数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究

合集下载

运动图像模糊

一、运动模糊的定义数字图像处理研究有很大部分是在图像恢复方面进行的，包括对算法的研究和针对特定问题的图像处理程序的编写。

数字图像处理中很多值得注意的成就就是在这个方面取得的。

在图像成像的过程中，图像系统中存在着许多退化源。

一些退化因素只影响一幅图像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像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，使图像发生退化的原因很多，但这些退化现象都可用卷积来描述，图像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，由于采集图像受噪声的影响，最后对于图像的复原结果可能偏离真实图像非常远。

由于以上的这些特性，图像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。

但由于图像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。

在拍摄期间, 如果相机与景物之间存在足够大的相对运动, 就会造成照片的模糊, 称之为运动模糊。

运动模糊是成像过程中普遍存在的问题, 在飞机或宇宙飞行器上拍下来的照片,用照相机拍摄高速运动物体的照片, 在突发事件的场合(通常用于侦破), 以及战场上飞行中的导弹均可能存在这种现象。

运动模糊图像的复原是图像复原中的重要课题之一, 可广泛用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破领域, 具有重要的现实意义。

运动模糊初期研究的主要原因是为了对卫星所拍摄的图像进行复原, 因为卫星相对地球是运动的, 所以拍出的图像是模糊的(当然, 卫星所拍摄图像的模糊原因不仅仅是相对运动而造成的, 还有其他原因如大气湍流所造成的模糊等等)。

1965 年徘徊者8 号发回37137 张照片, 这些照片由于飞行器的高速运动都带有运动模糊。

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。

运动模糊图像复原技术的研究与实现

学位授予单位:国防科学技术大学
1.期刊论文周玉.周序生.戴圣伟.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-计算机工程与科学2009,31(10)
根据运动造成图像模糊的特点,本文阐述了匀速直线运动模糊图像的退化模型,介绍了维纳滤波复原方法,提出了一种改进的运动模糊图像复原算法.该算法首先加强Radon变换算法的抗噪性能,利用自相关运算估计点扩展函数的模糊尺度参数,采用改进的K值自动估计算法较准确地估计出K值,再用维纳滤波复原图像.结果表明,这种改进的综合算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参量,取得了较好的复原效果.
然后研究了几种常见的运动模糊复原算法,并对这些算法进行了实验仿真以及算法的复原质量评价;对快速差分算法进行了介绍,并研究了该算法的理论依据;研究了运动模糊图像复原中的振铃现象的成因以及解决办法。
最后,对本课题的研究工作进行了总结,提出了课题的不足之处以及今后的研究方向。
7.期刊论文岳晓峰.刘维国.韩立强.YUE Xiao-feng.LIU Wei-guo.HAN Li-qiang运动模糊图像恢复在汽车同步环
运动模糊图像问题是一个十分复杂的问题,本次研究仅仅限于部分运动类型的模糊图像恢复问题,在运动模糊图像中还存在很多复杂的问题,这些问题还有待进一步探讨。
5.期刊论文周玉.彭召意.ZHOU Yu.PENG Zhano-yi运动模糊图像的维纳滤波复原研究-计算机工程与应用
2009,45(19)
根据运动造成图像模糊的特点详细分析了匀速直线运动模糊图像的退化模型和恢复模型,提出直接在运动方向上建立点扩展函数的算法,并利用改进的霍夫变换检测点扩散参数,再利用二次维纳滤波的方法复原图像.通过实验表明在图像先验条件的要求没有增加的情况下,该方法提高图了像复原的抗噪性和稳定性,并且有效的保持图像细节.

