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图像去模糊算法研究+文献综述

时间:2018-12-04 20:15来源:毕业论文
在盲去卷积前加入噪声预处理过程,提高了恢复图像的质量。 本文还对其他去模糊算法进行了仿真,通过从主观视觉和客观数据两个方面分析仿真结果,可以得知盲去卷积算法效果较好

摘要图像是信息传递的重要形式,然而在获取图像的过程中,由于各种原因导致获取的图像并不清晰。其中导致图像模糊的最普遍的原因之一是物体与拍照工具之间的相互运动,该原因引起的图像模糊称为运动模糊。一副模糊图像会导致图像中的重要信息丢失,因此需要对模糊图像进行处理。 本篇论文主要针对运动模糊图像,运用盲去卷积算法对图像进行去模糊处理。盲去卷积算法在模糊核未知的情况下,在研究图像退化原因的基础上,得到一种算子,对图像进行加强和复原。由于许多去模糊处理并没有考虑噪声对图像的影响,因此本论文在盲去卷积前加入噪声预处理过程,提高了恢复图像的质量。 本文还对其他去模糊算法进行了仿真,通过从主观视觉和客观数据两个方面分析仿真结果,可以得知盲去卷积算法效果较好。 31139
毕业论文关键词  运动模糊  盲去卷积  噪声预处理   非盲去卷积  
Title    A Research on Image Deblurring
Abstract Imaging is an important form of information transfer. However, in the process of obtaining images, the available images are blurred caused by many reasons. One of the common reasons is the mutual movement between the object and camera, and this kind is named motion blurred image. A blurred image will result in the loss of important information in the image. Therefore, we need to handle the blurred image. This paper mainly aimed at the motion blurred image,  and used the blind deconvolution algorithm to deal with the blurred image. On the basis of image degradation study,  the  blind deconvolution algorithm  with the unknown blur kernel can obtain an operator to recover and strengthen images. Many deblurring process does not consider the impact of noise on the image. Therefore, adding a noise pretreatment before blind deconvolution can improve the quality of the image. In this paper, many other algorithms are also simulated. It is known that blind deconvolution algorithm has good effect by analyzing the simulation results from two aspects of subjective vision and objective data. 源自[六\维$论*文|网(加7位QQ3249`114 www.lwfree.cn
Keywords    motion blur   blind deconvolution   noise pretreatment    non-blind deconvolution  
目次
1绪论..1
1.1课题研究的目的和意义..1
1.2国内外研究现状.1
1.3论文的主要内容.2
2图像去模糊的理论基础.3
2.1图像模糊模型.3
2.2运动模糊图像的退化模型3
2.3点扩散函数4
2.4盲去卷积..4
3盲去卷积去模糊过程6
3.1EM复原算法6
3.2噪声预处理7
3.3本章小结..8
4多种算法在图像去模糊中的应用..9
4.1逆滤波法..9
4.2Richardson-Lucy复原算法.10
4.3维纳滤波法..10
4.4非盲去卷积..11
5部分算法实验仿真.13
5.1盲反卷积算法仿真..13
5.1.1直接盲去卷积复原仿真..13
5.1.2优化后的盲去卷积复原仿真.14
5.2逆滤波法仿真15
5.3维纳滤波仿真16
5.4算法比较.16
5.4.1主观评价..16
5.4.2客观评价..17
5.5本章小结.17
结论..19
致谢..20
参考文献21
1  绪论 1.1  课题研究的目的和意义 图像是我们获取信息最直观的形式,然而在多数情况下,我们获取的图像由于多种原因,并不能完整的呈现我们所需的信息。因此对图像进行处理就变得十分重要,图像处理的范围很广,包括图像复原、图像转换、图像增强等,而在图像处理中,图像复原则是其中比较重要的类型,图像复原是将原图像中退化的信息进行恢复,从而改善图像的质量。本课题研究的图像去模糊就是对模糊图像进行复原。运动模糊是导致图像模糊的最普遍的原因之一,这种模糊是由于被拍摄物体与相机之间产生相对位移造成的,由于在很多情况下,无法在一个相对稳定的环境下拍摄图像,因此在这些情况下,我们拍摄出的图像是需要进行去模糊处理的。比如在移动的车上拍摄外部景物,又或者公路上的摄像头拍摄正在高速行驶的车辆等,在这些情况下获得的图像就会比较模糊,而这些图像中包含一些我们比较需要的信息,比如违章汽车的车牌,或者监控拍到的犯罪嫌疑人的样貌,又或者在军事领域中,如果拍到的图像不清晰,细节不完整,就可能会造成军事上的判断失误,产生巨大损失。 由于拍摄时所处的环境是无法更改的,因此在拍摄时避免图像产生模糊是非常困难的。所以,我们就十分需要在获取模糊图像后,对图像进行去模糊处理,这就需要找到一种比较有效和高速的方法对之进行处理。本课题就运动模糊图像进行研究,通过使用盲反卷积算法对图像进行处理,从而获取较为清晰的图像。 1.2   国内外研究现状 图像去模糊在国内外研究领域都占有很重要的地位,各国专家学者对去模糊算法的研究也从较早时间就开始了。在对去模糊的算法研究中,我们的已知量通常只有模糊图像,因此在对图像进行复原时可以把工作分为两个部分。首先是模糊核的估算,然后通过      估算出的模糊核对模糊图像进行去卷积处理。在模糊核估算方面,1976年,Michael Cannon[1] 提出在不斟酌噪声的情况下,模糊图像傅里叶频谱零值呈现的时候便是原始图像零值呈现的时候。他通过大量实验得出结论:运动模糊图像出现零值时刻的沿线方向是与图像运动模糊方向垂直的,同时,两个零值点之间的距离就是运动模糊尺寸的倒数。该方式需要满足匀速运动条件,因此这种方法的应用具有局限性。1997 年,Yitzhaky.Y[2] 在运动模糊图像和发抖模糊图像的点扩散函数估量方面获得很大成绩,他将 2×2微分算子用于辨别活动图像方向,并经由过程微分图像自相干函数来计较模糊水平,但这个方式怜惜在运动模糊标的目的为 0° 图像去模糊算法研究+文献综述:http://www.lwfree.cn/tongxin/20181204/27188.html
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