图像运动模糊复原算法综述概要
图像处理中的图像复原算法综述与比较
图像处理中的图像复原算法综述与比较图像复原是图像处理中一个重要的领域，主要目标是通过一系列的数学和算法方法来恢复损坏、模糊、噪声干扰等情况下的图像。
图像复原算法旨在提高图像质量，使图像在视觉上更加清晰、可辨识。
本文将综述图像处理中的图像复原算法，并对这些算法进行比较。
1. 经典算法1.1 均值滤波均值滤波是一种最简单的图像复原算法，其基本原理是用一个滑动窗口在图像上进行平均值计算，然后用平均值代替原像素值。
均值滤波的优点是简单易实现，但对于噪声较多的图像效果较差。
1.2 中值滤波中值滤波是一种非线性滤波算法，常用于去除椒盐噪声。
其基本原理是用滑动窗口中像素的中值代替原像素值。
中值滤波适用于去除随机噪声，但对于模糊图像的复原效果不佳。
1.3 Sobel算子Sobel算子是基于图像边缘检测的算法，常用于图像增强。
Sobel算子通过计算像素点的梯度值来检测边缘。
边缘检测可以使图像的边缘更加清晰，但对于图像的整体复原效果有限。
2. 基于模型的方法2.1 傅里叶变换傅里叶变换是一种基于频域的图像处理方法，将图像从空间域转换到频域，通过频域滤波降低噪声。
傅里叶变换适用于周期性噪声的去除，但对于非周期性噪声和复杂噪声的去除效果有限。
2.2 小波变换小波变换是一种多尺度分析方法，将图像分解为不同尺度的频率成分。
通过舍弃高频噪声成分，然后将分解后的图像重构，实现图像复原。
小波变换适用于复杂噪声的去除，但对于图像的细节保留较差。
2.3 倒谱法倒谱法是一种基于线性预测的图像复原算法，通过分析图像的高阶统计特性实现噪声的去除。
倒谱法适用于高斯噪声的去噪，但对于非高斯噪声的复原效果有限。
3. 基于深度学习的方法3.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种广泛应用于图像处理的深度学习方法，通过多层卷积和池化操作提取图像的特征，进而实现图像的复原和增强。
CNN适用于各种噪声和模糊情况下的图像复原，但需要大量的训练数据和计算资源。
运动模糊检测算法 -回复
运动模糊检测算法-回复运动模糊是指由于物体或相机移动引起的拍摄图像模糊现象。
在许多场景下，运动模糊都是一个严重的问题，因为它会导致图像失真，降低图像的质量和清晰度。
为了解决这个问题，许多运动模糊检测算法被提出并广泛应用于计算机视觉和图像处理领域。
本文将介绍一种常用的运动模糊检测算法，并详细探讨其原理和实现步骤。
第一步：定义运动模糊问题在开始讨论运动模糊检测算法之前，我们首先需要定义运动模糊的问题。
运动模糊通常发生在相机或拍摄物体移动的情况下。
当相机移动或物体快速移动时，图像中的像素会跟随移动轨迹，导致图像模糊。
因此，为了解决这个问题，我们需要确定图像中是否存在运动模糊，并找到合适的方法来评估和纠正这种模糊。
第二步：基于图像频谱的运动模糊检测算法为了检测运动模糊，我们可以利用图像频谱的特性。
运动模糊会导致图像频谱的高频成分减弱或消失，而低频成分增强。
因此，我们可以通过分析图像的频谱来检测运动模糊。
首先，我们需要将输入图像转换为频域表示。
这可以通过使用快速傅里叶变换（FFT）算法来实现。
然后，我们可以获取频谱图像，并可视化频谱图像。
在频谱图像中，我们可以观察到频谱的低频成分是否增强，高频成分是否减弱。
接下来，我们需要设置一个适当的阈值来检测运动模糊。
这可以通过比较频谱图像的低频成分和高频成分之间的差异来实现。
如果差异超过阈值，则可以判断图像存在运动模糊。
最后，我们可以通过应用逆快速傅里叶变换（IFFT）来恢复原始图像。
通过将频域表示转换回空域表示，我们可以减轻或甚至消除运动模糊。
第三步：运动模糊检测算法的实现基于图像频谱的运动模糊检测算法的实现主要分为以下几个步骤：1. 加载输入图像并将其转换为灰度图像。
2. 使用FFT算法将灰度图像转换为频域表示。
3. 获取频谱图像并进行可视化。
4. 计算频谱图像的低频和高频成分之间的差异。
5. 判断差异是否超过预设阈值，如果超过，则判断图像存在运动模糊。
6. 如果图像存在运动模糊，可以选择应用逆FFT来恢复原始图像。
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。
【图像复原技术研究文献综述2000字】
图像复原技术研究国内外文献综述作为日常生活中广泛使用的技术，图像修复技术汇集了国内外许多重要技术。
实际上，图像复原分为三种标准：首先是搭建其劣化图像的图像模型；其次去研究和筛选最佳的图像复原方法；最后进行图像复原。
所有类型的成像模型和优化规则都会导致应用于不同领域的不同图像恢复算法。
我们对现有的图像复原方法大致做了总结，如利用线性代数知识的线性代数复原技术、搭建图像退化模型的去卷积图像恢复技术以及不考虑PSF的图像盲解卷积算法等。
其中，去卷积方法主要包括功率谱均衡、Wiener滤波和几何平均滤波等，然而这些方法需要许多预信息和噪声稳定假设，这在现实当中我们不可能利用计算机去做到的的事情，因此它们只适用于线性空间不变的理想系统，仅当噪声与信号无关时才能达到很好的效果。
但是在一些条件恶化的情况下，就不能满足图像修复的效果了。
在图像恢复领域当中，另一个重要且常见的方法是盲去卷积复原法。
它的优势是在没有预先了解退化函数和实际信号的知识前提下，可以根据劣化图像直接估计劣化函数和初始信号。
实际上，现在有几个算法通过不充分的预测信息来恢复劣化图像。