运动模糊图像恢复算法研究背景意义及现状

运动模糊图像恢复算法研究背景意义及现状1研究背景及意义 (1)2国内外的研究现状分析 (2)2.1图像恢复算法的情况 (2)2.2运动模糊图像恢复算法的情况 (2)2.3小波去噪算法的发展情况 (3)1研究背景及意义视觉与听觉是人类获取信息的主要途径。

据统计，大约75%以上的信息是通过人的视觉捕获，而图像正是人类获取视觉信息的主要媒介。

图像是各种观测系统通过不同形式和各种手段观测客观世界而获得的，并且可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。

现在由于数字化技术的飞速发展，我们越来越多地接触到的图像是数字图像。

目前人们研究的数字图像，主要应用的是计算机图像技术。

所谓数字图像是先由图像数字化器，如数码摄像机或扫描仪等对模拟图像按照一定的规则进行扫描、采样、量化，然后按照一定的编码规则进行编码后再存储在存储器中。

在图像的形成、传输、存贮、记录和显示过程中不可避免地存在程度不同的变质和失真。

由于数字图像形成过程的每一环节都可能造成图像质量退化，因此，要想得到高质量的数字图像，很多情况下，都需要对图像进行复原，以达到适应人视觉系统的生理、心理性质从而以便观赏、识别或者其他应用的需要。

因此现如今图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。

它的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。

图像在形成、传输和记录过程中，受多种因素的影响，图像的质量都会有不同程度的下降，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等，这一质量下降的过程称为图像的退化。

为了更好的观察事物，采集到的图像需要根据相应的退化模型的相关知识重建或恢复出原始图像，这种重建或恢复的过程通常称之为图像复原。

图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。

聚焦不准造成的散焦模糊，太阳辐射、大气湍流造成的遥感照片的高斯模糊，以及在图像系统中始终存在的噪声干扰等因素都有可能造成图像退化。

除此之外，在拍摄期间，如果相机与景物之间存在足够大的相对运动同样会造成所拍摄图像的模糊，这种模糊一般称之为运动模糊。

数字图像复原技术的研究

数字图像复原技术的研究[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。

在获取图像的过程中有许多因素会导致图像质量的下降即降质，如光学系统的像差大气扰动、运动、散焦和系统噪音，它们会造成图像的模糊和变形。

图像复原的目的是对退化图像进行处理，使其复原成没有退化前的理想图像。

目前图像复原的方法主是进行图像滤波，对图像滤波的要求是既能去除图像以外的噪声，同时又能保持图像细节。

由于噪声和图像细节在频带上混叠，所以在图像滤波中，为了复原图像的去噪细节保持往往是一对矛盾。

图像复原问题是图像处理中重要而又富有挑战性的课题，今仍没有完全解决。

本文以传统的数字图像复原算法为基础，探讨了几种图像复原算法，并力求使其像复原效果较传统算法有所提高。

[关键词]数字图像处理;MATLAB实现;图像复原[Abstract]Image is human visual base，and it gives us idiographic and intuitionistic sense. Image digital mode involves two steps，sampling and converting to quantity. Digital image processing is to transform the image signal to digital format，and then use the computer to Process.There are a lot of factors such as the phase difference of the optical system，the atmosphere turbulence，moving，diffusion of the focus and the system noise that degrade the digital images during their obtaining. The destination of image restoration is to recover image that has been degraded and make sure that the processed image as near as possible to the original image. In general，in order to recovering the degraded image we resort to filtering of image. In filtering of image，both denoising and maintaining of the detail about the image is required. But in most cases denoising of image conflicts with maintaining of detail in restoration processing. For the reason that mentioned above restoration of image is very challenge as a issue of digital image processing full of importance. Many problems attached to this specific issue call for better solutions that have not been provided at present.In this paper，several algorithms dealing with restoration of digital image are proposed and discussed based on some basic classic approach. By some improvement and combination operations these new algorithms can do better than some basic classic approach in work.[Key words]Digital Image Processing; Rrealizing by MATLAB; Image Restoration目录第一章绪论 (3)第一节数字图像处理简介 (3)第二节数字图像的复原 (4)第二章图像及其数字化 (5)第一节概述 (5)一、图像和数字图像 (5)二、图像类型 (5)第二节数字图像的处理 (6)第三章MATLAB处理软件简介 (8)第一节MATLAB简介 (8)第二节图像格式与MATLAB图像类型 (8)第四章图像预处理及MATLAB实现 (10)第一节概述 (10)第二节图像的预处理 (10)一、图像显示 (10)二、图像裁剪 (11)三、图像旋转 (11)四、图像轮廓检测 (12)五、改变图像尺寸 (12)第五章图像变换 (14)第一节傅里叶变换及其性质 (14)第二节小波变换 (15)第三节从傅里叶变换到小波变换 (15)第六章图像复原 (17)第一节图像退化模型 (17)一、图像退化的原因 (17)二、图像退化的数学模型 (18)第二节常用的图像复原方法 (19)一、逆滤波复原 (19)二、维纳滤波复原 (20)三、小二乘方复原 (20)第三节图像复原的MATLAB实现举例 (22)一、 MATLAB复原函数简介 (22)二、维纳滤波复原的MATLAB实现[1] (22)三、其他复原方法 (24)结束语 (26)致谢 (28)参考文献 (29)第一章绪论第一节数字图像处理简介图像信息是人类获得外界信息的主要来源，在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题。

