运动模糊图像的复原-课程设计
运动模糊图像复原算法实现及应用
运动模糊图像复原算法实现及应⽤任务书1、课程设计⽬的：1）提⾼分析问题、解决问题的能⼒，进⼀步巩固数字图像处理系统中的基本原理与⽅法。
2）熟悉掌握⼀门计算机语⾔，可以进⾏数字图像应⽤处理的开发设计。
2、课程设计的题⽬：运动模糊图像复原算法实现及应⽤1）创建⼀个仿真运动模糊PSF来模糊⼀幅图像（图像选择原理）。
2）针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进⾏复原（复原的⽅法⾃定）。
3）对退化图像进⾏复原，显⽰复原前后图像，对复原结果进⾏分析，并评价复原算法。
3、课程设计⽅案制定：1）程序运⾏环境是Windows 平台。
2）开发⼯具选⽤matlab、VC++、VB、C#等，建议选⽤matlab作为编程开发⼯具，可以达到事半功倍的效果、并降低编程难度。
3）以组件化的思想构建整个软件系统，具体的功能模块根据选定的不同题⽬做合理的划分。
4、课程设计的⼀般步骤：1）选题与搜集资料：选择课题，进⾏系统调查，搜集资料。
2）分析与设计：根据搜集的资料，进⾏功能分析，并对系统功能与模块划分等设计。
3）程序设计：掌握的语⾔，编写程序，实现所设计的功能。
4）调试与测试：⾃⾏调试程序，同学之间交叉测试程序，并记录测试情况。
5）验收与评分：指导教师对每个成员开发对的程序进⾏综合验收，综合设计报告，根据课程设计成绩的判定⽅法，评出成绩。
5、要求1）理解各种图像处理⽅法确切意义。
2）独⽴进⾏⽅案的制定，系统结构设计合理。
3）程序开发时，则必须清楚主要实现函数的⽬的和作⽤，需要在程序书写时做适当的注释。
⽬录摘要 (2)⼀、概述 (3)1.1选题背景 (3)1.2课程设计⽬的 (4)1.3设计内容 (5)⼆、图像退化与复原 (6)2.1图像退化与复原的定义 (6)2.2图像退化模型 (7)2.3运动模糊图像复原的⽅法 (7)2.3.1逆滤波复原法 (8)2.3.2维纳滤波的原理 (9)三、运动模糊图象复原的matlab实现 (10)3.1维纳滤波复原 (10)3.2约束最⼩⼆乘滤波复原 (10)3.3 运动模糊图像复原实例 (11)四、课程设计总结与体会 (14)参考⽂献 (16)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。
第9章 图像复原教案
第九章图像复原（第12次课）一、教学课题:图像复原的基本概念、图像退化模型、图像复原的方法、运动模糊图像的复原以及图像的几何校正二、教学内容:图像复原的基本概念、图像退化模型、图像复原的方法、运动模糊图像的复原以及图像的几何校正三、教学目标:1、了解图像复原的基本概念2、掌握图像退化模型，特别是对离散的退化模型3、掌握图像复原的方法、运动模糊图像的复原以及图像的几何校正四、教学重点:离散的退化模型、图像复原的方法、运动模糊图像复原以及图像的几何校正五、教学难点:离散退化模型，运动模糊图像复原以及图像的几何校正六、教学时数:4学时七、教学过程:（一）、复习旧知预测编码、统计编码、变换编码、位平面编码、静止图像压缩编码（二）、引入新课如何改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像？（三）、新课讲解9.1 图像复原的基本概念什么是图像退化?图像的质量下降叫做退化。
退化的形式有模糊、失真、有噪声等图像退化的原因无论是由光学、光电或电子方法获得的图像都会有不同程度的退化；退化的形式多种多样。
如传感器噪声、摄像机未聚焦、物体与摄像设备之间的相对移动、随机大气湍流、光学系统的相差、成像光源或射线的散射等；如果我们对退化的类型、机制和过程都十分清楚，那么就可以利用其反过程来复原图像。
图像复原将降质了的图像恢复成原来的图像，针对引起图像退化的原因，以及降质过程某先验知识，建立退化模型，再针对降质过程采取相反的方法，恢复图像一般地讲，复原的好坏应有一个规定的客观标准，以能对复原的结果作出某种最佳的估计。
图像还原与增强的区别1．图像退化原因决定还原方法 2．评价标准不同：a ）突出感兴趣的那部分——主观评估b ）利用退化的逆过程恢复原始图像， 客观评估： 接近原图像 图像一般模型：线性移不变系统 标准：非线性恢复、线性恢复 9.2图像退化模型9.2.1 连续的退化模型降质过程可看作对原图像f (x,y )作线性算。
g (x,y ) ＝ H · f (x,y )+n (x,y ) 降质后 降质模型 噪声 以后讨论中对降质模型H 作以下假设： 1）H 是线性的()()()()1122122,,,,H k f x y k f x y k Hf x y k Hf x y +=+⎡⎤⎣⎦2）H 是空间（或移位）不变的对任一个f(x,y)和任一个常数α 和β都有： H f(x-α,y-β) = g(x-α,y-β)就是说图像上任一点的运算结果只取决于该点的输入值，而与坐标位置无关。
图像复原课程设计目标是
图像复原课程设计目标是一、教学目标本课程的教学目标是让学生掌握图像复原的基本原理和方法，能够运用所学知识对实际问题进行分析和解决。
具体分为三个部分：1.知识目标：学生需要理解并掌握图像复原的基本概念、原理和常用算法，包括图像去噪、图像去模糊、图像超分辨率等。
2.技能目标：学生能够运用所学知识对图像进行复原处理，提高图像质量，解决实际问题。
3.情感态度价值观目标：培养学生对图像处理技术的兴趣，增强其对科学技术的热爱，培养其创新意识和团队合作精神。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括图像复原的基本原理、常用算法和实际应用。
具体安排如下：1.图像复原概述：介绍图像复原的定义、目的和意义，分析图像复原的挑战和前景。
2.图像去噪：讲解图像去噪的基本方法和算法，如均值滤波、中值滤波、小波去噪等，并通过实例进行分析。
3.图像去模糊：介绍图像去模糊的原理和常用算法，如逆滤波、维纳滤波、梯度下降等，并通过实例进行分析。
4.图像超分辨率：讲解图像超分辨率复原的原理和方法，如基于插值的图像超分辨率、基于深度学习的图像超分辨率等，并通过实例进行分析。
5.图像复原应用：介绍图像复原技术在实际应用中的案例，如卫星图像复原、医学图像复原等。
三、教学方法本课程采用多种教学方法，以激发学生的学习兴趣和主动性。
具体方法如下：1.讲授法：教师通过讲解图像复原的基本原理和算法，引导学生掌握知识要点。
2.案例分析法：教师通过分析实际案例，让学生了解图像复原技术在实际应用中的作用和价值。
3.实验法：学生通过动手实践，运用所学知识对图像进行复原处理，提高实际操作能力。
4.讨论法：学生分组讨论，分享学习心得和经验，培养团队合作精神和沟通能力。
四、教学资源本课程的教学资源包括教材、参考书、多媒体资料和实验设备。
具体如下：1.教材：选用权威、实用的教材，如《数字图像处理》、《图像复原与重建》等。
2.参考书：提供相关领域的经典著作和最新研究成果，供学生拓展阅读。
图像的运动模糊及滤波恢复课程设计 推荐
目录摘要.................................................................................................................................................. I1 绪论 (1)2 图像的噪声与退化 (2)2.1 图像的噪声 (2)2.2 图像的退化模型 (3)2.2.1 一般退化模型 (3)2.2.2 匀速直线运动模糊图像的退化模型 (5)2.3 点扩展函数 (5)2.4 图像的运动模糊处理 (6)3 运动模糊图像的恢复 (8)3.1 运动模糊退化函数的参数估计 (8)3.2 运动模糊图像复原方法 (10)3.2.1逆滤波 (10)3.2.2 维纳滤波 (11)4 运动模糊图像恢复实现 (13)4.1逆滤波恢复实现 (13)4.2维纳滤波恢复实现 (14)5 振铃效应 (17)6 心得体会 (18)参考文献 (19)摘要图像复原技术也常被称为图像恢复技术，图像恢复技术能够去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降（退化）问题，从而使图像尽可能地接近于真实的场景。
在拍摄过程中，相机和景物的相对运动会导致运动模糊，这种运动模糊现象是成像过程中普遍存在的，例如：在飞机或太空飞行器上拍摄的照片、战场上高速飞行的物体的运动照片。
运动模糊图像的恢复是图像恢复的主要研究课题之一，其具有重要的现实意义。
目前对于运动模糊图像的恢复研究主要是针对于水平方向的匀速运动产生的模糊图像，尝试使用各种图像恢复方法对图像进行恢复处理。
而对于诸如运动模糊图像的退化过程、点扩展函数的建立以及任意直线方向运动模糊图像的恢复、仿真图像的正确生成等问题需要进一步的深入和关注。
运动模糊图像产生的原因有很多，但根本原因都是因为在曝光时间内所拍摄的景物和相机的图像传感器之间发生了相对位置移动，一般这种相对运动用点扩散函数(point spread function, PSF)或运动模糊核来描述，这种相对位置移动有两种情况，一种是所拍摄的景物在相机曝光时间内相对于相机有相对运动，或者相机相对于所拍摄物体有旋转，这种情况下整幅照片不能用统一的PSF来描述；另一种情况是相机曝光时间内所拍摄的景物及背景之间没有相对运动，并且相机相对于所拍摄的景物没有旋转，此时整幅运动模糊图像具有统一或者近似统一的PSF。