由于我们需要对图像和点扩展函数的一些相关信息进行假设和推导，所以这就导致图像恢复的解通常并不存在唯一性，并且我们已知的初始条件和对附加图像假设的选择也会对解的优劣产生很大的关系。
与此同时，由于信道中不可避免的加性噪声的影响，会进一步导致盲图像的复原变差，给图像复原造成许多困难。
也就是说，如果我们直接利用点扩展函数进行去卷积再现初始图像，则一般会导致高频噪声放大，导致算法的性能恶化，恢复不出清晰的图像。
因此，我们要尽可能的提高图像的信噪比，从而提高图像复原的效果。
基于已知的降质算子和加性噪声的某些统计性质从而恢复清晰的图像，我们将这种方法叫做线性代数恢复方法，并且这种线性代数恢复方法在一定程度上提出了用于恢复滤波器的数值计算从而使得模糊图像恢复到与清晰图像一致的新的设计思想。
运动模糊图像复原算法综述
Ｅ∑∑ｆｘ ） ＝ （ｙ ，
图像的熵 为
（ ５ ）
Ｈ ∑∑ｆ ， ｌ （ｙ ｆ ＝ － （ｙｎ ｘ ） ｘ ） ｆ ，
噪 声熵 为
（ ６ ）
性 ，此 时 即使没 有 噪声 ，也 无 法精 确 的恢 复 图像 。 由于逆 滤 波恢 复 方法 的 普 遍病 态 性 ，所 以需要 模 糊 图像 具 有 很 高 的信 噪 比 ［］ ６ 。在 有 噪 声 的情 况 下 ，这 种恢 复方 法 的效 果很 差 ，对 于运 动 模糊 图像 ， 由于其 传输 函 数存 在
几乎是伴随着数 字图像处理产 生的，并成为 图像处理领域 中非常重要 的一块 。然 而，在实 际的图像复原 工作 中，会遇 到各种各样 的具体情 况，针对各种 不同的具体 情况，需要用特 定的复原方法 去解 决 。所 以，针对特定 图像的复原 办法是千差万 别的 ，阐述 几种经典 的图像复原方 法原理 以及 各 自的适用环 境 ，并对 图像复原的今 后发展方 向做 阐述 。 ［ 关键 词］ 质量退化 图像 复原 复原方法 中图分类号 ：Ｔ ３ 文献标 识码：Ａ 文章编号 ：１ ７ —７ ９ ２ １ ）０ １ ０ ５ ０ Ｐ １ ５ ７（ ０ ０ １ ０ ５ － ２ ６
及 其频 率域 的描述 ；
Ｇ （ ｖ）＝ （ ， ｕ， Ｈ ｕ ｖ） Ｆ （ ， Ｕ ｖ） ＋ （ ， Ｎ ｕ ｖ） （） ２
原错 误 的感 知在 具有 一 致 灰度 和亮 度 的 区域 中更 为严 重 ，而 对于 出现在 暗
的和 高梯 度 区域 的误 差 敏感 性 差得 多 。第 二 ，空 间可 变得 退 化不 能用 标准
的维 纳滤 波 方法 复原 ，而这 样 的退 化是 常 见 的。第 三 ，纳 滤 波不 能 处理 非
运动模糊图像复原技术介绍
运动模糊图像复原技术介绍摘要：图像复原是数字图像处理的重要组成部分，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。
要想实现运动模糊图像的复原，运动退化模型的建立和噪声的滤除是不可或缺的部分。
该文先对运动模糊参数的确定方法进行了介绍，然后对噪声滤除方法进行讲述；最后对运动模糊图像复原技术的总结和展望。
关键词：退化模型；运动模糊参数；滤波中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)25-6187-03A Review on Image Recovery TechniquesZHAO Xin1, GUO Jun-chang2(1.School of Computer Science & Information Technology of Guizhou University, Guiyang 550025, China; 2.Electrical and Information Engineering College, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410014, China)Abstract: Image recovery is an important part of the digital image processing. And image of motion blur recovery is an important subject in one of rehabilitation. To realize the image of motion blur's recovery, the movement of the blur model andthe noise of the division is an integral part. The paper first introduced how to define parameter of the motion blur, and then described the noise suppression mothers. finally makes conclusions and outlooks for image recovery technology.Key words: the blur model; parameter of the motion blur; filtering图像复原是指将模糊或者退化了的图像进行修复，改善退化图像的质量使其尽可能复原出原始的真实图像。
运动模糊检测算法 -回复
运动模糊检测算法-回复运动模糊检测算法是一种用于分析并检测图像中运动模糊的技术。
运动模糊是由于相机或者被拍摄对象的运动导致的图像模糊。
在许多场景中，如高速摄影、移动拍摄和低光条件下的摄影，运动模糊都是一个常见的问题。
