运动模糊图像

合集下载

二维运动模糊图像的处理

二维运动模糊图像的处理

二维运动模糊图像的处理一、引言随着科技的发展,越来越多的摄像设备被应用到生产、生活中,如监控摄像、自动驾驶等等。

但是在摄像过程中,由于运动造成的图像模糊往往是难以避免的问题。

因此,如何对运动模糊图像进行处理,使其能够更好地被人们使用和理解,成为了一个重要的研究方向。

二、运动模糊的原因运动模糊是由于拍摄对象或摄像机的运动引起的,当相机或对象运动速度超过一定值时,在摄影时会发生模糊。

一般情况下,运动模糊是由于以下因素导致的:1.对象或相机运动速度过快,导致成像时间变长。

2.快门时间过长,光线进入相机时间过长。

3.场景亮度不足,导致曝光过度。

为了降低由于运动引起的图像模糊,可以采用以下几种方法:1.采用高速摄影,减少曝光时间,从而减少运动模糊。

2.调整相机曝光参数,如快门时间、光圈等,减少曝光时间,从而减少运动模糊。

3.在场景中增加光源,增加曝光度,从而减少运动模糊。

然而,这些方法都需要在摄影时进行处理和调整,而对于已经拍摄好的运动模糊图像,需要通过图像处理技术进行处理。

下面介绍几种常用的图像运动模糊处理方法:1.基于卷积的方法运动模糊的本质是物体或相机的运动,因此可以采用卷积来模拟。

具体步骤是将原始图像与一个运动模糊核进行卷积,然后通过反卷积方法将卷积后的图像恢复成原始图像。

这种方法的优点是原理简单,易于实现,但是需要事先知道运动模糊核的参数,同时对于复杂的运动模糊图像,会产生不理想的效果。

2.基于图像重建的方法利用运动模糊图像中的运动方向和运动长度,可以利用图像重建方法进行处理。

具体步骤是先求出运动方向和长度,然后利用启发式算法或迭代算法对图像进行重建。

这种方法可以处理各种形式的运动模糊图像,并且对于噪声的影响也较小。

但是其效果与运动模糊核的准确性和精度有关,需要事先知道运动模糊核的参数。

四、结论对于运动模糊图像的处理,需要根据具体情况选择合适的方法。

在摄影时,可以采用自适应快门或滤波方式降低运动模糊;对于已经拍摄好的运动模糊图像,可以采用卷积、图像重建、去卷积等方法进行处理。

二维运动模糊图像的处理

二维运动模糊图像的处理

二维运动模糊图像的处理一、前言运动模糊是图像处理领域常见的一种失真,它是在拍摄或者成像时,镜头和被拍摄物体之间产生相对运动,导致的图像模糊。

这种失真通常会出现在快速移动的物体上,如运动的车辆、飞机、人或者摄影机自身的移动等。

处理运动模糊图像可以提高图像质量和结果的可信度。

本文主要介绍处理二维运动模糊图像所需要的步骤和方法,并通过具体实例来展示如何实现。

二、二维运动模糊模型二维运动模糊是一种在图像中产生的维度不同的失真,我们需要用一种数学模型来描述它。

根据文献 1 的描述,运动模糊可以表示成下面的方程:g(x, y) = f(x – v_x t, y – v_y t) + n(x, y)式中,g(x,y) 是观察到的模糊图像;f(x,y) 是清晰图像;n(x,y) 是加性噪声;v_x 和 v_y 是物体运动的平均速度;t 是曝光时间。

可以看出,运动模糊是由物体的运动和相机曝光时间共同决定的。

三、处理方法针对二维运动模糊图像,我们可以采用各种方法来恢复清晰的图像。

下面介绍一些比较常用的处理方法:1. 经典逆滤波方法经典逆滤波方法通过将运动模糊图像和一个恢复器(transfer function)进行傅里叶变换,再运用逆滤波器来实现模糊图像的去除。

其基本思想是,将傅里叶变换后的运动模糊图像 G(w_x, w_y) 除以傅里叶变换后的恢复器 H(w_x, w_y) 就可以得到原始图像F(w_x, w_y):其中,H(w_x, w_y) 通常由点扩散函数(PSF)计算得到。

逆滤波概念简单,在算法实现装回时,逆滤波方法不是很稳定,尤其是当噪声较强时,会使得结果出现明显的伪影或者噪声。

由于经典逆滤波方法在实际应用中存在一些局限性,如较强的噪声干扰、图像边缘成分缺失或者存在振铃效应等问题,因此带约束的逆滤波方法得到了广泛的应用。

该方法基于最小化损失函数的理论,引入了正则化约束项,以达到更稳定的结果。

例如在Tikhonov 正则化中,可以将原问题转化成带有正则化项的最小二乘问题:min{||H(F)-G||^2 + α||F||^2}其中 ||F||^2 表示平滑性约束,α越大,结果越平滑;||H(F)-G||^2 表示显著性约束,约束了算法的收敛度。

数学建模运动模糊图像的复原

数学建模运动模糊图像的复原

数学建模运动模糊图像的复原在我们的日常生活和各种科学研究、工程应用中,图像是一种非常重要的信息载体。

然而,由于多种原因,我们获取的图像有时会出现模糊的情况,其中运动模糊就是较为常见的一种。

运动模糊图像的复原是图像处理领域中的一个重要课题,它对于提高图像质量、获取更准确的信息具有重要意义。

想象一下,当你用手机拍摄一张快速移动的物体,比如飞驰的汽车,或者在不太稳定的情况下按下快门,得到的照片往往就会出现运动模糊。

这种模糊使得图像中的细节变得模糊不清,给我们的观察和分析带来了很大的困难。

那么,如何才能让这些模糊的图像恢复清晰,重新展现出原本的细节呢?这就需要运用数学建模的方法。

数学建模,简单来说,就是用数学的语言和方法来描述和解决实际问题。

在运动模糊图像的复原中,我们首先需要对运动模糊的形成过程进行数学描述。

运动模糊的产生是因为在曝光时间内,成像物体与相机之间存在相对运动,使得像点在成像平面上形成了一条轨迹,从而导致图像的模糊。

为了建立运动模糊的数学模型,我们需要考虑多个因素。

其中,最重要的是运动的速度和方向。

假设物体在成像平面上沿着水平方向以匀速 v 运动,曝光时间为 T,那么在这段时间内物体移动的距离就是vT。

在成像过程中,像点在水平方向上就会被拉伸,形成一个模糊核。

这个模糊核可以用一个函数来表示,通常称为点扩散函数(Point Spread Function,PSF)。

有了点扩散函数,我们就可以建立运动模糊图像的数学模型。

假设原始清晰图像为 f(x,y),经过运动模糊后的图像为 g(x,y),那么它们之间的关系可以表示为卷积运算:g(x,y) = f(x,y) h(x,y) + n(x,y) ,其中h(x,y) 就是点扩散函数,n(x,y) 表示噪声。