运动模糊图像复原课程设计
%目录摘要 (2)1、引言 (3)2、图像的退化模型 (4)模糊图像的一般退化模型 (4)匀速直线运动模糊的退化模型 (6)离散函数的退化模型 (7)，3、运动模糊图像的复原方法及原理 (9)有约束最小二乘复原原理 (9)逆滤波复原原理 (10)维纳滤波复原原理 (11)4、图像复原仿真过程与结果分析 (13)运动模糊图像复原仿真过程 (13)结果分析 (16)总结 (17)…参考文献 (18)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。
$第一章引言在实际的日常生活中，人们要接触很多图像，画面。
而在景物成像这个过程里可能会出现模糊、失真或混入噪声，最终导致图像质量下降，这种现象称为图像“退化”。
因此我们可以采取一些技术手段来尽量减少甚至消除图像质量的下降，还原图像的本来面目，即在预定义的意义上改善给定的图像，这就是图像复原。
尽管图像增强和图像复原之间有重叠部分，但前者主要是主观处理，而图像复原大部分是客观处理。
复原通过使用退化现象的先验知识试图重建或恢复一副退化的图像。
因此，复原技术趋向于将退化模型化并用相反的处理来恢复原图像，即考虑用模糊函数来消除图像的模糊。
引起图像模糊有多种多样的原因，举例来说有运动引起的，高斯噪声引起的，斑点噪声引起的，椒盐噪声引起的等等。
本文主要研究离焦模糊图像的复原，离焦模糊图像是指在拍摄时景物与相机的相对运动引起的离焦 ,或是成像区域内不同深度的对象所引起不同程度的离焦 ,还有由于在成像区域中存在不同深度的对象会使自动调焦系统引起混淆而导致拍摄的相片离焦等。
运动模糊图像的复原
运动模糊图像的复原一、 设计目的：1、提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理的基本原理和方法;2、熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像的应用处理和开发设计;3、通过本课程设计，加深对数字图像复原的理解.二、设计内容1、自选黑白图像，并获得失真图像。
2、对失真图像进行FFT ，并从频谱上研究如何获得失真参数。
3、用获得的参数对失真图像加以恢复。
三、实验原理匀速直线运动造成的模糊就可以运用数学推导出其退化函数。
假设对平面匀速运动的物体采集一副图像),(y x f ，并设)(0t x 和)(0t y 分别是景物在x 和y 方向的运动分量，T 是采集时间，忽略其他因素，假设采集到的由于运动造成的模糊图像),(y x g 为：⎰--=Tdt t y y t x x f y x g 000)](),([),( 其傅里叶变换为：dxdy e dt t y y t x x f dxdye y x g v u G vy ux j T vy ux j )(2000)(2)](),([),(),(+-∞∞-∞∞-+-∞∞-∞∞-⎰⎰⎰⎰⎰⎥⎦⎤⎢⎣⎡--==ππ改变计分顺序，有dt dxdy e t y y t x x f y x G vy ux j T ])(),([),()(2000+-∞∞-∞∞-⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=⎰⎰⎰π再利用傅里叶变换的移位性，有d e v u F dt e v u F y x G Tt vy t ux j T t vy t ux j ⎰⎰+-+-==0)]()([20)]()([20000),(),(),(ππ令dt e u v H T t vy t ux j ⎰+-=0)]()([200),(π （5.3.8）则),(),(),(v u F v u H v u G =如果给定运动量0x 和0y ，退化传递函数可直接（5.3.8）得到。
假设当前图像只在x 方向做匀速直线运动，即⎩⎨⎧==0)(/)(00t y T at t x （5.3.10） 由上式可见，当t=T 时，),(y x f 在水平方向的移动距离为a 。
图像复原课程设计报告
图像复原课程设计报告一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握图像复原的基本理论、方法和应用，培养学生运用图像处理技术解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）理解图像复原的基本概念和原理；（2）掌握图像复原的主要方法和算法；（3）了解图像复原技术在实际应用中的重要性。