通过运动模糊检测算法，我们能够在图像处理中更好地理解和处理运动模糊问题。
首先，我们需要了解运动模糊的成因。
当相机或者被拍摄对象在图像曝光的过程中发生运动时，由于这个相对运动，图像上的像素点会在传感器上产生模糊效果。
这导致了图像中的细节丢失，使得图像看起来模糊不清。
运动模糊的强度取决于运动的速度和图像曝光的时间。
为了检测运动模糊，我们需要利用图像中的信息来判断图像是否存在运动模糊。
下面是一个基本的运动模糊检测算法的步骤：1. 预处理：首先，我们需要对图像进行预处理。
这包括调整图像的亮度、对比度和颜色平衡。
预处理有助于提高图像的质量和减少噪声。
2. 运动分析：接下来，我们需要对图像进行运动分析。
这可以通过比较不同帧之间的像素值来实现。
如果某个像素点的像素值在不同帧中发生了较大的变化，那么可以判断这个像素点可能存在运动模糊。
3. 运动特征提取：针对存在运动模糊的像素点，我们可以提取一些特征来描述运动模糊的程度。
常见的特征包括像素点的运动方向和运动速度。
4. 运动模糊度量：通过运动特征，我们可以定义一个度量标准来量化运动模糊的程度。
这个度量标准可以是一个数值，用于表示图像中的运动模糊程度。
5. 模糊检测：最后，我们需要使用定义的运动模糊度量来判断图像中是否存在运动模糊。
如果度量值超过了一个预设的阈值，那么可以判断这个图像存在运动模糊。
需要注意的是，上述算法是一个基本的运动模糊检测算法，并不能应对所有的运动模糊情况。
在实际应用中，可能需要根据具体的需求和场景进行算法的优化和改进。
例如，可以利用机器学习或深度学习的方法来提高运动模糊检测的准确性和鲁棒性。
总之，运动模糊检测算法是图像处理中的一个重要技术。
运动模糊图像恢复算法相关研究发展概述
法， 先说 明图像退化模 型： 运动模糊 图 的退化模 型可以描 像
★［ 收稿 日 ］ ０ ８ ０ — ５ 期 ２０ — ９ １ ［ 作者简介 ］ 孟昕（９１ ）男 ， １８一 ， 安徽阜阳人 ， 硕士 ， 研究方 向： 为人工智能和智能计算 。 ［ 基金项 目］ 院级项 目： 运动模糊图像 的处 理与恢复研究（ Ｄ Ｘ ８１ ＡＺ００）
２ ０ 年第 ６ ０８ 期 安 徽 电子 信 息 职业 技 术 学 院学报 Ｎ ． ２ ０ ｏ ０ ８ ６ 第７ （ 卷 总第 ３ 期） ＪＲ Ｌ Ｈ ＣＩＡ ＯＥ ＥＣＯ ＳＩ Ｒ Ｔ Ｈ ＬＹ ｅ ｅ ｌ ｏ ９Ｖ １ ９ Ｏ ＮＯ Ｎ Ｉ Ａ Ｎ ＬＥ Ｔ Ｎ ＆ ＦＭ Ｉ Ｔ ＮＯ Ｇ ｎｒ ． ｏ ７ Ｕ ＡＦ Ｕ Ｏ— Ｌ ＬＧ Ｆ ＥＲ Ｉ Ｎ Ａ Ｎ Ｃ ＯＧ Ａ Ｖ Ｔ Ｃ Ｏ Ｌ Ｃ Ｏ Ｏ— Ｏ Ｅ ａＮ ３ ．
数 字图像 恢复就是 利用 图像退 化现象 的先验知 识（ 即退
化 模 型 ） 把 已经 退 化 了 的 图像 加 以 重建 和 复原 … 。其 目标 ，
是从退化 图像 中重构 出原始 图像 。从 数学上讲， 属于对积分
方程 的数学反演 问题。 由于其在 天文、 军事、 能交通、 业 智 工
Ｇ “ 口 （ Ｆ “ Ⅳ（ ，） （ ，）＝ ，） （ ，）＋ Ⅱ （） ２
种是 ， 对于原始 图像 有足够 的先 验知识 ， 若 则对原始 图像
建 立 一 个 数 学 模 型 ， 根 据 它 对 退 化 图像 进 行 拟 合 会 更 有 并 效。
在进行 图像复原 时， 在数 学方 法上还 有许 多其 它选 择。
有不少人研 究它， 也发展 了许 多复原方法。
１运动模糊 图像退化模 型 为 了介 绍几个现 在 常见 的具 体 的运动模 糊 图像 复原算
图像复原方法综述
图像复原方法综述1、摘要图像是人类视觉的基础，给人具体而直观的作用。
图像的数字化包括取样和量化两个步骤。
数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式，并利用计算机进行加工和处理的过程。
图像复原是图像处理中的一个重要问题，对于改善图像质量具有重要的意义。
解决该问题的关键是对图像的退化过程建立相应的数学模型，然后通过求解该逆问题获得图像的复原模型并对原始图像进行合理估计。
本文主要介绍了图像退化的原因、图像复原技术的分类和目前常用的几种图像复原方法，详细的介绍了维纳滤波、正则滤波、LR算法和盲区卷积，并通过实验证明了该方法的可行性和有效性。
关键词：图像退化、图像复原、维纳滤波、正则滤波、LR算法、盲区卷积、2、图像复原概述在图像的获取、传输以及保存过程中，由于各种因素，如大气的湍流效应、摄像设备中光学系统的衍射、传感器特性的非线性、光学系统的像差、成像设备与物体之间的相对运动、感光胶卷的非线性及胶片颗粒噪声以及电视摄像扫描的非线性等所引起的几何失真，都难免会造成图像的畸变和失真。
通常，称由于这些因素引起的质量下降为图像退化。
图像退化的典型表现是图像出现模糊、失真，出现附加噪声等。
由于图像的退化，在图像接受端显示的图像已不再是传输的原始图像，图像效果明显变差。
为此，必须对退化的图像进行处理，才能恢复出真实的原始图像，这一过程就称为图像复原[1]。
图像复原技术是图像处理领域中一类非常重要的处理技术，与图像增强等其他基本图像处理技术类似，也是以获取视觉质量某种程度的改善为目的，所不同的是图像复原过程实际上是一个估计过程，需要根据某些特定的图像退化模型，对退化图像进行复原。
简言之，图像复原的处理过程就是对退化图像品质的提升，并通过图像品质的提升来达到图像在视觉上的改善。
由于引起图像退化的因素众多，且性质各不相同，目前没有统一的复原方法，众多研究人员根据不同的应用物理环境，采用了不同的退化模型、处理技巧和估计准则，从而得到了不同的复原方法。