接下来,就是要根据这个数学模型来复原图像。

图像复原的方法有很多种,常见的有逆滤波、维纳滤波和 LucyRichardson 算法等。

逆滤波是一种简单直观的方法。

二维运动模糊图像的处理

二维运动模糊图像的处理

二维运动模糊图像的处理运动模糊是一种常见的图片模糊效果,它是由于拍摄时物体或相机发生了运动而导致的。

这种模糊在一些拍摄场景下是必要的,比如拍摄运动中的人物或者车辆,可以营造出动感和速度感。

在其他场景下,运动模糊可能会影响照片的清晰度和细节。

第一种方法是使用图像处理软件进行模糊恢复。

这种方法主要是通过调整图像的模糊参数,来模拟物体或相机的运动轨迹,从而恢复清晰的图像。

这种方法需要使用专业的图像处理软件,如Photoshop等,通过调整滤镜的参数和强度来达到理想的效果。

第二种方法是使用图像复原算法进行模糊恢复。

这种方法是通过数学模型和算法来恢复模糊图像。

常见的算法有盲解卷积算法和非盲解卷积算法。

这些算法利用图像的统计特性和运动模糊的数学模型进行图像复原操作。

这种方法需要对算法有一定的了解和掌握,并且需要编程实现。

第三种方法是使用深度学习进行模糊恢复。

深度学习是一种机器学习的方法,可以通过训练大量的数据和神经网络模型来实现图像的复原和增强。

对于模糊图像的处理,可以使用深度学习模型来进行训练和预测。

通过输入模糊图像和对应的清晰图像来训练模型,然后使用训练好的模型对新的模糊图像进行预测和复原。

这种方法需要有大量的训练数据和计算能力,同时也需要具备一定的深度学习知识和编程技巧。

除了以上几种方法之外,还可以通过拍摄技巧来减少运动模糊。

比如使用快门优先模式,提高快门速度,增加光圈和ISO感光度等。

通过调整这些参数,可以减少物体或相机的运动,从而减少图像的运动模糊效果。

处理二维运动模糊图像可以采用图像处理软件调整模糊参数、使用图像复原算法进行模糊恢复或者使用深度学习进行模糊恢复。

也可以通过调整拍摄参数减少运动模糊的影响。

不同的方法适用于不同的场景和需求,需要根据具体情况选择合适的处理方式。

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

㊀doi:10.3772/j.issn.1002 ̄0470.2019.04.004运动模糊图像PSF参数估计与图像复原研究①廖秋香②㊀卢在盛㊀彭金虎(梧州学院广西高校图像处理与智能信息系统实验室㊀梧州543002)摘㊀要㊀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ꎮ在研究运动模糊图像复原中ꎬ对点扩散函数(PSF)的估计是关键点也是难点ꎮ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ꎬ并提出了消除十字亮线引起的干扰的新方法ꎮ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ꎮ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ꎮ实验结果表明ꎬ运动模糊参数估计精确ꎬ运动模糊方向控制在1ʎ以下ꎬ运动模糊尺度控制在1个像素以内ꎮ同时采用维纳滤波算法来恢复运动模糊图像ꎬ效果优异ꎬ可获得细节清晰的图像ꎮ关键词㊀点扩散函数(PSF)ꎬ模糊方向ꎬ模糊尺度ꎬRadon变换ꎬ维纳滤波0㊀引言采集图像时ꎬ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ꎬ从而造成的图像模糊称为运动模糊[1]ꎮ在不同的图像应用领域ꎬ比如天文㊁军事㊁医学㊁工业控制㊁道路监控以及刑侦等方面ꎬ清晰的图像是采集图像信息进行各种分析的重要前提ꎮ因此ꎬ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ꎮ在研究运动模糊图像复原中ꎬ对点扩散函数(pointspreadfunctionꎬPSF)的估计是关键点也是难点[2]ꎮ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ꎮ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ꎬ所求模糊方向绝对误差控制在2ʎꎬ但该算法对于低信噪比图像的估计不理想ꎮ文献[4]提出了在改进的倒频域中使用位平面分解提取算法结合Radon变换ꎬ提取出了含模糊方向信息的清晰中央细线条纹ꎮ但是该算法在估计小尺度模糊中出现了一些波动ꎬ其效果不是很稳定ꎮ文献[5]利用全局均值标准差法对频谱图进行阈值分割来估计模糊尺度ꎬ但在阈值的选取上比较复杂ꎮ本文从频谱分析角度出发ꎬ利用Radon变换原理来求解点扩散函数中的运动模糊方向ꎬ并消除了频谱图中的十字亮线出现导致的干扰ꎮ同时利用图像频谱上的中心暗条纹间距来求解运动模糊尺度ꎮ基于估计的PSF参数构建点扩散函数ꎬ利用维纳滤波算法来对运动模糊图像复原ꎮ实验结果表明ꎬ该算法简单可行ꎬ运动模糊参数估计精确ꎬ运动模糊方向误差控制在1ʎ以下ꎬ运动模糊尺度误差控制在1个像素以内ꎮ同时采用维纳滤波算法来恢复运动模糊图像ꎬ效果良好ꎬ可获得细节清晰的图像ꎮ1㊀运动模糊图像的退化模型图像复原处理的关键在于退化模型的确定ꎮ图1中ꎬ用退化函数h(xꎬy)把退化过程模型化ꎬ它和加性噪声n(xꎬy)一起ꎬ作用于输入图像f(xꎬy)上ꎬ产生一幅退化的图像g(xꎬy):833 ㊀高技术通讯2019年第29卷第4期:338~343㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀①②国家自然科学基金(61562074)ꎬ2018年广西高校中青年教师基础能力提升(2018KY0542)ꎬ梧州学院重点科研(2017B006)和梧州学院中青年骨干教师培养工程资助项目ꎮ女ꎬ1981年生ꎬ硕士ꎬ副教授ꎻ研究方向:图像处理ꎬ电路系统ꎻ联系人ꎬE ̄mail:liaoqiu123456@163.com(收稿日期:2018 ̄04 ̄19)图1㊀图像退化的模型图中h(xꎬy)涵盖了整个退化的物理过程ꎬ这正是寻找的退化数学模型函数ꎬ即需要估计的点扩散函数PSFꎮ如果空间域H是线性的㊁空间不变的ꎬ则在空间域中退化图像可由式(1)给出:g(xꎬy)=h(xꎬy)∗f(xꎬy)+n(xꎬy)(1)其中符号∗表示卷积ꎬ空间域的卷积和频域的乘法组成了一个傅立叶变换对ꎬ式(1)在频域上可以表示成式(2)ꎮG(uꎬv)=H(uꎬv)F(uꎬv)+N(uꎬv)(2)其他运动产生的模糊在一定条件下都可以转换为分段匀速直线运动模糊ꎬ其点扩散函数可表示为式(3)ꎮh(xꎬy)=1L㊀0ɤxɤLcosθꎬ0ɤyɤxtanθ0㊀其他{(3)上式中ꎬθ指运动方向与水平方向之间的夹角ꎬ称为运动模糊方向ꎮL指在运动方向上像素移动的距离ꎬ称为运动模糊尺度ꎮ以下讨论的运动模糊仅由水平匀速直接运动导致ꎬ假如图像沿水平正方向移动ꎬ则h(xꎬy)变为h(xꎬy)=1L㊀㊀0ɤxɤLꎬy=0(4)对式(4)中的点扩散函数做傅立叶变换:H(uꎬv)=ʏ+ɕ-ɕʏ+ɕ-ɕh(xꎬy)e-j2π(ux+vy)dxdy=ʏL01Le-j2πuxdx=sin(πuL)πuLe-jπuL(5)所以H(uꎬv)是一个sinc函数ꎬ当uL=0ꎬH(uꎬv)取最大值ꎬ当uL为非0整数时ꎬH(uꎬv)=0ꎬ同时使得G(uꎬv)=0(在不考虑噪声的情况下)ꎬ也就是说在运动模糊图像的频谱图中将会出现明暗相间并平行的条纹ꎮ经过若干图像进行实验ꎬ结果表明运动模糊图像频谱图中的亮条纹和模糊方向之间是垂直的关系ꎬ见图3ꎮ在文献[6 ̄8]中也提到了该结论ꎮ图2给出了实验中的一幅原图和运动模糊图像(设定的模糊方向为30ʎꎬ模糊尺度为20像素)ꎮ图2㊀清晰图像和运动模糊图像图3为将运动模糊图像直接进行傅立叶变换后的频谱图与对其进行压缩居中后的频谱图对比ꎮ图3㊀运动模糊图像的频谱图对比依据傅立叶变换的时域特性ꎬ亮条纹与运动模糊方向是垂直关系ꎬ所以要检测PSF中的运动模糊方向这个参数ꎬ只需要检测出其频谱图中亮条纹方向即可ꎮ2㊀运动模糊参数的估计为测出频谱图中亮线的方向ꎬ早期的文献中大多采用Hough变化来检测亮线的方向ꎬ如文献[9ꎬ10]ꎮ由于Hough变换的应用以二值图像为基础ꎬ实际处理中难以对一幅图像进行恰当的二值分割ꎬ因此在大部分情况下ꎬ与Hough变换相比ꎬRadon变换更加精细和准确ꎮ本文正是基于Radon变换原理来检测频谱图中亮线的方向ꎮ933廖秋香等:运动模糊图像PSF参数估计与图像复原研究2.1㊀运动模糊方向的估计Radon变换的本质是将直角坐标系的函数做了一个空间转换ꎬ即将原来的XY平面内的点映射到极坐标(ρꎬθ)空间ꎬ那么原来在XY平面上的一条直线的所有的点在极坐标(ρꎬθ)平面上都位于同一点ꎮ记录极坐标(ρꎬθ)平面上的点的积累厚度ꎬ便可知XY平面上的线的存在性ꎮRadon变换就是图像中的像素点在某个方向上的一个积分ꎬ所以ꎬ图像中高灰度值的直线投影到(ρꎬθ)空间将会形成亮点ꎬ而低灰度值的直线投影到(ρꎬθ)空间将会形成暗点ꎮ因此对XY平面内直线的方向检测就转变为在极坐标(ρꎬθ)空间中对亮点㊁暗点的检测ꎮRadon变换定义示意图如图(4)所示ꎮ图4㊀Radon变化定义示意图在实验过程中ꎬ对运动模糊图像进行灰度化ꎬ并进行二维快速傅立叶变换ꎬ生成其频谱图ꎮ将频谱压缩居中后可以发现ꎬ以原点为中心出现的对称平行线条是沿着同一个方向ꎬ这个方向就是与运动模糊图像的模糊方向相垂直的方向ꎮ然后对频谱图进行1~180ʎ的Radon变换ꎬ结果得到的是一个180列的矩阵Rꎬ矩阵R中各列的取值正是模糊图像频谱图在某个方向上沿一族直线积分所得的投影值ꎮ当Radon变换是在运动模糊方向上时ꎬ因为频谱中的亮㊁暗条纹与积分直线平行ꎬ所得的投影向量中就会有一个最大值ꎬ且此最大值就是整个矩阵中的最大值ꎮ通过找到R矩阵中的最大值所在的列ꎬ便可得到运动方向ꎮ实验结果如表1所示ꎮ实验过程中进一步增大模糊尺度到52㊁55㊁58㊁60㊁70㊁100㊁150㊁200㊁500ꎬ模糊尺度增大ꎬ可以扩表1㊀不同模糊尺度下的实验结果模糊尺度/设定运动方向值(ʎ)测量运动方向值(ʎ)误差50/2590出错50/2626060/3030060/3535070/4041170/45450200/50500200/55550500/60600500/64640500/6590出错大测量范围到25~66ʎꎬ影响不是很大ꎮ分析表1的实验结果ꎬ当运动方向为26~64ʎ范围时ꎬ基本能准确测出运动模糊图像的运动方向ꎬ误差最大为1ʎꎬ非常准确ꎮ但如果运动方向不在26~64ʎ范围内ꎬ结果将会出错ꎬ出现90ʎ或者180ʎꎮ分析原因是频谱图中出现了十字亮线ꎬ对结果形成了干扰ꎮ由于十字亮线的存在直接影响到实验的结果ꎬ必须要对其进行处理ꎮ文献[8]中采用分块取阈值的方法来避开十字亮线的干扰ꎬ但阈值的选取没有固定的算法ꎮ文献[11]中采取的是对二值频谱图进行自适应形态学滤波ꎬ算法复杂ꎮ文献[12]采取滑动邻操作的办法ꎬ对频谱图中每个像素3ˑ3邻域范围内的像素灰度取平均值ꎬ以此作为该像素二值化处理的依据从而去除十字亮线的干扰ꎮ但这种方法只适用于二值化后的频谱图ꎬ且容易删除频谱ꎬ影响检测精度ꎮ文献[13]中通过图像大小确定十字亮线的位置ꎬ再根据亮线宽度判断该亮线是否是由于图像中的条纹引起的十字亮线ꎬ若是ꎬ就重新对该像素值赋其邻域的灰度值ꎬ从而除去十字亮线ꎮ本文的算法正是基于文献[13]的一个改进ꎮ十字亮线导致计算结果出现90ʎ或者是180ʎꎬ可以在程序中设置一个判断ꎬ当结果出现90ʎ或者是180ʎ时ꎬ就对其赋零值ꎬ赋完后继续对新的R矩阵找最大值ꎬ这样就可以很容易地避开了十字亮线对结果的干扰ꎮ实验结果如表2所示ꎮ043 高技术通讯㊀2019年4月第29卷第4期表2㊀改进算法后不同模糊尺度下的实验结果模糊尺度/设定运动方向值(ʎ)测量运动方向值(ʎ)误差50/2525050/2626060/3030060/3535070/4041170/45450200/50500200/55550500/60600500/6464050/6565060/7575070/80800200/1001000500/1301300500/1501500该算法与文献[13]中所提到的算法相比ꎬ不用判断亮线是否由图像中的条纹引起ꎬ速度更快ꎮ赋零值可以直接避开该十字亮线的干扰ꎮ从表2实验结果可以看出ꎬ算法改进后有效地避免了十字亮线的干扰ꎬ同时对于原来的实验精度没有影响ꎬ误差控制在1ʎ以下ꎮ该算法原理简单㊁有效㊁容易实现ꎮ图5为实验结果对比ꎮ图5㊀实验结果对比2.2㊀运动模糊尺度的估计基于对运动模糊图像频谱的分析和Radon变换原理ꎬ在估计运动模糊尺度参数时引入了投影的理论ꎮ设图像有N行ꎬ对式(5)进行离散化ꎬ得到表达式:H(u)=sin(πuL/N)πuL/N(6)令H(u)=0ꎬ则sin(πuL/N)=0ꎬ假设有2个频谱图上连续的零点u1ꎬu2ꎬ则满足πu2LN-πu1LN=πꎬ化简可得到u2-u1=NLꎬ而(u2-u1)就是运动模糊图像频谱图中暗条纹之间的距离ꎬ设为Dꎬ则得到式(7)ꎮ㊀㊀L=ND(7)求解运动模糊尺度Lꎬ只需求出频谱图中的暗条纹间距即可ꎮ由于频谱图中的暗条纹不是垂直方向ꎬ所以首先将频谱图顺时针旋转θ度(θ为之前Radon变换所求出的运动模糊方向)至水平方向ꎬ图6为Lena的运动模糊图像(LEN=50ꎬ模糊尺度取50ʎ)的频谱图及旋转至水平方向的频谱图ꎮ图6㊀频谱图旋转前后对比对旋转后的频谱图进行垂直投影ꎬ得到垂直投影图ꎬ图7为频谱图垂直投影后的图像ꎮ图7㊀频谱垂直投影图143 廖秋香等:运动模糊图像PSF参数估计与图像复原研究在投影图中查找暗条纹对应的极值点dk(k=1ꎬ2ꎬ )ꎮ根据式(7)来计算运动模糊尺度Lꎬ实验结果见表3ꎮ表3㊀图6(b)中暗条纹的间距(像素)暗条纹序列u1u2u2u3u3u4u4u5暗条纹间距D20202041暗条纹序列u5u6u6u7u7u8u8u9暗条纹间距D21202120㊀㊀其中u4u5为中心两侧间距ꎬ是两倍的暗条纹间距ꎬ将表格中的8组数据取平均值得D=20.3ꎬ图像行数N=1024ꎬ带入得运动模糊尺度L=N/D=50.44ꎬ实际设置的运动模糊尺度为50ꎬ表明测量非常准确ꎬ误差不到1个像素ꎮ3㊀运动模糊图像复原PSF参数估计出来后ꎬ采用经典的线性图像复原方法维纳滤波来对图像进行复原ꎮ维纳滤波器是一种基于最小均方误差准则的最优估计器ꎬ如下式所示:㊀㊀e2=Ef-f^()2{}(8)式中ꎬe2为统计误差ꎬf^是使统计误差为最小的估计值ꎬE表示数学期望ꎬf是未退化的图像ꎮ该表达式在频域可表示为式(9):F^(uꎬv)=1H(uꎬv)[|H(uꎬv)2||H(uꎬv)2+Sη(uꎬv)/Sf(uꎬv)|]G(uꎬv)(9)其中ꎬH(uꎬv)表示退化函数ꎬ|H(uꎬv)2|=H∗(uꎬv)H(uꎬv)ꎬH∗(uꎬv)表示H(uꎬv)的复共轭ꎮSη(uꎬv)=|N(uꎬv)|2是噪声的功率谱ꎬSf(uꎬv)=|F(uꎬv)|2是未退化图像的功率谱ꎮ比率Sη(uꎬv)/Sf(uꎬv)称为噪信功率比ꎮ这里讨论的两个量是噪声平均功率和图像平均功率ꎬ分别定义为ηA=1MNðuðvSη(uꎬv)(10)fA=1MNðuðvSf(uꎬv)(11)上式中ꎬM和N分别代表图像和噪声数组的垂直和水平大小ꎮ设它们的比值为R=ηAfA(12)图8为实验结果对比ꎬ选取不同的R值ꎬ复原效果不同ꎬ图8(c)为R=0.0000019的复原结果ꎬ图8(d)为R=0.00097的复原效果ꎮ从实验结果来看ꎬ适当增大R的值ꎬ复原效果较好ꎮ尽管得到的结果里面仍然包含一些噪声ꎬ但从视觉上看已经比较接近原始图像了ꎮ图8㊀复原效果对比4㊀结论为了求取运动模糊图像的点扩散函数PSF中的两个重要参数ꎬ本文利用Radon变换原理来求解PSF中的运动模糊方向ꎬ并对十字亮线出现导致的干扰进行了优化和改善ꎮ利用求解图像频谱上的中心暗条纹间距来估算运动模糊尺度ꎮ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ꎮ实验结果表明ꎬ运动模糊参数估计精确ꎬ运动模糊方向误差控制在1ʎ以下ꎬ运动模糊尺度误差控制在1个像素以内ꎮ同时采用维纳滤波算法来恢复运动模糊图像ꎬ效果良好ꎬ可获得细节清晰的图像ꎮ243 高技术通讯㊀2019年4月第29卷第4期参考文献[1]梁宛玉ꎬ孙权森ꎬ夏德森.利用频谱特性鉴别运动模糊方向[J].中国图象图形学报ꎬ2011ꎬ16(7):1164 ̄1169[2]王玉全ꎬ隋宗宾.运动模糊图像复原算法综述[J].微型机与应用ꎬ2014ꎬ33(19):54 ̄57[3]贤光ꎬ颜昌翔ꎬ张新洁.运动模糊图像点扩散函数的频谱估计法[J].液晶与显示ꎬ2014ꎬ29(5):751 ̄754[4]吕霞付ꎬ王博化ꎬ陈俊鹏.基于位平面分解方法的运动模糊图像PSF参数辨识[J].半导体光电ꎬ2016ꎬ37(3):449 ̄453[5]许兵ꎬ牛燕雄ꎬ邓春雨ꎬ等.基于图像频谱全局均值标准差分割的点扩散函数估计[J].光学技术ꎬ2015ꎬ41(4):341 ̄345[6]高树辉ꎬ樊攀登ꎬ蔡能斌.基于Matlab平台的运动模糊图像复原研究[J].中国人民公安大学学报(自然科学版)ꎬ2015ꎬ4:5 ̄8[7]陈至坤ꎬ韩斌ꎬ王福斌ꎬ等.运动模糊图像模糊参数辨识与逐行法恢复[J].科学技术与工程ꎬ2016ꎬ16(5):177 ̄180[8]乐翔ꎬ程建ꎬ李民.一种改进的基于Radon变换的运动模糊图像参数估计方法[J].红外与激光工程ꎬ2011ꎬ40(5):963 ̄969[9]黄琦ꎬ张国基ꎬ唐向东.基于霍夫变化的图像运动模糊角度识别法的改进[J].计算机应用ꎬ2008ꎬ28(1):211 ̄213[10]陈波.一种新的运动模糊图像恢复方法[J].计算机应用ꎬ2008ꎬ28(8):2024 ̄2026[11]胡硕ꎬ张旭光ꎬ吴娜.基于Radon变换的运动模糊方向估计的改进方法[J].高技术通讯ꎬ2015ꎬ25(8 ̄9):822 ̄828[12]孔勇奇ꎬ卢敏ꎬ潘志庚.频谱预处理模糊运动方向鉴别的改进算法[J].中国图象图形学报ꎬ2013ꎬ18(6):637 ̄646[13]唐春菊.基于频谱分析的运动模糊图像参数检测[J].太赫兹科学与电子信息学报ꎬ2015ꎬ13(1):148 ̄152ResearchonPSFparameterestimationandimagerestorationofmotionblurredimageLiaoQiuxiangꎬLuZaishengꎬPengJinhu(GuangxiCollegesandUniversitiesKeyLaboratoryofImageProcessingandIntelligentInformationSystemsꎬWuzhouUniversityꎬWuzhou543002)AbstractTherestorationofmotionblurredimageshasimportanttheoreticalandpracticalsignificanceforimprovingthequalityoftheimage.Estimationofpointspreadfunction(PSF)iscrucialanddifficultinresearchonrestorationofmotionblurredimages.ThemotionblurdirectioninpointspreadfunctionisgainedbyusingtheRadontransformprincipleꎬandanewmethodtoeliminatetheinterferencecausedbythecrosslineisproposed.Themotionblurex ̄tentiscalculatedbyusingthecentraldarkfringedistanceonthemotionblurredimagespectrum.TheWienerfilte ̄ringalgorithmisusedtorestorethemotionblurredimagebasedontheestimatedPSFparameters.Theexperimentresultsshowthatthemotionblurparametersareestimatedaccuratelyꎬtheestimatederrorinblurreddirectionislessthan1degreeꎬandtheestimatederrorofblurredextentislessthan1pixel.AtthesametimeꎬtherestorationbasedontheWienerfilteringalgorithmhasgoodrestoreeffectandgaincleardetails.Keywords:pointspreadfunction(PSF)ꎬblurreddirectionꎬblurredextentꎬRadontransformꎬWienerfilte ̄ring343廖秋香等:运动模糊图像PSF参数估计与图像复原研究。