运动模糊图像复原方法的研究

Ｍ－１Ｎ－－１
过程，因此这种方法称逆向滤波法。接着采用Ｆ（Ｕ，）的傅里叶逆变换获得图像的相应估计，复原后的图像可用式（７）表述：
ｇ（ｍ，ｎ）＝∑ ∑ｆ（ｉ，ｊ）ｈ（ｍ — ，－ｊ）＋ｎ（ｍ，，２）
３图像复原方法
图像复原的最终目标是要获得对未退化图像的一个最优估计，而这种估计是建立在某种客观准则基础上的。
３．１逆滤波复原
逆滤波复原是一种无约束复原方法。其原理：由退化模
型式（４），可得到噪声 ”一ｇ— Ｈ，在对噪声无先验知识的条件下，寻求１个，的估计，，使，在最小均方误差准则下，
【０，其他
（５）
）
式中：ｄ是运动退化函数的长度，０表示运动模糊方向与水平方向的夹角。如果是其他方向的线性运动，同样可以用此方法来表示。
图２图像退化的一般模型
退化的典型特点是模糊，图像复原的基本目标就是如何去模糊。复原过程，根据退化模型及原始图像的某方面知识，设计一个恢复系统ｐ（ｘ，），输入是退化图像ｇ（ｘ，），输出是复原图像ｆ（ｘ，），按照某种准则，最接近原始图像ｆ（ｘ，）。图像的退化及复原过程如图３所示Ⅲ 。
ｇ（ｘ，）一ｆ（ｘ，）＊ｈ（ｘ，３，）＋ｎ（ｘ，３，）（１）ｏｆ

数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究

数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究[摘要]随数字图像复原处理技术是当前数字图像处理领域的重要研究课题之一，运动模糊图像的复原是数字图像复原处理技术中较常见也是较难解决的一类问题。

本论文的研究工作正是围绕运动模糊图像复原技术展开。

分析运动模糊图像的成因以及成像过程；建立运动模糊退化模型；用维纳滤波复原方法对模糊图像进行复原；根据维纳滤波运动模糊图像复原方法中的不足之处，引入介绍了一种新的方法，降低了原有算法的复杂度，改进了维纳滤波。

本文主要研究了维纳滤波复原方法并对其进行了改进，其他复原方法有待我们进一步研究。

【关键词】数字图像复原处理技术；运动模糊图像复原；维纳滤波复原；改进维纳滤波复原图像成像的过程中存在很多的退化源，数字图像在获取、传输和存储过程中受各种原因的影响，会造成图像质量的退化，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等。

运动模糊图像是由于相机和被拍摄对象之间的相对运动而造成的模糊现象，这一现象在日常生活中经常遇到，因此运动模糊图像复原技术便成为目前图像复原技术的研究热点之一，运动模糊图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。

它研究的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能复原图像。

图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。

运动模糊图像的复原方法研究非常具有现实意义。

无论在日常生活还是在国防军工领域，运动造成图像模糊现象普遍存在，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像的恢复做深入研究。