运动模糊图像复原算法
运动模糊图像复原算法【摘要】运动模糊图像的产生是由于拍摄瞬间摄影镜头与被摄物体之间的相对运动产生的。
解决方法如模糊方向和大小未知时使用的盲卷积复原，即先估计模糊核中的参数，再利用复原滤波例如Lucy and Richardson或Wiener滤波等恢复出清晰图像。
在这篇文章中，提出了一种新的去模糊的算法，能更准确的寻找赖以重建模糊核信息的参数。
本文提出的预处理方法，能迅速恢复模糊图像，实验结果证明该方法能更准确的恢复出清晰图像。
【关键词】运动模糊；反卷积；图像复原；预处理；Butterworth带通滤波0 引言图像复原技术是当今图像处理研究领域的一个重要分支。
目的是去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降即退化的问题，从而使图像尽可能接近真实的场景。
景物形成过程中可能出现畸变、模糊、失真或混入噪声，使所成图像降质，则称为图像的“退化”。
运动模糊图像的产生原因可能是由于摄像机与被摄物体之间的相对运动或曝光瞬间相机抖动造成的。
通过硬件上的去模糊技术并不容易实施且往往价格昂贵。
因此，软件补偿非常流行。
先通过数学方法将运动模糊建模为点扩展函数（psf）与图像的卷积。
再由去模糊方法如迭代算法Lucy-Richardson或非迭代算法Wiener 算法[1]或更复杂的方法如Bussgang算法[2]重建原始图像。
由于清晰的源图像信息是未知的，因此为了重建图像需要估计点扩散函数。
很多方法估计psf已经发展的很好[3-4]。
估计点扩散函数的方法很大程度依赖于特定类型的图像如天文学和天体物理学的照片，电脑断层扫描图像，或显微镜图像。
本文提出一个估计点扩散函数参数的新方法。
对图像先进行预处理，在做参数识别和复原滤波，从而更准确的恢复清晰图像。
实验结果证明本文方法效果较好。
1 图像恢复方法的数学模型2 快速恢复算法2.1 点扩散函数的估计如果引起图像退化的点扩散函数具有零点，这些零点就会迫使退化图像的频谱在某些特定的频率上变成0，表现在频谱上就会出现一系列暗线。
图像运动模糊还原技术综述
1引言随着智能手机、相机等摄影设备的普及，图像的获取愈发方便，图像成为人们记录生活、交流信息的重要方式。
图像在获取过程中可能会受到各种因素干扰，例如相机抖动、拍摄对象移动、大气湍流以及图片失焦等，由此类原因导致的图片质量下降称为图像退化。
将退化图像恢复为原始图像称为图像复原技术，图像模糊还原属于图像复原技术的一种。
图像运动模糊还原技术综述黄正源1，谢维成1，黄化入1，曹倩21.西华大学电气与电子信息学院，成都6100392.重庆大学自动化学院，重庆400044摘要：图像作为人类信息交流的载体，包含大量信息元素，图像在获取过程中，会因相机抖动、物体位移等原因产生运动模糊，导致图像无法正确传递信息。
图像运动模糊还原技术可将此类退化图像修复还原，是当前计算机视觉及图像处理领域的热点。
通过模糊核是否已知将图像运动模糊还原方法分为两类，详细阐述了图像运动模糊还原的概念，归纳梳理了近年来图像运动模糊还原技术的方法及研究现状，总结了各方法的优缺点并对经典方法实验结果进行了对比，对模糊核估计及模糊数据集等关键问题进行了分析并对其发展方向给出了建议，最后对图像运动模糊还原技术发展趋势进行了展望。
关键词：运动模糊；图像还原；模糊核；盲去模糊文献标志码：A中图分类号：TP391.41doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2006-0446黄正源，谢维成，黄化入，等.图像运动模糊还原技术综述.计算机工程与应用，2020，56（24）：28-34.HUANG Zhengyuan,XIE Weicheng,HUANG Huaru,et al.Overview of motion deblurring techniques for -puter Engineering and Applications,2020,56（24）：28-34.Overview of Motion Deblurring Techniques for ImagesHUANG Zhengyuan1,XIE Weicheng1,HUANG Huaru1,CAO Qian21.School of Electrical Engineering and Electronic Information,Xihua University,Chengdu610039,China2.School of Automation,Chongqing University,Chongqing400044,ChinaAbstract：As the carrier of human information communication,image contains a large number of information elements. During the acquisition process,motion blur will occur due to camera shake,object displacement and other reasons,resulting in the image cannot convey information correctly.This kind of degraded image can be repaired and