基于频谱分析的匀速运动模糊图像模糊方向识别

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匀速直线运动产生的图像模糊及复原研究

１引言１数字图像在形成、传送和记录过程中，往往出现图像的退化，典型表现为图像模糊和产生噪声。而在众多应用领域中，又需要清晰、高质量的图像，因此有必要改善图像质量。在数字图像处理领域，图像复原一直是最重要、最基本的研究课题之一，具有重要的理论意义。运动模糊图像复原所讨论的是对运动着的物体拍摄的模糊图像进行精确的复原，它是图像复原中的重要课题之一，广泛用于天文、军事、道路交可通、医学图像、工业控制及侦破领域，随着科学技术的不断进步和发展，运动模糊图像复原在各个领域中的应用越来越多，要求也越来越高，从事运动模糊图像的复原研究具有重要的现实意义。在进行图像复原时，一个重要的问题就是尽量消除噪声，以及提高图像复原质量。当己知点扩散函数时，以选用维纳滤波法等方法进行复原。而本可文针对匀速直线运动的模糊图像，对其进行傅里叶变换，发现其频谱的变化与图像的点扩散函数有着密切联系，通过这在进行图像复原时，一个重要的问题就是尽量消除噪声，以及提高图像复原质量。２图像的退化复原模型典型的图像系统由图像产生系统、检测器和记录器构成。由于不同图像产生系统的不同频率响应、图像检测和记录系统的非线性变换，以及不同的附加噪声，造成不同的图像退化模型。图像退化和复原

基于频谱边缘检测的运动模糊方向精确估计

摘
要：对运动模糊图像的模糊方向估计问题，细分析了匀速直线运动模糊图像的退化模型，出一种在频针详提
域精确估计运动模糊方向的方法。首先，计算退化图像的频谱，高斯一普拉斯（ｏ边缘检测算子检测出频谱中用拉ＬＧ）的暗条纹轮廓；然后，Ｒｄｎ变换找出垂直于暗条纹的角度；用ａｏ最后，据图像长宽比确定频谱暗条纹和模糊方向之间根的关系，计算出模糊方向。仿真结果表明，对模糊尺度从７到３０像素的退化图像的模糊方向估计误差不超过１，。估
ｅｌｙｄｔｎｅｐｒｅｄｃｌｒａｇｅｔｅｄｒｔｉｅ；ｆａｌ，ａｃｒｉｇｔｅａｐｃａｉｆｔｅｉｇｏｄｔｒｉｅｔｅｍｐｏｅｏｆｄｔｅｐｎｉｕａｎｌｔａｋｓｐｓｉｌｉｈｏｈｒｎｙｃｏｄｎｔｓｅｔｔｏｏｈｒｏｈｍａｅｔｅｅｎｈｍｒｌｔｎｈｐｂｔｅｎｔｅｓｅｔｍａｋｓｒｅｎｌｒｄｒｃｉｎｔｅｂｕｉｃｉｎｗｓｃｌｕａｅ．Ｔｅｓｍｕａｉｎｒｓｌｅａｉｓｉｅｗｅｈｐｃｒｏｕｄｒｔｉｓａｄｂｕｉｔ，ｈｌｒｄｒｔａａｃｌｔｄｐｅｏｅｏｈｉｌｔｅｕｔｏｓｓｏｈｔｓｉｔｄｒｓｌｒｅｙａｅｒｔｎｈｓｉｔｎｅｒｒｏｌｒｅｉｃｉｎｉｎｒｈｎｏｅｄｇｅｈｎｔｅｈｗｔａｔｅｍａｅｅｕｔａｅｖｒｅｕａｅａｄｔｅｅｔｓｍａｉｒｆｂｕｒｄｄｒｔｓｏｍｏｅｔａｎｅｒｅｗｅｈｏｏｅｏ

图像模糊效果：高斯模糊、径向模糊等

图像模糊效果：高斯模糊、径向模糊等图像模糊效果是一种在图像处理中常用的技术，它可以使图像变得模糊、柔和，营造出一种温柔、梦幻的感觉。

本文将详细介绍两种常见的图像模糊效果——高斯模糊和径向模糊，并分步骤列出它们的实现方法。

1.高斯模糊1.1 高斯模糊的概念高斯模糊是一种以高斯函数为权重的线性平滑滤波算法，通过对图像的像素进行加权平均来达到模糊效果。

1.2 实现步骤1.2.1 读取图像首先，我们需要读取待处理的图像，可以使用Python中的OpenCV库来实现。

具体步骤如下：- 导入OpenCV库：`import cv2`- 读取图像：`img = cv2.imread('image.jpg')`1.2.2 对图像进行高斯滤波接下来，我们使用OpenCV提供的高斯滤波函数`cv2.GaussianBlur()`对图像进行模糊处理。