二维运动模糊图像的处理

二维运动模糊图像的处理

二维运动模糊图像的处理二维运动模糊是数字图像处理中常见的一种模糊形式,它是由于物体或相机在图像采集或传输过程中的运动造成的。

二维运动模糊通常表现为图像中物体在运动方向上出现模糊延伸的现象,这会导致图像细节的丢失,降低图像的清晰度和质量。

针对二维运动模糊图像的处理是数字图像处理中的重要课题,本文将介绍二维运动模糊图像的特点和处理方法,希望可以为相关领域的研究和应用提供一定的帮助。

一、二维运动模糊图像的特点1. 延伸模糊二维运动模糊图像的最显著特点就是物体在运动方向上呈现延伸模糊的现象。

这种模糊形式通常是由于图像中物体或相机的运动造成的,例如快门相机移动、物体运动等。

2. 高频细节丢失二维运动模糊会导致图像中的高频细节丢失,图像清晰度降低,局部细节信息模糊不清,影响图像的观感和识别效果。

3. 影像质量降低由于二维运动模糊导致的图像清晰度下降和细节丢失,整体的图像质量也将受到影响,降低图像的识别和分析效果。

二、处理二维运动模糊图像的方法针对二维运动模糊图像,可以采用以下几种主要的处理方法进行处理,以尽可能地恢复图像的清晰度和细节信息。

1. 基于退化模型的复原方法基于退化模型的复原方法是一种较为常用的二维运动模糊图像处理方法。

该方法通过建立图像的退化模型,从数学上描述了二维运动模糊的产生过程,然后利用逆滤波、维纳滤波等数学方法对图像进行复原。

该方法需要先估计出图像的模糊参数,然后根据模糊参数进行复原处理。

但是该方法对图像噪声敏感,容易产生伪影和失真。

2. 运动模糊参数估计方法针对二维运动模糊的特点,可以通过运动模糊参数估计方法来获取模糊参数,包括方向、长度、速度等。

一旦获取了准确的模糊参数,就可以利用逆滤波、维纳滤波等算法进行图像处理。

常用的参数估计方法包括Wiener滤波、物体轨迹分析等。

3. 结合超分辨率技术超分辨率技术是一种有效的图像复原方法,可以通过图像内部信息的高效利用和外部信息的引入,从而提高图像的分辨率。

二维运动模糊图像的处理

二维运动模糊图像的处理

二维运动模糊图像的处理二维运动模糊图像是指由于被摄物体或相机在拍摄过程中的运动而导致的图像模糊现象。

在许多摄影和图像处理应用中,我们经常会遇到二维运动模糊图像,比如在拍摄运动物体时或者拍摄时相机移动等情况下。

为了提高图像的质量和清晰度,我们需要对这些二维运动模糊图像进行处理,以恢复其原始清晰度和细节。

在本文中,我们将讨论二维运动模糊图像的处理方法,包括数学模型的建立、算法的选择和实际应用技巧等内容。

一、二维运动模糊的数学模型在处理二维运动模糊图像之前,我们首先需要建立一个数学模型来描述这种模糊现象。

二维运动模糊可以用一个数学公式来表示,即图像的模糊版本可以被表示为原始图像的线性平均值。

具体来说,对于一个大小为M*N的二维图像I,其经过二维运动模糊之后的模糊图像B可以表示为:B(x, y) = 1/L * Σ[I(x - u*t, y - v*t)], t = 0,1,2,...,L-1(x, y)是图像B中的像素坐标,(u, v)是运动的方向向量,t是时间步长,L是时间步长的总数。

上述公式表示了在运动方向上图像像素的线性平均。

根据上述数学模型,我们可以进一步研究如何通过算法来处理二维运动模糊图像。

二、二维运动模糊图像的处理算法针对二维运动模糊图像的处理,我们可以采用各种各样的算法和方法。

下面我们将介绍一些常用的算法。

1. 经典算法:最小二乘法最小二乘法是一种经典的算法,它可以用于估计图像的运动模糊参数。

这种方法通过最小化像素值的误差来估计运动方向和模糊长度。

最小二乘法可以有效地处理线性运动模糊,但对于非线性运动模糊效果不佳。

2. 运动模糊滤波器运动模糊滤波器是一种专门用于处理二维运动模糊图像的滤波器。

它可以通过对原始图像进行卷积来恢复清晰图像。

运动模糊滤波器可以根据不同的运动参数来调整滤波器的参数,以适应不同的运动模糊情况。

3. 傅里叶变换傅里叶变换是一种广泛应用于图像处理领域的算法,它可以用于处理运动模糊图像。

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。

【精选】运动模糊图像复原

【精选】运动模糊图像复原

数字图象处理实验报告2011年5月5日目录1 绪论 (3)2、图像退化与复原 (4)2.1 图像降质的数学模型 (4)2.2匀速直线运动模糊的退化模型 (5)2.3点扩散函数的确定 (7)2.3.1典型的点扩散函数 (7)2.3.2运动模糊点扩散函数的离散化 (8)3、运动模糊图象的复原方法及原理 (9)3.1逆滤波复原原理 (9)3.2维纳滤波复原原理 (10)3.3 有约束最小二乘复原原理 (11)4、运动模糊图像复原的实现 (12)4.1 运动模糊图像复原的MATLAB实现 (13)4.2 复原结果比较 (16)实验小结 (16)参考文献 (17)前言在图象成像的过程中,图象系统中存在着许多退化源。

一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度;而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。

前者称为点退化,后者称为空间退化。

图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。

但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用,因而己经成为迅速兴起的研究热点。

图象复原就是研究如何从所得的变质图象中复原出真实图象,或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。

造成图象变质或者说使图象模糊的原因很多,如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动而造成的图象模糊则称为运动模糊。

所得到图象中的景物往往会模糊不清,我们称之为运动模糊图象。

运动模糊图象在日常生活中普遍存在,给人们的实际生活带来了很多不便。

作为一个实用的图象复原系统,就得提供多种复原算法,使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。

图象复原关键是要知道图象退化的过程,即要知道图象退化模型,并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)象。

由于图象中往往伴随着噪声,噪声的存在不仅使图象质量下降,而且也会影响了图象的复原效果。

从上面论述可以知道,运动造成图象的退化是非常普遍的现象,所以对于退化后的图象进行复原处理非常具有现实意义。

运动模糊图像的处理

运动模糊图像的处理

固窒堕叁兰堡!:堂竺笙苎笙二翌查:!墨垫堡塑型堡堕丝壅些堡这里运用一幅安徽大学的图片来做这项试验:先对图像进行卷积,得到仿真运动的模糊图像,再对其采用wiencrml滤波进行复原得到其复原清晰图。