在交通系统、刑事取证中图像的关键信息至关重要，但是在交通、公安、银行、医学、工业监视、军事侦查和日常生活中常常由于摄像设备的光学系统的失真、调焦不准或相对运动等造成图像的模糊，使得信息的提取变得困难。

通过对于运动模糊图像的复原，使图像变的清晰，便于更好地提取相应信息。

因此对于运动模糊图像的复原技术研究更具有重要的现实意义。

一、图像复原的基本概念图像复原技术，也称为图像去卷积技术，它是按着图像模糊的反过程进行，其目的是获取清晰的，未被污染的图像的近似值，从而我们可以使用相关信息来正确解读图像所包含的有效信息。

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:

运动模糊图像复原算法研究的开题报告

运动模糊图像复原算法研究的开题报告一、选题背景及意义运动模糊是一种常见的图像模糊形式，例如在拍摄运动物体时，相机的曝光时间较长，导致影像出现模糊。

由于运动模糊在拍摄和图像采集中难以避免，因此运动模糊图像复原一直是计算机视觉领域的研究重点。

该领域的核心内容是如何为运动模糊图像提供更准确、逼真的复原。

运动模糊图像复原技术对于科学研究、生产应用、人类生活等方面具有重要意义。

例如，在街景图像、无人驾驶、物联网等领域的发展中，高质量运动模糊图像复原是必要的前提之一。

二、研究内容和方法本文将针对运动模糊图像复原算法进行研究，旨在开发一种高效、准确的复原算法，为解决运动模糊图像复原问题提供新思路。

具体研究内容和方法如下：1. 技术背景和框架分析介绍运动模糊的概念，阐述运动模糊图像复原技术的研究意义和发展现状。

对比不同算法的优缺点，提出改进方案。

2. 基于维纳滤波的算法维纳滤波是一种基于信噪比的滤波技术，可用于复原运动模糊图像。

本文将分析维纳滤波算法的原理和处理步骤，重点探究其应用于运动模糊图像复原的实现方法。

3. 基于深度学习的算法深度学习具有自动学习和自适应性等优点，已被广泛应用于计算机视觉领域。

本文将研究和实现基于深度学习的算法，以提高运动模糊图像复原效果。

4. 综合评估和改进通过对以上两种算法的实现和优化，进行实验验证，以比较算法的优劣，并结合实验结果提出优化方案。

三、预期成果本文预期通过研究运动模糊图像复原算法，开发出一种高效、准确的运动模糊图像复原算法，提高运动模糊图像复原的准确性和可靠性。

四、研究难点本文研究的难点在于对算法范围的准确定义和实验验证的难度。

同时，在使用深度学习算法时，需要大量的数据和计算资源。

五、研究计划和进度安排预计本文研究工作将分为以下几个阶段：1. 数据准备阶段：收集现有的运动模糊图像数据集，进行数据处理和预处理，以建立实验数据集。

2. 维纳滤波算法研究阶段：对维纳滤波算法进行深入研究，实现并调试该算法，以及对算法的复原效果进行实验验证。

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。

基于运动模糊图像还原的分析与研究

基于运动模糊图像还原的分析与研究运动模糊是由于相机或物体的移动引起的图像模糊现象，会导致图像的细节丢失和边缘模糊。

在许多实际应用中，如摄影、视频捕捉和无人机图像采集等，由于拍摄环境或平台的不稳定性，运动模糊是一个常见的问题。

针对运动模糊图像还原的研究可以分为两个主要方向：运动模糊估计和图像还原算法。

运动模糊估计是指估计图像中的运动模糊参数，包括运动方向、长度和角度等，以便后续的图像处理。

常用的运动模糊估计方法包括快速傅里叶变换（FFT）法、相位相关法和最小二乘法等。

这些方法通常需要大量的计算和时间，但能够较为准确地估计运动参数。

图像还原算法则是根据估计的运动模糊参数恢复原始的清晰图像。

