• 3.6.4 全变分最小化方法
• 3.7 多尺度分析图像复原方法
• 3.8 图像盲目复原方法
• 3.8.1 空间域迭代盲目复原方法
• 3.8.2 增量迭代盲目复原方法
• 3.8.3 频域迭代盲目复原方法
• 3.8.4 图像盲目复原的正则化方法
• 3.9 本章小结
• 第4章 点扩散函数的估计和计算方法
• 4.1 圆盘散焦PSF 的计算方法
• 4.2 误差—参数分析方法
• 4.3 基于图像退化程度评价的 PSF 估计方法
• 4.4 本章小结
• 第5章 正多边形散焦图像快速复原方法研究
• 5.1 固定光圈光学系统与可变光圈光学系统
• 5.2 散焦降晰正多边形PSF 模型
• 5.3 正六边形散焦PSF 频域零点分布定理
• 5.3.1 正六边形散焦PSF 的傅立叶变换
• 0 （u ,v ） 的零点定理'>5.3.2 H₀ （u ,v ） 的零点定理
• 5.4 正六边形光圈散焦图像快速复原方法与图像复原实验
• 5.5 其它正多边形散焦 PSF 频域零点分布及复原方法的讨论
• 5.6 本章小结
• 第6章 散焦虹膜图像的实时性复原与相关图像
• 6.1 虹膜识别与图像复原
• 6.1.1 虹膜识别的应用和意义
• 6.1.2 虹膜图像复原的特殊性
• 6.2 一类散焦虹膜图像的实时性复原方法
• 6.3 面部生物特征信息采集与识别系统
• 6.3.1 面部多模态生物特征识别
• 6.3.2 系统简介
• 6.3.3 系统的组成及采集流程
• 6.3.4 系统的先进性
• 6.4 本章小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 本文工作总结
• 7.2 进一步研究的设想与展望
• 参考文献
• 作者简介及在学期间所取得的科研成果
• 致谢