该函数的输入参数包括待滤波的图像、模板的尺寸（模板大小与模糊程度有关）、模板在X和Y方向上的标准差。

以下是实现代码：- 使用高斯滤波函数：`blur_img = cv2.GaussianBlur(img, (kernel_size,kernel_size), sigma)`1.2.3 显示并保存结果最后，我们将处理后的图像显示出来，并保存成新的文件。

以下是实现代码：- 显示图像：`cv2.imshow('Blurred Image', blur_img)`- 保存结果：`cv2.imwrite('blurred_image.jpg', blur_img)`- 关闭窗口：`cv2.waitKey(0)`- 释放资源：`cv2.destroyAllWindows()`2.径向模糊2.1 径向模糊的概念径向模糊是一种以特定点为中心，以该点与周围像素的距离为权重的模糊算法，通过对图像进行旋转并模糊处理，达到更加柔和的效果。

2.2 实现步骤2.2.1 读取图像同样，首先我们需要读取待处理的图像，使用Python中的OpenCV库来实现。

基于频域识别运动模糊的模糊方向和模糊度

ｔａｔｔｍｅ，ｅｅｔｂｕｉｉｅｔｎａｄｂｌｒｉｇｌｎｔｙＲａｏｒｎｆｒ．ｅｐａｔｃｂｌｔｎｈｅｌｓｉｗｅｄｔｃｌｒｎｇｄｒｃｉｎｕｎｅｇｈｂｄｎｔａｓｏｍＴｈｒｃｉａｉｙａｄｏｉｖｒｃｔｆａｉｈｔａｅｒｖｄｂｘｅｉｅｔ．ｅｐｏｏｅｔｏａｘｅｌｎａｂｌｔ．ｅａｉｏｒｔｍｅｉｈｓｂｅｎｐｏｅｙｅｐｒｍｎｓＴｈｒｐｓｄｍｅｈｄｈｓｅｃｌｅｔｃｐａｉｉｙｃｙＫｅｒｓ：ｏｉｎｂｕ；ｅｕｎｃｐｅｔｕ；ｄｎｔａｆｒｙｗｏｄＭｔｏｌｒＦｒｑｅｙｓｃｒｍＲａｏｒｎｓｏｍ
高
时相机自身的颤抖、在机或移动载体』拍照等等，二都会出现图片运动模糊现象ｊ。准确高效的辨别出运动模糊的运动方向和模糊度，仅对运动模糊不
图像的恢复非常有用，且在实际工程中也有着广而
运动模糊的运动方向和模糊度。
单的Ｒｄｎａｏ变换替换ｈｕｈ变换。Ｒｄｎ变换一般ｏｇａｏ用来计算图像矩阵在任意方向的投影，图像矩阵厂４算法介绍（Ｙ的投影是在某一方向上的线积分，影可沿，）投运动模糊图像的频谱中存在含有方向信息和模任意角度进行，通常图像矩阵，）Ｙ的投影可以糊度信息的零点直线。传统的方法就是对频谱进行表示成平行于ｙ轴的线积分形式，式如下 … ：格ｈｕｈ变换或者Ｒｄｎ变换，取运动模糊的运ｏｇａｏ获