图2.1(a)为原始清晰图片,图2.1(b)为模糊图片,其中的模糊参数为模糊方向曰=O。

,模糊像素为50,图2.1(c)为采用魏纳滤波法所恢复的图像。

(圈2.1a.原始清晰图)(图2,1b.运动模糊圈)(图2.1c.采用魏纳滤波复原圈)结果进一步说明了利用维纳滤波法取得了良好的效果。

囝堡丝盔堂塑生兰垡堡苎堡垫堕塑型堡塑竺型张嫒≯模拟实例:(原始清晰图)(图3.1a、模糊方向45。

,模糊尺度为31)(图3.1b、恢复酗)(圈3.1c、模糊方向为456,模糊尺度为32+0.6)(图3.1d、恢复图)(幽3.1)离散直观方法恢复模型是一种理想模型,因为它没有考虑到噪声的影响,且恢复的效果与曝光时间内图像的移动距离大小有关,也就是说在一定时间内图像运动的越快恢复起来就越难。

-16-{固窒丝叁堂堡!.堂丝望苎塑兰垦堡垒查塑塑垩垫堡塑型垡塑竺皇坐堡3.3.3未知退化模型的任意方向运动模糊的恢复实验(一)判断运动模糊的方向对于我们不知其运动方向与模糊像素个数的运动模糊图像,我们首先应浚采用胁面所提出的3+3方向的微分乘子法来判断出图像的大致运动方向,因为3+3方向微分乘子判断出的图像值在一pf/2~pf/2之问,而在matlab环境下‘“1的图像角度一般在O~pf之|'白J,所以我们运用3+3方向微分乘予得出的值要稍微做一下变换。

实验中我们采用一幅图书馆窗户斜向运动模糊图像:图35(a)、运动模糊图判断运动模糊方向的程序流程图如下:第一步骤:读入原始模糊图像p(f,.,)。

l-芑』~~——L,,第二步骤:利用双线性差值法求出(-pi/2 ̄pi/2)之阳J各个方向的微分图像狄度差值之和;盯一1M一1』(△g)。

=∑∑I△g(f,戊J仁0J=O其中△g(f,/)。

四DSP实现运动模糊图像的实时恢复

四DSP实现运动模糊图像的实时恢复
摘 要 为解 决相机 与被拍摄物 体之 间存在较大相对运动而产 生的图像模糊 ,提 出使用 3个 定点 D P和 1 S 个浮点
D P共同完成运动模糊图像实时恢复的方法。研究运动模糊图像的退化模型,采用维纳滤波方法进行运动模糊图 S
像恢复 。阐述 了定点 DS P完成二维 F T的原理和注意事项 ,说 明了 4个 DS F P在 图像恢 复过 程中各 自的功能。对于
52 52 1 ̄ 1 大小的图像 , 定点 D P S 完成二维 F T的时 间为 l. s 浮点 D P F 7m, 7 S 完成浮 点数据 乘法和 除法 的时间总共 为
3 . ,据 此计算了各个 DS 2 ms 5 P的工作负荷。通 过这些指标说明,此硬件结构可 以完成 5 2 52大小运动模糊 图像 l ̄ 1
维普资讯
第 2 卷第 1 ຫໍສະໝຸດ 8 1 20 06年 1 月 1
电 子
与 信

学 报
v 1 8 .1 0 . No 1 2
J un l f lcr nc & If r to e h oo y o ra eto is o E no mainT c n lg
L uW _① i e ② i Zh ig uM n ① L agrn ③ i Xin -o g
O C ag hnIsi t o O t sFn ca i n hs sC i s cd m ce cs C a g h n10 3 , hn ( hn cu tue f pi , ie n t c Me hnc a dP y i , hn e a e yo i e, h nc u 3 0 C ia) s c e A fS n 1  ̄ Grd ae c o lfC i s c d m S i csC iee c d m ce csB On 0 3 , hn ) ( a u t sho hn e a e yo ce e, hns ae yo ine, e'g1 0 9 C i o e A f n A fS i 0 a

基于倒频谱的运动模糊图像PSF参数估计_谢伟

基于倒频谱的运动模糊图像PSF参数估计_谢伟
图 2 倒频谱生成流程图 Fig. 2 Flow Chart of Cep st rum Generation
在上述流程中 ,为便于图像处理 ,笔者对倒频 谱的计算方法作了一些改动 。同式 (4) ,设 R ( u , v) 为待处理模糊图像的傅立叶频谱 , 则倒频谱的 计算公式如式 (7) 、式 (8) 所示 :
摘 要 :针对任意方向的直线运动模糊图像 ,说明只能直接在运动方向上得到运动参数 ,从而设置二维点扩展 函数 (point sp read f unction , PSF) 。在此基础上 ,应用倒频谱分析法给出了 PSF 参数估计的方法 。实验表明 , 该方法在模糊为任意方向且模糊范围介于 5~55 像素时对参数的估计误差较小 ,能保证较好的恢复质量 ;当 模糊范围超出该范围时 ,估计误差急剧加大 ,估计值不可信 ,无法保证恢复质量 。 关键词 :图像恢复 ;运动模糊 ;点扩展函数 ;倒频谱 中图法分类号 : P237. 3
Blurred Image
2. 2 实现步骤 利用倒频谱进行参数估计的基本步骤如下 :
①对模糊图像去噪 ,尤其注意对于椒盐噪声应在 尽量保留高频分量的情况下减小噪声 ; ② 在傅立 叶频谱的基础上计算图像的倒频谱 ; ③找到谱上 的最小值 ,该值的位置信息给出了模糊参数 。生 成倒频谱的基本流程如图 2 所示 。
在傅立叶频谱的基础上 ,进一步采用倒频谱 进行分析就可以克服以上问题 。原始的倒频谱定
义来自文献 [ 7 ] ,后来在保留原定义实质的前提
下 ,对该方法进行了改进 ,在完成求取对数步骤后
对得到的数据作傅立叶反变换 ,把得到的数据称
为倒频谱 。如果输入信号为实数 ,假设 X (ejw ) 为
一维信号的傅立叶频谱 , 则实数倒频谱 ( real cep2

运动模糊图像的PSF参数辨识

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
C o m p u t e r E n g i n e e r i n g a n d A p p l i c a t i o n s 计算 机 工程 与应用
◎ 图 形 图像 处 理 @
运 动模 糊 图像 的 P S F参数 辨 识
倪 时金 , 李 星野 , 吴婷婷
N1 S h i j i n , L I Xi n g y e , WU T i n g t i n g
a n d A p p l i c a t i o n s , 2 0 1 3 , 4 9 ( 6 ) : 1 5 2 - 1 5 5 .
Ab s t r a c t : T h e mo t i o n b l u r g e n e r a t e d b y t h e r e l a t i v e mo t i o n d u r i n g t h e o b j e c t a n d t h e i ma g i n g s y s t e m i s o n e o f t h e mo s t c o n- r mo n r e a s o n s f o r i ma g e d e g r a d a t i o n , S O t h e p r e c i s i o n e s t i ma t i o n o f he t mo t i o n b l u r p a r a me t e r s ( b l u r o r i e n t a t i o n a n d l e n g t h ) h a s

图像运动模糊还原算法

图像运动模糊还原算法

图像运动模糊还原算法当以较低帧率的图片,能够取得较流畅的感受,即对运动模糊图像的还原问题。

搭建基于单幅模糊图像盲复原的框架,对图像进行双边滤波的预处理,平滑图像的同时保留住了本身就微弱的边缘信息;另一方面使用冲击滤波器适当增强边缘信息,增强图像的边缘特征。