常用的图像还原算法包括逆滤波法、维纳滤波法和盲去卷积法。

逆滤波法是最简单和直接的方法，其原理是将图像的频率谱经过逆变换得到原始图像。

逆滤波法对于噪声和运动方向难以估计的情况下效果较差。

维纳滤波法是在逆滤波法的基础上引入了噪声模型，能够更好地抑制噪声。

盲去卷积法是一种不需要估计运动参数的方法，它通过最小化图像的能量函数来还原清晰图像。

除了以上方法，还有许多其他的运动模糊图像还原算法。

基于图像边缘和纹理的算法可以提取出图像的结构信息，从而更好地还原图像。

基于深度学习的方法利用深度神经网络对运动模糊图像进行学习和训练，能够获得更好的还原效果。

一些针对特定应用场景的算法也被提出，例如针对特定模糊类型的算法和针对特定图像内容的算法等。

基于运动模糊图像还原的分析与研究是一个重要的课题。

通过对运动模糊的估计和图像还原算法的研究，可以提高图像的清晰度和质量，从而提升图像处理的效果和应用的可行性。

随着计算机技术和图像处理算法的发展，相信将来还会有更多更好的运动模糊图像还原算法被提出并应用于实际生活中。

运动模糊图像的恢复与处理的开题报告

运动模糊图像的恢复与处理的开题报告一、研究背景随着摄影和视频技术的发展，人们对于图像质量和清晰度的要求也越来越高。

然而，在运动拍摄时，由于拍摄物体或相机的运动，可能会产生运动模糊的现象，导致图像质量下降，影响视觉效果和识别准确度。

因此，对于运动模糊图像的恢复和处理成为图像处理领域的一个重要研究方向之一。

二、研究内容本次研究的主要内容包括运动模糊图像的恢复和处理两个方面。

具体而言，重点关注以下内容：1. 运动模糊图像的成因和特点分析：探究运动模糊的原因和图像的特点，以便更好地理解和处理运动模糊图像。

2. 运动模糊图像的恢复方法研究：了解当前主流的运动模糊图像恢复方法，包括基于盲复原的方法、基于非盲复原的方法等，并分析其优缺点。

3. 运动模糊图像的处理方法研究：除了恢复模糊图像本身外，还需要针对不同的应用场景，进行其它相关的图像处理，如去噪、图像增强等。

4. 运动模糊图像的评价指标：对于不同的恢复和处理方法，需要明确评价其效果的指标，如峰值信噪比（PSNR）、结构相似度指标（SSIM）等。

三、研究意义本次研究对于运动模糊图像在实际应用中的处理和改善具有重要意义，具体表现在：1. 提高运动模糊图像的清晰度和质量，增强图像的可视化效果和识别准确度。

2. 推动图像处理技术的发展，进一步完善和优化运动模糊图像的恢复和处理方法。

3. 拓展图像处理应用领域，如智能交通、医疗图像等，提升社会生产力水平。

四、研究方法本次研究主要采用文献调研法和实验分析法相结合的方法进行。

具体而言，主要包括以下步骤：1. 文献调研：收集运动模糊图像恢复和处理的相关文献和文章，了解现有的研究进展和成果。

2. 方法分析：对不同的恢复和处理方法进行分析和比较，确定其优缺点和适用范围。

3. 实验研究：选取合适的数据集和评价指标，进行实验研究，评估各种方法的恢复效果和处理效果。

五、研究计划本次研究的时间安排及进程如下：1. 第一周：确定研究主题、目标和研究内容。

运动模糊图像的恢复技术研究

2021年第40卷第4期传感器与微系统(Transducer and Microsystem Technologies)63DOI：10.13873/J.1000-9787(2021)04-0063-03运动模糊图像的恢复技术研究**收稿日期：2019-09-27*基金项目：国家自然科学基金资助项目(61762067)陈英，洪晨丰(南昌航空大学软件学院，江西南昌330063)摘要：针对运动模糊图像的恢复，提出了基于生成式对抗神经网络(GAN)网络与FSRCNN网络的方案。