restored by image motion blur restoration technology,which is a hot spot in the field of computer vision and image processing.The image motion blur reduction method is divided into two types by whether the blurring kernel is known.This paper elaborates the con-cept of image motion blur reduction,summarizes the methods and research status of the image motion blur reduction tech-nology in recent years,advantages and disadvantages of each method are summarized and the experimental results are compared to classical method,key problems of the fuzzy kernel estimation and fuzzy data set are analyzed and the direction of the development suggestions are given,the image motion blur reduction technology development trend is prospected. Key words：motion blur;image restoration;blurring kernel;blind deblurring基金项目：教育部春晖计划（No.Z2018087）；四川省科技计划（No.2019ZYZF0145）；西华大学研究生创新基金（No.ycjj2019051）。
运动模糊图像复原技术的研究(原创论文)
1 研究背景及意义
近年来，随着计算机、网络、图像处理技术及传输技术的飞速发展，运动模糊图像复原 技术呈现出前所未有的发展势头和潜力。 运动模糊图像复原系统是安全防范、 监控系统的重 要组成部分，它是一种图像处理能力较强的系统。因此，基于运动模糊图像复原系统的开发 不仅具有研究价值，还具有广阔的市场价值。运动模糊图像复原以其直观、方便、信息内容 丰富而广泛应用于许多场合， 因此对于运动模糊图像复原系统的研究非常具有现实意义。 一 个典型的例子就是随着我国经济快速发展， 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， 但由于车辆在闯红灯时的速度较高或传感设备的原因， 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像复原技术进行图像复原， 来得到违章车辆可辨 认的车牌图像。 综上所述，无论在安保还是在监控等领域，运动模糊图像现象普遍存在，这给人们生活 和相关执法部门的执法工作都造成很多不便，所以有必要对运动模糊图像的恢复做深入研 究。 全文的组织结构，第 1 部分是绪论，介绍了数字图像产生运动模糊的原因，阐述了运动 模糊图像复原的主要工作， 预计了本课题的研究将会产生的社会效益及经济效益， 说明了本 课题研究的目的和意义， 对所研究的课题所做的工作分步骤作了详细阐述， 并对论文的组织
g ( x, y ) f [ x x0 (t ), y y0 (t )]dt
0
T
(1)由水平方向匀速直线运动造成的图像模糊的模型及其恢复用以下两式表示:
运动模糊图像经典复原方法分析
运动模糊图像经典复原方法分析摘要：图像复原是数字图像处理的一个研究热点，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。
该文主要是针对匀速直线运动造成的模糊图像，描述了逆滤波、维纳滤波和lucy-richardson 算法复原图像的基本原理和过程，并且用matlab对添加噪声和无添加噪声的模糊图像利用三种经典复原方法进行仿真实验，实验结果表明，在无噪声和有噪声两种情况下，逆滤波法、维纳滤波法和l-r算法有其各自的优缺点。
在图像复原过程中，要根据图像的具体信息选择合适的方法，使得复原效果达到最好。
关键词：图像复原；运动模糊图像；逆滤波；维纳滤波；lucy-richardson算法中图分类号：tp18 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）13-3120-051 概述图像在获取的过程中不可避免地要受到各种外界因素的影响，造成图像模糊，严重影响了图像的应用。
图像复原就是研究怎样从退化的模糊图像复原出原来清晰的图像[1]。
造成图像退化模糊的原因有很多，其中，图像运动模糊是最常见的一种模糊形式，主要是由于在曝光过程中，照相机或目标物体发生了位置上的相对运动造成的。
这种模糊在实际生活中经常的会遇到[2]，比如，相机抖动。
运动模糊图像的复原一直以来都是数字图像处理课程中一个比较困难的课题，对其进行研究具有重要的实用价值和意义，已经有许多经典的复原方法。
主要有逆滤波法[3]，维纳滤波法[4]，lucy-richardson算法[5-6]、约束最小二乘方法、最大熵方法等。
现在也已经有许多现代数字图像复原技术，比如，基于小波变换的图像复原[7]、基于神经网络的图像复原技术等等。