将有用的边缘特征,代入迭代优化问题模型来估计模糊核。

建立运动模糊模型后,便可知上述估计出的模糊核,为运动模糊的模糊角度与模糊尺度。

对模糊图像进行傅里叶变换,然后再取其模值的对数,对频域图像进行Canny算子边缘提取,可见两条二值化直线,再利用Hough变换来检测直线,该直线段方向即为运动模糊角度,两直线间的距离即为2倍的模糊尺度,再利用包含稀疏先验的正则函数来恢复清晰图像。

估计出模糊核,并恢复清晰图像。

标签:图像动态恢复;模糊角度;模糊核;双边滤波引言在日常生活中,当我们看到对面的物体时,眼睛中所看到的每帧的画面都有一个运动的过程包含于其中。

当摄像机在工作的时并不是一帧一帧静止的拍摄,它所摄下的每一帧已经包含以内的所有视觉信息,看观看录像的时候按下暂停键,我们得所到的并不是一幅清晰的暂停画面,而是一张较为模糊的图像。

电脑中游戏里的每一帧就是一幅静止画面,如果在运动的过程中抓一张图片下来,得到的肯定是一幅清晰的静态图。

为了能够有效应对在较低的频率当中可以获得更加流畅的感觉,常常使用多种能够模拟出动态模糊效果的算法。

一、简要分析以较低帧率的图片,也能够取得较流畅的感受,即研究在一定客观准则下,如何根据运动模糊图像,估计出原本未退化图像的最优值。

首先,考虑在匀速直线运动方向上的单幅模糊图像。

对单幅运动模糊图像进行滤波预处理,提取出该图的边缘图,参与模糊核的估计。

其次,按照运动模糊模型,构建一个代价函数形式,寻求最小二乘残差和两个正则化形式的最小化,通过数理模拟,预测清晰图像。

数字图像的矩阵表示和矢量表示設[f]是N*N离散图像矩阵,则数字图像的矩阵形式为:其矢量表示为:其中,f 为图像按列逐列扫描排列而成的N2X1的图像的向量表示;f N表示图像矩阵f]的第n列的的NX1图像列向量,也是图像向量表示的第n个子向量。

运动模糊图像课程设计

运动模糊图像课程设计

运动模糊图像课程设计一、教学目标本课程旨在让学生掌握运动模糊图像的基本概念、原因及解决方法。

通过本课程的学习,学生应能理解运动模糊的成因,掌握常见的运动模糊图像处理技巧,并能够运用这些技巧解决实际问题。

具体来说,知识目标包括:1.了解运动模糊图像的定义、成因和分类。

2.掌握运动模糊图像的处理方法,如去模糊、降噪和增强等。

3.了解运动模糊图像处理在实际应用中的重要性,如摄影、医学成像和机器视觉等领域。

技能目标包括:1.能够使用相关软件或工具对运动模糊图像进行处理。

2.能够分析运动模糊图像的成因,并选择合适的处理方法。

3.能够对处理结果进行评估,并进行优化。

情感态度价值观目标包括:1.培养学生的创新意识和解决问题的能力。

2.培养学生对图像处理技术的兴趣,以及对科技发展的敏感度。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括运动模糊图像的基本概念、成因、处理方法及其应用。

具体安排如下:1.运动模糊图像的基本概念:介绍运动模糊图像的定义、特点和分类。

2.运动模糊图像的成因:讲解运动模糊的物理原因、数学模型及其与曝光时间的关系。

3.运动模糊图像的处理方法:介绍常见的运动模糊图像处理方法,如去模糊、降噪和增强等,并通过实际案例进行讲解。

4.运动模糊图像处理的应用:探讨运动模糊图像处理在摄影、医学成像和机器视觉等领域的应用。

三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性,本课程将采用多种教学方法,如讲授法、案例分析法和实验法等。

1.讲授法:通过讲解运动模糊图像的基本概念、成因和处理方法,使学生掌握相关理论知识。

2.案例分析法:分析实际案例,使学生更好地理解运动模糊图像处理的原理和方法。

3.实验法:让学生动手实践,使用相关软件或工具对运动模糊图像进行处理,培养学生的实际操作能力。

四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施,丰富学生的学习体验,我们将选择和准备以下教学资源:1.教材:选用国内外优秀的运动模糊图像处理教材,作为学生学习的基础资料。

边缘区域约束引导的运动模糊图像复原

边缘区域约束引导的运动模糊图像复原

边缘区域约束引导的运动模糊图像复原第一章:引言- 介绍图像复原的重要性和背景- 说明边缘区域约束引导在图像复原中的作用- 阐述运动模糊图像复原的研究现状和存在问题第二章:边缘区域约束引导在图像复原中的应用- 介绍边缘检测的方法和技术- 阐述如何将边缘区域约束引导应用于图像复原中- 分析边缘区域约束引导在图像复原中的作用和效果第三章:运动模糊图像复原的基本原理- 介绍运动模糊的基本概念和分类- 阐述运动模糊的成因和表现形式- 介绍运动模糊图像复原的基本原理和常用的复原方法第四章:边缘区域约束引导的运动模糊图像复原方法- 提出一种边缘区域约束引导的运动模糊图像复原方法- 阐述该方法的具体流程和实现步骤- 分析该方法在不同场景下的复原效果和应用价值第五章:实验结果和分析- 介绍实验数据集和方法评价指标- 对比本文提出的方法与其他常用方法的实验结果- 分析实验结果和优缺点,并探讨未来研究方向第六章:结论- 总结本文研究的重要意义和贡献- 简述本文提出的边缘区域约束引导的运动模糊图像复原方法的优劣- 展望未来研究方向。

第一章:引言随着现代数字图像技术的迅猛发展,图像处理和图像分析的应用范围越来越广泛,涉及到许多领域,例如医学、工业、军事等。

图像复原作为图像处理中的一项重要技术,旨在恢复被损坏的图像的原始细节和清晰度,使图像更具可视性和更适合进一步的分析和处理。

在图像复原中,常常会遇到一些挑战,例如图像受到噪声、模糊或失真的影响等。

其中,运动模糊是一种常见的图像失真类型,通常是由于相机或物体的移动而产生的。

由于运动模糊可引起图像的细节损失和清晰度降低,因此如何对运动模糊的图像进行修复是图像处理领域中的一个热门研究课题。

然而,针对运动模糊的图像复原存在许多困难。

首先,在运动模糊的情况下,像素点的运动轨迹可能因速度、方向和强度等因素而变化,因此需要研究出能够有效适应不同运动轨迹的图像复原算法。

其次,在进行图像复原时,常常会出现图像的边缘模糊化的问题,这会影响图像的视觉效果和应用效果。

运动模糊图像的模糊核估计及图像恢复

运动模糊图像的模糊核估计及图像恢复

攻读研究生期间主要的研究成果……………………………………………………37
两南人学硕{:学伊论文
摘要
运动模糊图像的模糊核估计及图像恢复
计算机应用技术硕士研究生庞涛 指导教师 程小平教授


曝光时间内的运动模糊能够造成令人厌烦的模糊图像从而毁掉很多的照片。运动模糊可 以通过减少曝光时间来减弱,但是这样又会引来其他的问题比如会带来传感器的噪声。用三 脚架或者其他专业的设备能够消除运动模糊,但是这些装备由于体积大摄影者通常习惯于传 统的手携式的相机。为不产生不自然的色调用户可以不使用闪光效果。在本文的实验中,很 多现实生活中的照片由于运动模糊被模糊了,因此一种去除图像中运动模糊的方法显得尤为
2.8小结………………………………………………………………………………………………………..12
第3章图像模型……………………………………………………………………..13 3.1图像退化模型……………………………………………………………………13 3.2图像自然梯度……………………………………………………………………14 3.3小结………………………………………………………………………………15 第4章模糊核估计算法………………………………………………………………l 6 4.1算法流程…………………………………………………………………………16 4.2估计模糊核………………………………………………………………………16 4.3本章小结…………………………………………………………………………1 8 第5章图像恢复算法…………………………………………………………q……19 5.1逆滤波恢复算法…………………………………………………………………l 9
such as
new method to remove the effects of unknown motion blur from
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