采用GoPr。

模糊图像数据集与DIV2K图像恢复数据集进行网络训练;通过图像处理对模糊图像进行规格化、归一化、色彩空间转换等预处理操作;利用GAN对模糊图像进行图像恢复,并结合FSRCNN针对模糊图像进行图像增强;针对GAN与FSRCNN的处理结果进行分析与对比，经由FSRCNN网络图像增强的恢复图像的峰值信噪比虽然有一定的下降，但结构相似度则得到了提升。

实验结果表明本文的算法方案具有较好的可行性。

关键词：生成式对抗神经网络；卷积神经网络；运动模糊；图像处理中图分类号：TP391.41文献标识码：A 文章编号：1000-9787(2021)04-0063-03Research on restoration technology of motion blur imageCHEN Ying,HONG Chenfeng(School of Software,Nanchang Hangkong University,Nanchang330063,China)Abstract:An image restoration scheme based on generative adversarial networks(GAN)network and FSRCNN network for motion blurred images is proposed.GoPro fuzzy image dataset and lhe DIV2K image restoration dataset are used for network training・Image processing operation is used to normalize the fuzzy image,convert color space・GAN is used to restore lhe image of lhe blurred image,and the FSRCNN is combined to enhance the image for the blurred image・Processing results of GAN and FSRCNN are analyzed and compared.The peak signal-noise ratio of the reconstructed image enhanced by the FSRCNN network image has a certain decline・However,the structural similarity is improved・Experimental results show that the proposed algorithm has good feasibility.Keywords:generative adversarial networks(GAN)；convolutional neural network(CNN)；motion blur；image processing0引言计算机领域在近年来的急速进步与图像存储在日常生活中逐渐普及，焦距、相机抖动和目标物体的运动等因素都是图像模糊的原因，同样因为这些因素，导致了图像信息发生小不服或与空间的大面积退化，从而使图像信息存储与使用发生错误E。

运动模糊图像复原算法研究

关键词：运动模糊，图像复原，点扩散函数（ＰＳＦ），变分法，核函数
ＡｂｓｔｒａｃｔＳｔｕｄｙｆｏｒｔｈｅｎｏｉｓｙｍｏｔｉｏｎｂｌｕｒａｎｄｉｍａｇｅｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｒｅｃｏｖｅｒｙｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｓｃｒｉｂｅｓｔｈｅｂａｓｉｃｐｒｉｎｃｉ — ｐｉｅｓｏｆｍｏｔｉｏｎｂｌｕｒｒｅｄｉｍａｇｅｓ，ａｎｄｐｒｏｐｏｓｅａｖａｒｉａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｅｘｔｒｅｍｅａｎｄｆｕｚｚｙｉｍａｇｅｒｅｓｔｒｉｃｔｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｋｅｒｎｅｌｆｕｎｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｖａｒｉａｔｉｏｎｍｏｄｅｌｏｆｔｈｅｌｉｍｉｔｅｄｎａｔｕｒｅｏｆｍｏｓｔａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｂｏｕｔｔｈｅｄｏｍａｉｎｏｆｔｈｅｆｉｅｌｄ．
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