基于自相关的匀速运动模糊尺度参数识别

自相关等技术，精确确定模糊尺度，图像复原提供必要参数。仿真实验验证了该方法的正确性和有效性。为
关键词：运动模糊；模糊尺度；自相关；图像复原
中图分类号：Ｐ９．Ｔ３１４文献标识码：Ａ
ＡｕｏｏｒｌｔｏｓｄＩｅｔｆａｉｎｔｅＢｌｒＥｘｅｔｏｔｃｒｅａｉｎＢａｅｄｎｉｃｔｈｕｔｎｆｉｏＵｎｆｒＭｏｉｎＢｌｒｅｍａｅｉｏｍｔｏｕｒｄＩｇｓ
１理论分析
由于摄像机与物体之间存在相对运动，导致运动模糊。运动模糊可以理解为模糊路径上的一种线积分，模糊路径即为积分路径。而对于离散情况，模糊可以表示为模糊路径上各点的线性叠加。模糊尺
度是在曝光时间内相机与物体之间的相对运动距离，ＰＦ即Ｓ的支持域。假设在曝光时间内，相机与物体
ＡｂｔａｔＦｒＵＩＯｌｉｅｒｍｏｉｎａｄＵｌｏｍｔｏｌｒｅｍａｅ，ｓ￣ｉｇｔｅｂｕｕｃｏｓｔｅｋｙｐｉｔｉｍａｅｓｒｃ：ｏｌｌＩｌａｔｎｌｒｒａｎｂｕｒｄｉｇｓｅｌｈｌｒｆｎｔｎｉｈｅｏｎｎｉｇｆＴｎｏｆｏｔｉｎｉｒｓｒｔｎ．ｈｔｎｄｒｃｏｄｂｕｘｅｔｒｅｉｐｒｎａａｔｒｄｔｒｎｎｅｂｕｎｔｎ．ＦｒｔｅｐｅｎｂｕｒｄｅｔａｉｏｏＴｅｍｏｏｉｔｎａｌｒｅｔｎｅｔｏｔｔｐｒｍｅｅｓｅｅｍｉｉｇｔｌｆｃｏｉｅｉｎａｈｍａｈｒｕｉｏｉｌｉｌｒｈｘｓｅ

匀速直线运动模糊图像的模糊参数鲁棒识别

Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００４０，Ｃｈｉｎａ；
２．ＰｏｓｔｄｏｃｔｏｒａｌＳｔａｔｉｏｎｏｆＭｅｃｈａｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｒｙ
第２１卷
第９期
光学精密工程
ＯｐｔｉｃａｎｄＰｒｅｃｉｓｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
Ｖｏ１．２ｌＮＯ．９Ｓｅｐ．２０１３
２Ｏ１３年９月
文章编号１００４ — ９２４Ｘ（２０１３）０９ — ２４３００９
关键词：光学成像；运动模糊；噪声图像；图像识别；双谱
中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．３７８８／ＯＰＥ．２０１３２ｌ０９．２４３０
Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｒｏｂｕｓｔｂｌｕｒｐａｒａｍｅｔｅｒｆｏｒ
ｔｏｂｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ．Ｆｏｒａｍｏｔｉｏｎｂｌｕｒｒｅｄｉｍａｇｅｗｉｔｈｏｕｔｎｏｉｓｅｓ，ｔｈｅＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｒｍｉＳｕｓｅｄｔｏｔｒａｎｓ —
先对其进行双谱变换，再使用ＢＰ神经网络检测运动模糊尺度；双谱中每列的最大值为ＢＰ神绎网络的输入量。最后通

匀速直线运动模糊图像参数的确定

匀速直线运动模糊图像参数的确定作者：刘跟奎来源：《科技传播》2016年第07期摘要本文针对匀速直线运动模糊图像的参数确定问题，提出在MATLAB7.0下得到模糊图像的频谱图和自相关图，并用Matlab自带工具进行手动的方法确定模糊参数；实验结果证明模糊角度和理论值相差0.9°，模糊长度和理论值相差1个像素，与已有的几种方法相比较精确度更高，更有利于提高图像复原的清晰度。

关键词傅立叶变换；点扩散函数；频谱图；自相关图中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2016）160-0153-02在现实生活中我们遇到的好多图像或多或少都存在质量下降问题，对图像复原技术的研究最终归可结为对退化图像的点扩散函数的研究。

目前国内外出现了多种估计运动模糊点扩散函数的算法；文献[1-2]中MasayukiTanaka提出运动模糊图像点扩散函数确定方法是：先构造出一个可以调节的三维锯齿波形作为进行检测的函数，然后把检测后的函数与模糊图像频谱进行运算，在运算过程中进行不断改变波形的周期和退化图像的频谱角度，当进行多次操作后使得函数取最小值时可以认为此时的角度就是暗条纹的角度。

文献[3-5]中Mohsen-EbrahimiMoghaddam提出的方法是采用Radon变换方法来确定，其步骤是首先得到模糊图像的频谱图，然后对其进行Radon变换，当Radon变换到使得投影轴与频谱图中暗条纹相互垂直时，然后求出Radon变换取得最大值时所对应的方向，即确定点扩散函数的方向。

本文就是以匀速直线运动产生的模糊图像为例，提出采用MATLAB7.0自带的工具进行手动确定模糊参数，此方法具有简单灵活性，而且有很高的准确性和稳定性，从而推广到非匀速直线运动中使用。

