运动与离焦模糊图像的复原

论文摘要

本文主要研究运动模糊图像、离焦模糊图像和运动和离焦模糊混合的模糊图像的复原问题。本文系统分析了模糊图像的形成原理,并建立图像的降质模型和复原模型,得到点扩散的建立和其估计的精确度是影响图像复原的重要因素。同时本文还分析了传统的限定点扩散函数模型的复原方法的缺陷,在此基础上,为了提高点扩散函数的估计精度,将光学知识和数字图像处理相结合,把计算机作为一种工具对模糊图像进行复原。从理论和实验上证明了本文的方法对计算机仿真的模糊图像和实际的模糊图像均能取得较好的复原效果,有着很好的实用价值。本文主要做了以下的研究工作：首先提出了一种新的基于霍夫变换区分离焦模糊和运动模糊两类模糊的方法,该方法通过比较霍夫变换矩阵中的亮点数来区分两类模糊,不仅正确率能够达到100%,而且算法的抗噪声性能好。其次对基于方向微分的运动模糊方向估计算法进行改进,提出了一个两次微分估计模糊方向的算法,该算法通过对运动模糊图像先做行方向微分,得到梯度图像,然后利用基于方向微分的运动模糊方向鉴别算法直接对梯度图像进行处理,估计其运动方向,提高了运动方向的估计精度。再次本文在线扩散函数、刃边函数、调制传递函数和点扩散函数等光学知识的基础上,丢弃了具体的点扩散函数模型,利用改进的Prewitt算子和费米函数计算模糊图像的刃边函数,进而得到模糊图像的调制传递函数,再经过变换得到点扩散函数,最后利用维纳滤波复原图像。并利用计算机仿真的模糊图像和实际的模糊图像对本文算法进行了验证,实验结果不仅表明本文算法的有效性和强抗噪声能力,而且对图像的信噪比要求可以低到20dB。与传统算法相比,改善了复原图像的质量。最后本文利用了一种基于凸集投影的算法复原混合模糊图像,该方法利用同一场景的多幅模糊图像改善模糊图像的质量。该算法在没有估计模糊图像的点扩散函数的基础上复原图像,通过利用多幅模糊图像的频域表示及其相关的频域信息去除图像模糊,同时本文还对该算法进行了验证,实验结果表明该算法能够很好的改善图像的质量。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 课题研究的目的和意义
• 1.2 国内外相关研究概况
• 1.3 数字图像复原技术的应用领域
• 1.4 本文所做的工作
• 1.5 论文的内容与组织结构
• 2 模糊图像复原的理论基础
• 2.1 图像的退化模型
• 2.1.1 退化模型
• 2.1.2 连续退化模型
• 2.1.3 离散退化模型
• 2.1.4 循环矩阵对角化模型
• 2.2 限定模糊图像的退化模型
• 2.2.1 运动模糊图像的退化模型
• 2.2.2 离焦模糊图像的退化模型
• 2.2.3 运动与离焦混合模糊的退化模型
• 2.3 图像复原
• 2.3.1 连续图像复原方法
• 2.3.2 离散图像复原方法
• 3 模糊图像复原方法的研究
• 3.1 传统的图像复原方法
• 3.1.1 运动模糊图像复原
• 3.1.2 离焦模糊图像复原方法
• 3.2 基于光学的图像复原方法理论基础
• 3.2.1 光学成像系统的常见模型
• 3.2.2 衍射受限的光学成像系统的光学传递函数
• 3.2.3 成像系统的PSF、LSF和ESF之间的关系
• 3.3 基于光学传递函数的图像复原法
• 4 模糊类型的识别及改进的模糊图像复原方法
• 4.1 区分离焦模糊和运动模糊的方法
• 4.2 运动模糊图像的PSF估计
• 4.2.1 运动模糊方向的估计
• 4.2.2 运动模糊图像的PSF估计
• 4.3 离焦模糊图像的PSF估计
• 4.4 单一模糊图像复原方法
• 4.5 混合模糊图像复原方法
• 5 实验结果与分析
• 5.1 区分两类模糊
• 5.2 图像质量的评价指标
• 5.3 计算机仿真的模糊图像复原
• 5.3.1 运动模糊图像的模糊方向估计
• 5.3.2 计算机仿真的运动模糊图像复原
• 5.3.3 计算机仿真的离焦模糊图像复原
• 5.4 实际的模糊图像复原
• 5.4.1 实际的运动模糊图像复原
• 5.4.2 实际的离焦模糊图像复原
• 5.5 混合模糊图像复原
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