该文主要是介绍了经典复原方法中的逆滤波法、维纳滤波法和lucy-richardson 算法的基本复原过程和原理，针对添加噪声和无添加噪声的运动模糊图像，通过matlab进行仿真实验，通过分析实验结果，总结出三种方法的各自特点，为日后使用这三种方法复原图像时提供理论基础和选择依据，并为学习其他现代复原技术奠定基础。
运动模糊图像的复原方法
摘要随着计算机技术的发展，计算机的运行速度和运算精度得到进一步提高，其在图像处理领域的应用日见广泛。
图像复原是数字图像处理的重要组成部分，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。
本论文研究目的在于将传统的光学理论与正在发展的数字图像处理方法相结合，利用计算机对运动模糊图像进行复原，进一步提高运动模糊图像的复原精度，降低在拍摄过程中对光学设备精度和拍摄人员的要求。
可广泛用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破等领域，具有十分重要的现实意义。
关键词:运动模糊;图像复原Restoration and Reconstruction of Motion blurred ImageAbstractWith the development of the computer technology ,the operational precision and Rate of the computer have made great progress ;the computer is used in the field of Image processing far and wide .Image restoration is an important component of Image processing ,and the restoration of motion –blurred image one of the important Subjects of image restoration .The objective of the study is to integrate the traditional Optical theory with the developing method of the digital the image processing ,to Improve the restoration precision of the motion-blurred image and lower criterion Of the optical equipment .It has realistic significance ,applying in many field ,for Example ,military affairs ,traffic ,medical images, industry controlling and detective Field .Key words: motion –blurred ; Image restoration第一章绪论1.1课题目的和意义图像复原是图像处理中的重要内容，它的主要目的就是改善图像质量，研究如从所得的变质图像中复原出真实图像，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。
运动模糊图像复原算法研究
Ａｂｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｓｔ ｕ ｄｙ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈｅ ｎ ｏｉ ｓ ｙ ｍｏ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂｌ ｕｒ ａ ｎｄ ｉ ｍａｇｅ ｄ ｅｇｒ ａｄａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｏ ｄｅ ｌ ｒ ｅ ｃｏ ｖ ｅｒ ｙ ｐｒ ｏｃ ｅ ｓ ｓ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐａｐ ｅｒ ｄｅ ｓ ｃｒ ｉ ｂ ｅｓ ｔ ｈ ｅ ｂａ ｓ ｉ ｃ ｐｒ ｉ ｎ ｃｉ — ｐｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｍｏｔ ｉ ｏ ｎ ｂｌ ｕ ｒ ｒ ｅｄ ｉ ｍａ ｇｅ ｓ， ａｎ ｄ ｐｒ ｏｐ ｏｓ ｅ ａ ｖａ ｒ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏｄ ｆ ｏ ｒ ｅ ｘ ｔ ｒ ｅ ｍｅ ａｎ ｄ ｆ ｕ ｚ ｚ ｙ ｉ ｍａｇ ｅ ｒ ｅｓ ｔ ｒ ｉ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ａｐ ｐｌ ｉ ｃａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏｆ ｔ ｈ ｅ ｋ ｅ ｒ ｎ ｅｌ ｆ ｕ ｎｃ ｔ ｉ ｏｎ ｍｅｔ ｈ ｏｄ ｔ ｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｖ ａｒ ｉ ａ ｔ ｉ ｏｎ ｍｏ ｄｅｌ ｏｆ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｍｉ ｔ ｅｄ ｎ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｏｆ ｍｏ ｓ ｔ ａ ｐｐｌ ｉ ｃａ ｔ ｉ ｏ ｎｓ ａ ｂｏ ｕ ｔ ｔ ｈｅ ｄｏ ｍａ ｉ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｆ ｉ ｅｌ ｄ．