1 运动模糊图像的频谱特征分析在MATLAB7.0环境下对其水平方向匀速直线运动产生模糊频谱图如图1所示。

K1=fft2（double（mf））；M1=fftshift（K1）；N1=abs（M1）；P1=（N1-min（min（N1）））/（max（max（N1））-min（min（N1））） *225；subplot（1，2，2）；imshow（P1）；由于在实验过程中我们假定运动方向是水平的，运动长度L=32个像素，从图1实验结果的频谱图中可以明显的看出亮条纹，并且，这条亮条纹与水平方向是垂直的。

Radon-basedULM图像方向检测算法研究

浙江省优秀科技期刊一等奖
ＲｄｎｂｓｄＬ图像方向检测算法研究ａｏ．ａｅＭＵ
黄文，张雪燕
（宁波广播电视大学信息系，浙江宁波３５１１０６）
摘要：通过分析以往算法的优劣，出了基于Ｒｄｎ变换的匀速直线运动图像方向检测算法．提ａｏ首
且由于曝光时间极短，可假设成像设备与被拍摄物体的相对运动是匀速直线运动．若是成像设备和被拍摄物体共同作用造成运
的模糊运动方向检测．献［．］文１主要是基于方向２微分检测方法，但它们的主要缺点是误差较大．文
献［８主要是基于频域方法的方向检测方法．３］ — 相对于基于方向微分的方法来说，文献［中的方法３］计算量偏大，而文献［］为追求效率而无法给出４或
第２卷第ｌ２１年１５期，０２月
Ｖｌ５Ｎｏ１Ｊｎ．０２ｏ２．，ａ２１
宁波大学学报（理工版）
ＪＵＲＡＬＯＮＧＯＵＶＥＳＴＮＳＥ）ＯＮＦＮＩＢＮＩＲＩＹ（Ｅ
首届中国高校优秀科技期刊奖
，
可推知 (“ 、 ) 的频谱有因此对于线性不变的水
本文中的
，
le
n a
图是对
M
a
tla b
中的
．
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图先施
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这些暗条纹的位置与
．
以 6 0 的倾斜然后做运动模糊处理

运动模糊图像PSF参数估计与图像复原研究

运动模糊图像PSF参数估计与图像复原研究廖秋香;卢在盛;彭金虎【摘要】运动模糊图像复原对于改善图像质量有重要的理论意义和现实意义.在研究运动模糊图像复原中,对点扩散函数(PSF)的估计是关键点也是难点.本文利用Radon变换原理来求解点扩散函数PSF中的运动模糊方向,并提出了消除十字亮线引起的干扰的新方法.利用运动模糊图像频谱上的中心暗条纹间距来计算运动模糊尺度.基于估计的PSF参数采用维纳滤波算法来恢复运动模糊图像.实验结果表明,运动模糊参数估计精确,运动模糊方向控制在1°以下,运动模糊尺度控制在1个像素以内.同时采用维纳滤波算法来恢复运动模糊图像,效果优异,可获得细节清晰的图像.【期刊名称】《高技术通讯》【年(卷),期】2019(029)004【总页数】6页(P338-343)【关键词】点扩散函数(PSF);模糊方向;模糊尺度;Radon变换;维纳滤波【作者】廖秋香;卢在盛;彭金虎【作者单位】梧州学院广西高校图像处理与智能信息系统实验室梧州543002;梧州学院广西高校图像处理与智能信息系统实验室梧州543002;梧州学院广西高校图像处理与智能信息系统实验室梧州543002【正文语种】中文0 引言采集图像时，如果采集设备和目标在曝光瞬间产生相对运动将导致图像降质，从而造成的图像模糊称为运动模糊[1]。