基于运动模糊图像还原的分析与研究

基于运动模糊图像还原的分析与研究随着数码相机的普及，人们拍摄的照片数量越来越多。

然而，由于拍摄时的手持不稳或快门速度过慢等原因，往往会导致照片出现运动模糊。

运动模糊是指由于相机或拍摄对象运动导致的图像模糊现象，严重影响了照片的质量。

因此，对于解决运动模糊问题具有重要意义。

本文将从图像运动模糊还原的角度来进行分析和研究。

图像运动模糊还原的基本原理是通过降低图像的运动模糊度来还原原始图像。

运动模糊是由物体在拍摄期间移动导致的，其具有一定的方向性。

因此，运动模糊还原可以分为两个步骤：方向估计和模糊核估计。

方向估计是指对运动模糊方向的预估计，其目的是为后面的模糊核估计提供方向约束。

常用的方向估计方法包括灰度共生矩阵法、极值法和拉普拉斯金字塔法等。

灰度共生矩阵法根据图像中灰度值的空间分布来计算图像方向，具有较高的精度。

极值法是将图像变换为频域后通过寻找频率域上的极值点来计算方向，具有较好的抗噪性能。

拉普拉斯金字塔法则是利用基于高斯滤波和下采样操作形成的金字塔结构来计算像素方向，具有较快的计算速度。

模糊核估计是指通过图像运动模糊度和方向来估计模糊核大小和形状的过程。

常用的模糊核估计方法有盲方法和非盲方法。

盲方法是指在不知道图像运动模糊参数的情况下进行模糊核估计的方法。

常用的盲方法包括暴力搜索法、退火算法、粒子群优化算法等。

这些方法的计算量大，适用于小规模的模糊核估计。

非盲方法是指在知道图像运动模糊参数的情况下进行模糊核估计的方法。

常用的非盲方法包括逆滤波、最小二乘法、Wiener滤波等。

这些方法在计算上简单快速，但容易受到图像噪声的影响。

除基本的运动模糊还原方法外，还有许多优化和改良算法，如基于深度学习的方法、基于边缘优化的方法、多图像融合方法等。

这些方法在技术上较为复杂，但对提高图像质量和还原效果有明显的优化作用。

综上所述，图像运动模糊还原是一项有挑战性的问题，在实际应用中有着广泛的应用前景。

通过对运动模糊进行方向估计和模糊核估计，可以有效地还原原始图像的清晰度和细节，提高图像质量和观感。

基于运动模糊图像还原的分析与研究

基于运动模糊图像还原的分析与研究运动模糊是指由于摄像机或者拍摄物体的运动引起的图像模糊现象。

在实际应用中，由于各种原因，如拍摄环境不稳定、拍摄器材不佳等，导致图像出现运动模糊是常见的现象。

这对于摄影师或者摄像师来说是一种挑战，因为模糊的图像往往无法表达出真实的细节和清晰的轮廓。

运动模糊图像的还原成为了一个重要的研究课题。

在过去的几十年里，已经涌现出了许多基于运动模糊图像还原的算法和方法。

这些方法可以分为两大类：基于图像的方法和基于视频的方法。

基于图像的方法主要是通过对运动模糊图像进行处理，恢复出清晰的图像。

该类方法常常利用图像中的边缘特征来进行图像复原。

其中一种常用的方法是使用逆滤波器来去除模糊，但是逆滤波器往往会导致图像降噪不足和图像估计不准确的问题。

为了解决这些问题，研究人员提出了一些改进的方法，如基于最小二乘的方法、基于边缘保持的方法等。

基于视频的方法则是通过对连续帧的处理，恢复出清晰的图像。

这种方法通常利用连续帧之间的相互关系来进行图像复原。

其中一种常用的方法是使用运动估计来获取每个像素点的运动轨迹，进而可以通过图像补偿来去除模糊。

运动估计往往需要大量的计算资源，并且对于复杂的运动情况效果不佳。

研究人员提出了一些改进的方法，如基于加权平均的方法、基于运动补偿的方法等。

无论是基于图像的方法还是基于视频的方法，都存在着一些缺点。

基于图像的方法对于复杂的运动情况处理效果不佳，基于视频的方法对于大量的计算资源要求较高。

研究人员正在不断探索更加高效和准确的运动模糊图像还原方法。

基于运动模糊图像还原的分析与研究是一个具有挑战的课题，涉及到图像处理、计算机视觉、图像学等多个领域。

目前已经涌现出了许多有效的算法和方法，并且还有很多研究工作有待完成。

相信随着科技的进步和研究的深入，运动模糊图像还原的技术会得到进一步的突破和提高。

运动模糊图像复原方法

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。