其中 ：
（ ｘ ） ＝Ｔ ／ ａ （ Ｄ ≤ｘ ≤ａ ） （ ２）
应、 传感器特性 的非线性 、 光学 系统的像差 、 成 像 设 备 与 物 体 之
间 的 相 对 运 动 以及 镜 头 的 畸 变 等 。 我 们 就 需 要进 行 图像 的 复原 ， 人 们 研 究 的 数 字 图 像 就 是 应 用 计 算 机 图像 技 术 。 图 像 复 原 试 图
运动模糊图像复原技术介绍
糊 ， 为 图 像 的 运 动模 糊 。运 动 模 糊 是 造 成 图 像 退 化 的 重 要 原 因 之 一 ， 运 动模 糊 图 像 的 复 原 研 究 早 已成 为 图像 复 原 领 域 的热 点 ， 即 对 退化 模 型 的建 立 方 法 特 别 是 退 化 参 数 （ 动 模 糊 方 向 和 运 动 模 糊 距 离 ） 估 计 已经 有 了 比较 成 熟 的方 法 ， 声 滤 除 技 术 也 在 不 断 地 运 的 噪 发展 和完 善 。本 文 则 对 几 种 参 数 估计 方 法 和滤 波 方 法 进 行 概 括 和 对 比总结 ， 以便 于 在 以 后 的研 究 中更 具 有 针 对 性 。
摘要 ： 图像 复 原 是 数 字 图像 处 理 的 重要 组 成 部 分 ， 而运 动 模 糊 图像 复 原 又 是 图像 复 原 中的 重要 课 题 之 一 。要 想 实现 运 动模 糊 图像 的
复 原 ． 动 退 化 模 型 的 建 立 和 噪 声 的滤 除是 不 可 或 缺 的 部 分 。该 文先 对运 动 模 糊 参 数 的 确 定 方 法进 行 了介 绍 ， 运 然后 对噪 声 滤 除方 法
ｎａ ｖ ａ ｓｃ ｃｕｓｏ ｎ ｕｔ ｕ ｍ ｋｅ ｏｎ ｌ ｉ ｎｓａ ｄ ｏ ｌ ｏｏｋ ｏ ｍ ａ ｅ ｒ ｃ ｖ ｒ ｅ ｈｎｏｏｇ ． ｓｆ ｒｉ ｇ ｅ ｏ ｅ ｙ ｔ ｃ ｌｙ
图像复原技术综述
图像复原技术综述图像复原技术综述摘要：数字图象处理研究有很大部分是在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。
关键词：图像复原；盲复原；逆滤波；神经网络复原1 图像退化及复原模型1.1 图像降质的数学模型图像复原处理的关键问题在于如何建立退化模型。
假定输入图像f（x，y）经过某个退化系统后输出的是一幅退化的图像。
为了方便讨论，把噪声引起的退化（即噪声）对图像的影响一般作为加性噪声考虑，这也与许多实际应用情况一致，如图像数字化时的量化噪声、随机噪声等就可以作为加性噪声，即使不是加性噪声而是乘性噪声，也可以用对数方式将其转化为相加形式。
原始图像f（x，y）经过一个退化算子或系统H（x，y）的作用，然后和噪声n（x，y）进行叠加，形成退化后的图像g（x，y）。
图像退化的过程可以用数学表达式写成如下的形式：g（x，y）=H[f（x，y）]+n（x，y）n（x，y）是一种统计性质的信息下图表示退化过程的输入和输出的关系，其中H（x，y）包含了退化系统的物理过程，即所要寻找的退化数学模型。
数字图像处理运动模糊图像复原
运动模糊图像复原实验报告一、运动模糊图像复原【应用背景】运动模糊是一种重要的图像退化原因，在图像采集的过程中，如果采集设备与目标之间存在足够大的相对运动，将会导致获得的图像模糊，这就是所谓的运动模糊。
现在大多数交通路口都设置有电子眼，拍摄记录车辆的违章行为，但是一般情况下违规车辆的行驶速度都较高，由电子眼拍摄到的有违规行为的车辆照片或多或少都存在运动模糊，因而导致很难准确获取包括车牌在内的车辆信息，如何利用图像复原技术对退化图像进行处理，得到相对清晰的图像就显得十分重要，另外，在国防航天等领域，图像的运动退化问题也十分常见，对于图像复原技术的研究具有重要的理论价值与现实意义【模糊图像的一般退化模型】图像的模糊过程可用下面的数学表达式表示：g x,y=f x,y∗ x,y+n(x,y)f(x,y)：原输入图像n(x,y)：噪声h(x,y)：退化函数g(x,y)：模糊图像模糊过程即原始图像在被退化函数作用后再叠加上噪声的过程，其中f(x,y)*h(x,y)表示原始图像与退化函数的卷积，退化模型可表示为下图[19]：其中H 为h(x,y)的频域变换，也称作点扩散函数(PSF)或传输函数，退化过程在频域可表示为：G x,y=F x,y H x,y+N(x,y)G(u,v)、F(u,v)、H(u,v)和N(u,v)分别为g(x,y)、f(x,y)、h(x,y)和n(x,y)的傅里叶变换。
【维纳滤波方法】维纳滤波是一种线性滤波方法，以小误差准则为基础，即使恢复图像与原图像的均方误差小。
利用Matlab的维纳滤波恢复函数：deconvwnr(I,PSF)其中参数I为输入图像，PSF为点扩散函数，PSF为：PSF=fpescial(‘motion’,len,theta)其中，恢复图像的重点为确定参数len和theta参数len为模糊图像位移的像素，theta为运动的角度。
【算法原理】第一步：确定运动方向对于匀速直线运动模糊而言，其点扩散函数具有零点，这就导致模糊图像的频谱也具有零点，在相应的频率处，频谱上会出现一系列平行的暗纹。