在不同的图像应用领域，比如天文、军事、医学、工业控制、道路监控以及刑侦等方面，清晰的图像是采集图像信息进行各种分析的重要前提。

因此，运动模糊图像的复原研究成为很多学者研究的一个热点课题。

在研究运动模糊图像复原中，对点扩散函数(point spread function，PSF)的估计是关键点也是难点[2]。

国内很多学者在点扩散函数(PSF)的精确估计方面做了很多的研究。

文献[3]利用Radon变换和Sobel算子对模糊图像进行一阶微分计算，所求模糊方向绝对误差控制在2 °，但该算法对于低信噪比图像的估计不理想。

基于Radon变换的运动模糊图像参数估计

基于Radon变换的运动模糊图像参数估计庞涛;程小平【摘要】通过对运动模糊图像进行分析,提出了对运动模糊图像两个重要参数:运动模糊角度和模糊长度估计的一种新的方法.基于频域特性利用Radon变换对模糊图像的模糊方向进行估计的改进,又根据Radon变换的性质,将投影理论引入到运动模糊长度的估计中.仿真实验证明了其估计结果的正确性且表明,该方法简单可行,较之先前提出的许多复杂的方法,该方法具有较高的精度.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2010(010)022【总页数】4页(P5551-5554)【关键词】运动模糊;模糊角度;Radon变换;模糊长度【作者】庞涛;程小平【作者单位】西南大学计算机与信息科学学院,重庆,400715;西南大学计算机与信息科学学院,重庆,400715【正文语种】中文【中图分类】TP391.41运动模糊是由成像系统与目标之间的相对运动造成的,现实生活中存在着大量由运动模糊造成的图像降质,因此分析运动模糊的降质显得尤为重要,在运动模糊图像的降质模型中有两个非常重要的参数就是模糊角度和模糊长度。

图像恢复一直是图像处理领域的一个难点和热点,对于运动模糊的 PSF(点扩展函数)的估计,前人提出了很多方法,如 M.Cannon[1]等人利用匀速直线运动模糊图像对应的频谱上的零值条纹信息分析出条纹方向和运动方向垂直这一特性;Y.Yitzhaky[2]等人提出了利用模糊图像微分自相关来估计运动模糊参数,但是实验复杂而且准确性很难令人满意;王晓红[3]等人在关于 PSF的估计上,从现象上论证了模糊距离和频谱图像中心与相邻黑线之间的距离成反比,模糊方向和频谱中的平行条纹垂直,但是没有给出相应的 PSF估计方法,其后有很多学者[4,5]在进行这方面的研究时只是提出了模糊角度或是模糊长度单方面的精确估计,最近几年,很多学者[6]将 Hough 变换应用到模糊角度的检测中,但是准确性不高。

运动模糊图像处理（一）-----模糊角度估计的算法研究及matlab实现

运动模糊图像处理（⼀）-----模糊⾓度估计的算法研究及matlab实现运动模糊图像复原研究的整体思路主要是⽤matlab中的 imfilter（）函数对图像进⾏线性空间滤波，产⽣运动模糊图像，建⽴退化模型→通过radon变换来获取模糊参数，即点扩散函数PSF →最后由估计得出的PSF再⽤维纳滤波对图像进⾏复原。

由仿真实验得知，在已知PSF 的情况下使⽤⾃相关函数的维纳滤波法对图像进⾏复原可以获得较好的复原效果，因此难点在于如何精确地估计运动模糊参数PSF。

1、基本原理：点扩散函数PSF主要有两个重要参数：（1）模糊⽅向；（2）模糊尺度。

本次主要是针对第⼀个参数----模糊⽅向的估计进⾏了研究。

运动模糊⽅向是指运动⽅向与⽔平⽅向的夹⾓，由⽂献得知运动模糊主要是降低了运动⽅向的⾼频成分，⽽对其他⽅向的⾼频成分影响较⼩。

常见的辨识⽅法有频域法和倒谱法，wym 两种⽅法都试过，仿真实验结果表两种⽅法各有好处。

频域法的原理是将退化图像进⾏⼆维傅⾥叶变换，得到具有相互平⾏的规则明暗条纹的频谱。

设暗纹与 x 轴正向夹⾓为φ，运动模糊⽅向与 x 轴夹⾓为θ，图像尺⼨为 M × N,根据傅⾥叶变换的时频特性可以知道，可通过公式 tan(θ) = tan(φ − 90°) × M/N 得到模糊⾓度θ ,因此只要通过 Radon 变换检测出频谱暗条纹与⽔平⽅向的夹⾓即可到运动模糊⽅向。

倒谱法的主要原理是先将退化图像进⾏⼆维傅⾥叶变换，然后取对数，再进⾏反傅⾥叶变换得到退化图像的倒频谱,分离出退化图像的模糊信息，进⽽通过 Radon 变换得到运动模糊⽅向。

Radon 变换是对频谱图上某⼀指定⾓度进⾏线积分，通过计算1°~180°的Radon变换得到180列的矩阵 R，每⼀列向量是图像在⼀个⾓度上沿⼀族直线的积分投影，因为积分直线束与频谱中的亮暗条纹平⾏，所以所得的投影向量中应有⼀个最⼤值，在频域法中最⼤值所对应的列数就等于模糊⽅向与x轴正⽅向⽔平夹⾓；在倒谱法中，最⼤值对应的列数 ±90°即为所求的模糊⾓度。