目录第1章绪论 ....................................................................... 错误!未定义书签。

选题目的及背景 ........................................................................... 错误!未定义书签。

国内外发展和现状 ....................................................................... 错误!未定义书签。

数字图像恢复技术的应用领域 ................................................... 错误!未定义书签。

论文的内容与基本结构 ............................................................... 错误!未定义书签。

第2章运动模糊图像退化模型 .......................................... 错误!未定义书签。

图像噪声 ....................................................................................... 错误!未定义书签。

噪声的特征................................................................................ 错误!未定义书签。

噪声的分类................................................................................ 错误!未定义书签。

图像退化模型 ............................................................................... 错误!未定义书签。

退化模型.................................................................................... 错误!未定义书签。

论文的内容与基本结构 ............................................................... 错误!未定义书签。

第3章图像复原 .................................................................... 错误!未定义书签。

退化模型 ....................................................................................... 错误!未定义书签。

噪声的特征................................................................................ 错误!未定义书签。

噪声的特征................................................................................ 错误!未定义书签。

噪声的分类................................................................................ 错误!未定义书签。

退化模型 ....................................................................................... 错误!未定义书签。

噪声的特征................................................................................ 错误!未定义书签。

噪声的特征................................................................................ 错误!未定义书签。

噪声的分类................................................................................ 错误!未定义书签。

结论与展望 ............................................................................. 错误!未定义书签。

致谢 ...................................................................................... 错误!未定义书签。

参考文献................................................................................. 错误!未定义书签。

第1章绪论选题目的及背景正像任何一门学科的产生一样,数字图象处理这门学科的形成也是和社会生产力发展的需要分不开的。

早期的图象处理是由于通讯方面的要求而发展起来的,这就是本世纪20年代传真技术的发明和发展。

其后,由于宇宙探索方面的要求,需要处理大量在宇宙探测器上拍摄下来的不清楚的其他天体(如月球、火星等)以及地球本身的照片,这些需求大大的促进了数字图象处理技术的发展。

到现在,图象处理技术的发展,己经远远突破了这两个领域,被广泛地应用到科学研究、工农业生产、军事技术、政府部门、医疗卫生等许多领域。

图象复原算法的研究也是数字图象处理中非常重要的一个领域,他的研究成果也被广泛地应用到各个研究和生产领域。

在图象成像的过程中,图象系统中存在着许多退化源。

一些退化因素只影响一幅图象中某些个别点的灰度;而另外一些退化因素则可以使一幅图象中的一个空间区域变得模糊起来。

前者称为点退化,后者称为空间退化。

此外还有数字化、显示器、时间、彩色,以及化学作用引起的退化。

总之,使图象发生退化的原因很多,但这些退化现象都可用卷积来描述,图象的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。

反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”,反问题的一个共同的重要属性是其病态,即其方程的解不是连续地依赖于观测数据,换句话说,观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。

因此,由于采集图象受噪声的影响,最后对于图象的复原结果可能偏离真实图象非常远。

由于以上的这些特性,图象复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。

但由于图象复原技术在许多领域的广泛应用,因而己经成为迅速兴起的研究热点。

图象复原就是研究如何从所得的变质图象中复原出真实图象,或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。

造成图象变质或者说使图象模糊的原因很多,如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动而造成的图象模糊则称为运动模糊。

所得到图象中的景物往往会模糊不清,我们称之为运动模糊图象。

运动模糊图象在日常生活中普遍存在,给人们的实际生活带来了很多不便。

近年来,在数字图象处理领域,关于运动模糊图象的复原处理成为了国内外研究的热点问题之一,也出现了一些行之有效的算法和方法。

但是这些算法和方法在不同的情况下,具有不同的复原效果。

因为这些算法都是其作者在假定的前条件下提出的,而实际上的模糊图象,并不一定能够满足这些算法前提,或者只满足其部分前提。

作为一个实用的图象复原系统,就得提供多种复原算法,使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。

图象复原关键是要知道图象退化的过程,即要知道图象退化模型,并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)图象。

由于图象中往往伴随着噪声,噪声的存在不仅使图象质量下降,而且也影响了图象的复原效果,关于图象噪声的特征将在第二章讨论。

从上面论述可以知道,运动造成图象的退化是非常普遍的现象,所以对于退化后的图象进行复原处理非常具有现实意义。

图象复原的目的就是根据图象退化的先验知识,找到一种相应的反过程方法来处理图象,从而尽量得到原来图象的质量,以满足人类视觉系统的要求,以便观赏、识别或者其他应用的需要。

无人侦察机在高速运动中进行拍摄,由于振动、飞机的运动及相机的摆动等原因使相机在曝光时被照物影像与感光介质间存在相对运动,这种相对运动会造成图象的模糊,使图象产生拖尾效应,极大的影响了相机成像质量,使航空拍摄图象的分辨率明显下降。

这种图象会造成目标很难识别或无法提取,所以必须对其进行恢复。

除此之外对于运动模糊图象的复原方法研究非常具有现实意义。

因为运动模糊图象在日常生活中普遍存在,给人们的实际生活带来了很多不便甚至危及人的生命安全。

一个典型的例子就是随着我国经济迅速发展,城市中的汽车越来越多。

汽车的增多引发了很多交通事故,其中一个很重要的原因就是有些司机缺乏交通安全意识,在灯控路口,乱闯红灯或超速行驶。

这些交通事故不仅危害到人们的生命安全,而且给国家带来大量的经济损失。

现在很多城市的一些重要交通路口都设置了“电子眼”—交通监视系统,它能够及时记录下闯红灯车辆的车牌号。

由于车辆在闯红灯时的速度较高,所以摄像机摄取的画面有时是模糊不清的,这就需要运用运动模糊图象复原技术进行图象复原,来得到违章车辆可辨认的车牌图象。

综上所述,无论在日常生活还是在国防军工领域,运动造成图象模糊现象普遍存在,这给人们生活和航空侦察等造成很多不便,所以很有必要对运动模糊图象的恢复做深入研究。

国内外发展和现状从历史上来看,数字图象处理研究有很大部分是在运动退化图象恢复方面进行的,包括对算法的研究和针对特定问题的图象处理程序的编写。

数字图象处理中很多值得注意的成就就是在这个方面取得的。

在六十年代中期,去卷积(逆滤波)开始被广泛地应用于数字图象恢复。

Nathan用二维去卷积的方法来处理由漫游者、探索者等外星探索发射器得到的图象。

在同一个时期,Harris采用PSF(Point Spread Function)的解析模型对望远镜图象中由于大气扰动所造成的模糊进行了去卷积处理,Mcglamery则是采用了由实验室确定的PSF来对大气扰动去卷积。

从此以后,去卷积就成了图象恢复的一种标准技术。

但是这种方法对于噪声很敏感,在噪声较大的情况下,图象恢复的效果不明显。

考虑大部分图象中,邻近的像素是高度相关的,同时为了减少噪声的干扰Helstrom采用最小均方误差估计方法,提出了维纳滤波器。

相关文档
最新文档