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。
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７５２ｂ＝———＝；———＃＝＝——＝＝＝＝—＃＝＝；＝————＝—＝——＝＝＝＝＝——＝＝＝——＝—＃一ａ以科学发展观促进科技创新（下）２１ＥｉｃｈｍａｎｎＧ，ＳｔｏｊａｎｃｉｃＭ．Ｓｕｐｅｒｒｅｓｏｌｖｉｎｇｓｉｇｎａｌａｎｄｉｍａｇｅｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｏｒｙ．Ａｐｐｌ．Ｏｐｔ．１９８７。
Ｖ０１．２６：１９１１～１９１８ｌｉｎｅａｒａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅｍｅｍ—２２ｃｏｌｌｅｃｔｉｖｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌａｂｉｌｉｔｉｅｓ．ＨｏｐｆｉｅｌｄＪＪ．ＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓａｎｄｐｈｙｓｉｃａｌｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｅｍｅｒｇｅｎｔＰｒｏｃＮａｔＡｃａｄＳｃｉＵＳＡ。
１９８２，（７９）：２５５４～２５５８ｉｎｉｎｖｅｒｓｅａｎｄｗｉｅｎｅｒｆｉｌｔｅｒｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎｓｏｆｍｏｔｉｏｎ—ｂｌｕｒｒｅｄ２３２４ＳｔｅｎｄｅｒＪ．（ｅｄ）．ＰａｒａｌｌｅｌＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ：ＴｈｅｏｒｙａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ．１０ＳＰｒｅｓｓ．１９９３ｅｒｒｏｒｓＬｉｍＨ。
ＴａｎＫＣ，ＴａｎＢＴＧ．Ｅｄｇｅｉｍａｇｅｓａｎｄｔｈｅｉｒｗｉｎｄｏｗｉｎｇｔｒｅａｔｍｅｎ
ｔ．ＣＶＧＩＰ．１９９１，５３：１８６。
１９５作者简介刘晶晶，现为北京大学遥感所、中国矿业大学（北京）机电学院计算机硕士。
研究方向：图像处理与模式识别。
电话：（０１０）５１７３３３８０；Ｅ—ｍａｉｌ：ｌｊｊ０１０＠１２６．ｃｏｍ。
晏磊，现为北京大学地球与空间科学学院教授，博士生导师，北京市空间信息集成与３Ｓ工程应用重点实验室主任。
何凯，现为北京大学遥感所博士后。
研究方向：分形、小波理论及其在遥感影像处理方面的应用。
宁书年，现为中国矿业大学（北京）博士生导师，地球探测与信息技术博士点学科带头人。
ＬＥＤ显示技术及其发展趋势罗妙宣１王华１’２夏华丽２１．北京大学空间信息集成与３Ｓ工程应用北京市重点实验室，北京，１００８７１；２．中国矿业大学（北京）机电与信息工程学院，北京，１０００８３摘要本文介绍了ＬＥＤ显示技术的工作原理、简要介绍了它的系统组成；并与ＣＲＴ技术、ＬＣＤ技术进行了比较，阐明了该技术的发展趋势及其应用前景。
关键词ＬＥＤ显示技术半导体一、引言随着时代步伐的前进，信息已经日益成为人们关注的焦点，信息发布的方式就显得尤为重要，基于ＬＥＤ显示技术的显示屏就这样应运而生了。
ＬＥＤ显示屏是由发光二极管组成的平面点阵来显示图像信息的器件。
它以其自身的高亮度、低能耗、长寿命、响应快和无辐射的优点在短短的几十年发展成为现代信息发布的重要手段，并被广泛地应用于证券交易、金融、交通、体育、广告等领域。
最近几年以ＧａＮ为基础的２％族半导体材料和器件方面取得了突破性进展，导致了ＧａＮ基蓝光ＬＥＤ进入市场，并被用于全色大屏幕显示器，使ＬＥＤ显示器的发展进入了一个全新阶段。
ＬＥＤ材料分无机和有机两种，无机材料激发电压低、设备工艺简单、亮度高；近年来基于有机发光二极管（ＯＬＥＤ）的平板显示器，由于其新颖的特性正在成为平板显示器领域的一个新增长点。
二、ＬＥＤ显示技术的工作原理ＬＥＤ（ＬｉｇｈｔＥｍｉｔｔｉｎｇＤｉｏｄｅ）是指通过一定的控制方式，用于显示文字、文本图形图像和行情等各种
图像运动模糊复原算法综述作者：作者单位：刘晶晶，晏磊，何凯，宁书年刘晶晶(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871;中国矿业大学(北京机电与信息工程学院,北京,100083，晏磊,何凯(北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京,100871，宁书年(中国矿业大学(北京机电与信息工程学院,北京,100083 本文读
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圣伟.彭召意.ZHOU Yu.ZHOU Xu-sheng.DAI Sheng-wei.PENG Zhao-yi 一种改进的运动模糊图像复原算法[期刊论文]-计算机工程与科学2009,31(10 9. 张亮.罗鹏飞基于连续函数的自反馈Hopfield神经网络图像复原算法[期刊论文]-计算机与现代化2004(7 10. 杨文婧.易鹏运动模糊图像复原技术研究[期刊论文]-大众科技2009(4 引用本文格式：刘晶晶.晏磊.何凯.宁书年图像运动模糊复原算法综述[会议论文] 2005。