基于OpenCV的匀速模糊图像复原与算法分析

ｍｅｏｄｒｅｔｎｒｓｒｔｎｍｔｏｅａｐｉｓｒｅｍｇｄｔｅｏｕｔｅｓｆｅｅｗｐｏｃｅｈｎｐｊｏｅｏｉｔｄａｏｃｉｔａｏｅｄａｐｌｄｏｒｔｅａｅｂｓｓｓｏａｒａｈｓｓｈｒｅｔｅｏｔｉｈｎａｈｒｎｏｔｈｔｐｉ
对于离散图像来说，对式（进行离散化，得：２）
：
小一ｔＡ，，下，ｉＡ
（３）
式中：Ｄ为图像位移量对应移动的像素个数，定义
Ｄ为模糊距离；
△ｆ每个像素等效的时间因子ＴＤ。是／从物理现象上看，匀速模糊图像实际上就是同
程凡永，罗海波
（闽江学院计算机科学系，福建福州３００５１８）
摘要：对水平匀速直线运动造成的模糊图像进行频谱分析，估计出模糊距离，进而求得图像的点扩散
函数。采用维纳滤波法和投影复原法复原图像，分析这２种算法对模糊距离的鲁棒性。采用ＯｐｎＶ与ＭＦｅＣＣ
进而引起图像的退化。王彪等提出的遥感图像运动
模糊及其评价标准研究，能够较好地恢复运动模糊的遥感图像，并用客观标准作了验证Ｈ。在较多情况】
收稿日期：２１－２１０１０－４－
基金项目：闽江学院育苗基金资助项目（Ｙ１０，福建省教育厅教学改革基金资助项目（ＹＫ０４）闽教高［０７４号）２０］
ｍｅｈｏｔｄ；ｒｂｕｔｅｓｏｓｎｓ

一种基于中轴探测的运动模糊方向估计方法

ＡｂｓｔｒａｃｔＴｈｅｂｌｕｒｄｉｒｅｃｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｍｏｔｉｏｎｂｌｕｒｒｅｄｉｍａｇｅｉｓｖｕｌｎｅｒａｂｌｅｔｏｂｅｉｎｌｆｕｅｎｃｅｄｂｙｔｈｅｂｉｇｒｈｔｃｒｏｓｓｌｉｎｅｉｎｓｐｅｃｔｒｕｍｃｅｎｔｒｅ
ｄｉｒｅｃｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｍｅｄｉｌａａｘｉｓｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｐｈｏｄａｐｐｌｉｅｓｔｈｅＦｏｕｒｉｅｒｔｒａｎｓｆｏｍｒｎｄａｄｙｎａｍｉｃ
有较强的鲁棒性和较高的时间效率。
关键词
中图分类号
图像复原运动模糊
ＴＰ３９１．４
模糊方向估计中轴探测
Ａ
ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－３８６ｘ．２０１４．０１．０４４
ｔｈｅｆｏｒｍｕｌａｄｅｉｖｒａｔｉｏｎｏｎｐｏｉｎｔｓｐｒｅａｄｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｉｍａｇｅｓｉｚｅａｎｄｔｈｅｂｌｕｒｄｉｒｅｃｔｉｏｎｉｓｆ０ｕｎｄ，ａｎｄｔｈｅｎａｍｏｔｉｏｎｂｌｕｒ

匀速直线运动模糊图像复原的改进算法

匀速直线运动模糊图像复原的改进算法闫永存;杨燕翔;黄小莉;朱晓虹【摘要】This paper presented an improved motion blur restoration algorithm. Firstly, the direction derivation method was used to identify the direction of motion blur, then the extent of motion was identified by calculating the autocorrelation of derivation image derivation image, thus the most approximate Point Spread Function（PSF） was constructed. Furthermore, the image was processed by optimal window method to solve the ringing effect.Finally, an advanced algorithm which is based on the method of the combination of Wiener filtering and image balanced was used to restore the motion-blurred images. Experimental results show that the proposed method can restore the motion-blurred images effectively.%提出了一种改进的运动模糊图像复原算法,先用方向微分思想鉴别出运动模糊方向,然后采用求微分模糊图像自相关函数的方法鉴别模糊尺度,从而构造出最为近似的点扩散函数（Point Spread Function,PSF）。