运动模糊图像复原的全变分方法研究的开题报告

运动模糊图像复原的全变分方法研究的开题报告一、选题背景和依据运动模糊是指在相机或物体运动状态下，在曝光时间内，图像因运动造成的模糊现象。

运动模糊使得图像清晰度降低，不利于后续的图像处理和分析。

因此，运动模糊图像复原一直是计算机视觉领域研究的热点问题之一。

在十分繁荣的算法体系中，全变分方法是一种应用广泛的图像复原方法。

通过全变分方法可以有效地恢复运动模糊图像，但是该方法存在一些问题，如处理大尺度的图像时需要较长时间；复原结果的质量受到网格精度和迭代次数等参数的影响。

为了进一步研究和改进全变分方法，本项研究选取运动模糊图像的全变分方法研究为研究对象，为解决现有问题提供贡献。

二、主要研究内容和意义本项研究的主要内容是针对全变分方法的局限性，提出一种改进方法，使其能够更有效地恢复运动模糊图像。

主要的研究工作包括：1. 采用一种更高效的求解优化问题的方法，如ADMM（Alternating Direction Method of Multipliers），以加速全变分方法的计算过程；2. 基于自适应网格精度的方法，使得算法可以处理大尺度的图像；3. 建立两种全变分方法之间的关系，探讨各种方法对复原结果的影响，并选择合适的方法进行复原。

本项研究的意义在于提高运动模糊图像复原的效率和精度，更广泛地应用于计算机视觉领域，例如在人脸识别、自动驾驶等领域中，减小运动模糊的影响，提高识别和控制的精度。

三、拟采用的研究方法和技术本项研究采用数学建模和计算机仿真相结合的方法进行研究。

主要的技术手段包括：1. 全变分方法的理论分析与数学建模；2. 使用MATLAB等数值计算软件进行全变分方法的计算和仿真实验；3. 对比实验，选取合适的算法进行对比实验。

四、拟完成的工作及时间进度在本项研究中，拟完成以下工作：1. 研究运动模糊图像复原的全变分方法，并分析其局限性和需要改进的方面；2. 提出改进方法并验证其可行性；3. 对比不同算法，并选取最优的算法进行复原实验；4. 实现仿真实验，验证算法的效果。

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。

基于运动模糊图像还原的分析与研究

基于运动模糊图像还原的分析与研究【摘要】运动模糊是一种常见的图像模糊现象，对图像质量会造成影响。

针对运动模糊图像还原的问题，本文从研究背景和研究意义入手，分析了运动模糊的形成原因以及目前常用的还原方法。

特别关注基于深度学习的运动模糊图像还原技术，通过实验设计和结果分析展示了其在改善图像质量方面的效果。

对运动模糊图像还原的性能评价提供了一种客观的评价方法。

在结论部分总结了本文的研究成果，并展望了未来在这一领域的研究方向，为进一步提高运动模糊图像还原技术的效果和应用提供了有益的参考。

本文将有助于深入了解运动模糊图像还原技术，促进相关研究的发展。

【关键词】运动模糊，图像还原，深度学习，实验设计，性能评价，分析，研究总结，未来研究方向1. 引言1.1 研究背景运动模糊是指由于快速运动的物体导致相机或观察者移动而产生的图像模糊现象。

在现实生活中，许多场景都会受到运动模糊的影响，比如拍摄运动中的体育比赛、快速移动的车辆等。

运动模糊会降低图像的清晰度和细节，影响图像的质量和观赏效果。

在数字图像处理领域，对运动模糊图像进行还原是一个具有挑战性的问题。

传统的图像恢复方法往往效果不佳，无法满足实际需求。

研究人员引入了深度学习技术来解决运动模糊图像的恢复问题。

深度学习通过建立复杂的神经网络模型，可以实现对复杂图像信息的学习和提取，从而提高图像恢复的效果和准确性。

通过对运动模糊图像还原的研究与分析，可以更好地理解图像恢复的原理和方法，为图像处理技术的进一步发展提供技术支持和理论指导。

本文将围绕运动模糊图像还原展开研究，探讨基于深度学习的技术在图像处理中的应用，并对运动模糊图像还原的性能进行评价和分析。

1.2 研究意义运动模糊是在图像采集过程中经常出现的现象，主要由于摄像机或目标的运动造成图像模糊不清。

而对于运动模糊图像的还原技术在图像处理和计算机视觉领域具有重要的意义。

研究运动模糊图像还原的意义在于提高图像质量和视觉效果，使得图像更加清晰和真实。