声条件下的运动模糊参数同步辨识的新算法

0
引言
此时暗黑模糊图像频谱的暗黑色条纹会变得模糊甚至消失，色条纹进行模糊参数辨识的精度大大降低；在倒谱域中，文献［ 5］先对模糊图像进行双高斯差分（ Difference of Gaussian， DoG），再变换到倒谱域，通过检测负峰进行模糊尺度估计；文 6］献［使用 Canny 边缘检测算子精确提取倒谱，再估计模糊并对倒谱实施 Radon 变换以确定模糊方向，倒谱域方法尺度，对噪声敏感而且检测精度不够。通常，获取的运动模糊图像存在各种各样的噪声，针对含国内外相关学者也进行了一些研噪声的点扩散函数的辨识， 7］利用运动模糊图像频谱的中心白色长条区域究，如文献［进行模糊方向的估计，然后利用双谱的方法估计模糊尺度；在 8］利用粗糙集和功率谱的方模糊方向已知的情况下，文献［ 9］利用神经网络的方法进行模糊尺法估计模糊尺度；文献［度的估计等。这些方法的共同点是把模糊方向和模糊尺度分开估计，模糊尺度的估计是以模糊方向的正确估计为前提的，但是在有噪声的情况下，模糊方向的估计往往存在一定误差，导致了模糊尺度估计不准确。本文以匀速直线运动模糊图像的频谱作为研究对象，发
New algorithm for motion blur parameters synchronous identification under noise conditions
GE Chengwei1 ， CHENG Hao2 ， LIU Guoqing2
( 1 ． College of Electronic and Information Engineering， Nanjing University of Technology， Nanjing Jiangsu 210009 ， China; 2 ． College of Sciences， Nanjing University of Technology， Nanjing Jiangsu 210009 ， China)

运动模糊图像的PSF参数辨识

ｌ引青
图像在形成、传输和记录的过程中，由于成像系统、传输媒体、运动物体等原因，都会使图像的质量下降，这个称为图像模糊或图像退化。纠正退化，恢复原图像则称为图像恢复。根据匀速直线运动点扩散函数的时频特性可知，匀速直线运动模糊图像对应的频谱图上有周期性分布的
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用
◎ 图形图像处理＠
运动模糊图像的ＰＳＦ参数辨识
倪时金，李星野，吴婷婷
Ｎ１Ｓｈｉｊｉｎ，ＬＩＸｉｎｇｙｅ，ＷＵＴｉｎｇｔｉｎｇ
ａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１３，４９（６）：１５２－１５５．
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｍｏｔｉｏｎｂｌｕｒｇｅｎｅｒａｔｅｄｂｙｔｈｅｒｅｌａｔｉｖｅｍｏｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｔｈｅｏｂｊｅｃｔａｎｄｔｈｅｉｍａｇｉｎｇｓｙｓｔｅｍｉｓｏｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｃｏｎ－ｒｍｏｎｒｅａｓｏｎｓｆｏｒｉｍａｇｅｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ，ＳＯｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｈｅｔｍｏｔｉｏｎｂｌｕｒｐａｒａｍｅｔｅｒｓ（ｂｌｕｒｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｌｅｎｇｔｈ）ｈａｓ

监控视频中运动模糊车牌图像参数估计和复原

Journal of Hebei Vocational College of Public Security Police河北公安警察职业学院学报2021年6月Jun.2021第21卷第2期Vol.21No.2随着“天网工程”等各类治安防控视频监控系统的建设，视频侦查已广泛应用于各警种工作中，为事前预警、事中防控和事后侦查等技术的重要支撑。

但监控系统不可避免地受到诸多因素的干扰，如光学系统衍射、光学系统的相差、聚焦不实、相对运动等，这些因素都会造成图像退化[1]。

其中因相对运动而产生的模糊是监控视频中常见的问题之一，尤其是视频中的车辆牌照很容易产生运动模糊，使侦查人员不能及时获取有效的车辆信息，影响案件的侦办时效。

因此，需要对运动模糊车牌图像进行复原，进而从中得到有效的车辆信息。

在运动模糊的车牌图像处理中，复原运动模糊图像的关键是需要通过一些先验知识计算出原始图像退化时所形成的点扩散函数（PSF ）。

因此，深入研究对PSF 参数的精确估记具有重要价值。

对于运动模糊图像的模糊参数估计，当前国内外学者已研究出各类方法并取得了一定的成效。

其中，一些学者发现模糊图像频谱图中的明暗条纹具有某种分布规律，并针对这种规律提出了对应的参数估计方法，如Radon 变换、RANSAC 变换等[2]。

文献[3]通过对频谱图进行二次变换后使用Radon 变换估计模糊方向，并应用改进的路西理查德森算法复原图像，但无法避免十字亮纹的影响。

文献[4]提出先对模糊图片进行分块，选择信息丰富的部分使用Radon 变换检测角度，提高了检测精度，但在像素占比过小的模糊图像中，不易于在频谱中呈现出特征。

文献[5]提出频谱图分块结合边缘检测的方法，避免了十字亮纹产生的影响。

文献[6]为提高噪声存在时检测结果的鲁棒性，提出使用加Hamming 窗的改进算法。

文献[7]利用频谱分块和结合灰度均值进行反色处理来评估模糊角度，但无法避免实际模糊运动图像中十字亮纹的影响。

运动模糊图像的模糊核估计及图像恢复

为了能从运动模糊中估计模糊这个进展是基于早先的两个非常重要的改善第一个是利用了一项静态图像上的统计信息的研究第二个是基于和的工作采用贝叶斯方法同时把未知部分的不确定冈素考虑在内通过图像的概率分布找到模糊核
独创性声明
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目
摘
录
要………………………………………………………………………………………………………………．Ｉ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ………………………………………………………………………………………………………ＩＩ
第１章绪论……………………………………………………………………………１１．１选题的目的及研究背景…………………………………………………………．．１１．２国内外研究现状…………………………………………………………………．．２１．３论文的主要研究内容及目标……………………………………………………．４第２章相关理论基础…………………………………………………………………６２．１成像系统的数学描述……………………………………………………………．．６２．２卷积……………………………………………………………………………………………………．．７２．３贝叶斯定理………………………………………………………………………．７
ｃａｍｅｒａｂｌｕｒｏｖｅｒｔｈｅｉｍａｇｅ
ａｎｄｉｇｎｏｒｅｉｎ—ｐｌａｎｅｃａｍｅｒａｒｏｔａｔｉｏｎ．ＭｏｔｉｏｎｂｌｕｒＣａｎｂｅｍｏｄｅｌｅｄ
ａｓａ
ｂｌｕｒｋｅｒｎｅｌ，ｄｅｓｃｒｉｂｉｎｇｔｈｅ
ｍｏｔｉｏｎｂｌｕｒｐａｔｈｄｕｒｉｎｇｅｘｐｏｓｕｒｅ，ｃｏｎｖｏｌｖｅｄｗｉｔｈｔｈｅｉｍａｇｅｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓ．Ｒｅｍｏｖｉｎｇｔｈｅｕｎｋｎｏｗｎ

基于PSF参数估计与后处理的图像去模糊算法

基于PSF参数估计与后处理的图像去模糊算法黄超;刘传毅;刘伟【摘要】针对当前运动模糊图像复原技术难以准确找到点扩散函数与消除振铃效应的问题,提出一种基于点扩展函数与振铃效应后处理的运动图像复原算法.根据运动模糊模型得出PSF的两个参数角度θ和长度L,通过在频域中引入傅里叶频谱,利用梯度变化代替检测转换点,计算角度和长度,引入RL迭代算法进行反卷积修复;嵌入后处理技术,根据Sobel边缘检测算子,生成复原图像的边缘映射,将复原图像划分为3个区域,在3个区域分别进行色彩值转换,降低振铃效应.仿真结果表明,与当前去模糊算法相比,该算法的PSF参数估计更准确,去模糊质量更佳,大幅降低了振铃效应.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)009【总页数】6页(P2485-2489,2576)【关键词】图像复原;点扩散函数;傅里叶频谱;振铃效应;后处理【作者】黄超;刘传毅;刘伟【作者单位】枣庄学院信息科学与工程学院,山东枣庄277160;山东大学计算机科学与技术学院,山东济南250100;南京理工大学计算机科学与工程学院,江苏南京210094【正文语种】中文【中图分类】TP391运动模糊严重影响了图像的质量和后续使用，其退化机制的PSF是未知的，因此对模糊图像复原需要对PSF进行估计，同时图像复原后会产生振铃效应，影响复原后图像的视觉特性，使图像后续处理难以进行[1-3]。

为此，很多学者对PSF进行了研究，如范志刚等[4]根据波前编码相位板优化技术对PSF参数估计简化，获得了实际成像机制中相位板的最优参数，仿真结果显示，其技术的复原图像质量明显高于未使用相位板的方法，但是该算法比较繁琐，计算量较大，对于严重模糊的图像复原效果欠佳；谢伟秦等[5]提出了基于倒频谱运动模糊图像PSF参数估计技术，并对其技术进行了验证，结果显示其算法拥有良好的去模糊效果，但是对于气动退化图像修复效果不佳；陈波[6]通过利用低分辨率下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系，并结合Fried提出一种新的PSF参数估计方法，通过实验可知其复原效果较好，但该技术的复原图像存在较严重的二次模糊和振铃效应。