2.技能目标：（1）能够运用图像复原算法对给定的图像进行处理；（2）能够分析图像复原处理的结果，并对处理效果进行评价；（3）能够结合实际问题，设计合适的图像复原方案。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生对图像处理技术的兴趣和热情；（2）使学生认识到图像复原技术在现代社会中的广泛应用和重要性；（3）培养学生运用技术解决实际问题的责任感。
二、教学内容根据教学目标，本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.图像复原的基本概念和原理：图像退化模型、图像复原的目的和意义。
2.图像复原的主要方法和算法：均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。
3.图像复原技术的应用：图像去噪、图像去模糊、图像增强等。
4.实际案例分析：分析典型的图像复原应用案例，如卫星图像复原、医学图像处理等。
三、教学方法为了实现教学目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：讲解图像复原的基本概念、原理和主要方法。
2.案例分析法：分析典型的图像复原应用案例，使学生更好地理解图像复原技术的实际应用。
3.实验法：安排适量的实验课，让学生动手实践，培养实际操作能力。
4.讨论法：学生进行课堂讨论，激发学生的思考，提高学生的表达能力。
四、教学资源为了支持教学内容和教学方法的实施，本课程将准备以下教学资源：1.教材：《数字图像处理》。
2.参考书：《数字图像处理教程》、《图像复原与重建》。
3.多媒体资料：教学PPT、相关视频教程。
4.实验设备：计算机、图像处理软件（如MATLAB）、实验器材等。
五、教学评估为了全面、客观地评估学生的学习成果，本课程将采用以下评估方式：1.平时表现：通过课堂参与、提问、讨论等方式评估学生的学习态度和积极性。
模糊图像恢复的课程设计
模糊图像恢复的课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解模糊图像形成的原因及图像恢复的基本原理；2. 学生能掌握并运用图像恢复技术中常用的算法，如逆滤波、维纳滤波等；3. 学生能了解图像质量评价指标，并运用到实际图像恢复的效果评估中。
技能目标：1. 学生能运用所学知识，针对不同的模糊类型进行图像恢复处理；2. 学生能熟练操作图像处理软件，完成图像恢复的实验操作；3. 学生能通过实际案例，分析并解决图像恢复过程中的问题。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对图像处理技术的兴趣，激发学习热情，提高主动探究问题的能力；2. 学生通过团队协作，培养沟通与协作能力，增强团队意识；3. 学生能够认识到图像恢复技术在现实生活中的应用价值，提高社会责任感。
课程性质分析：本课程为高年级信息技术或计算机科学相关专业的课程，具有较强的理论性和实践性。
课程内容紧密结合实际应用，旨在提高学生的图像处理技能。
学生特点分析：学生具备一定的编程基础和图像处理知识，对新技术具有较强的学习兴趣，喜欢动手实践。
教学要求：1. 结合实际案例，注重理论与实践相结合，提高学生的实际操作能力；2. 注重启发式教学，引导学生主动思考，培养学生解决问题的能力；3. 鼓励学生进行团队合作，培养学生的沟通与协作能力。
二、教学内容1. 图像模糊原因及分类：介绍图像模糊的常见原因，如运动模糊、散焦模糊等，并对不同类型的模糊进行分类。
教材章节：第3章 图像退化与复原，3.1节 图像退化原因2. 图像恢复基本原理：讲解图像恢复的基本概念、原理和方法，如逆滤波、维纳滤波等。
教材章节：第3章 图像退化与复原，3.2节 图像恢复方法3. 图像恢复算法实现：结合实例，详细讲解逆滤波、维纳滤波等算法的编程实现。
教材章节：第3章 图像退化与复原，3.3节 常用图像恢复算法4. 图像质量评价指标：介绍PSNR、SSIM等图像质量评价指标，并说明其应用场景。
教材章节：第3章 图像退化与复原，3.4节 图像质量评价5. 实践操作：安排图像恢复实验，让学生动手操作，巩固所学知识。
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。
第六章图像复原PPT学习教案
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4. 图像滤波复原法
设Rf和Rn为f和n的相关矩阵：
Rf E ff T Rn E nnT
它们是对称矩阵。对于大多数图像而言，相邻象素之间相关性很强，在20 个象素之外，趋于零。在此条件下， Rf和Rn可以近似为分块循环矩阵：
R f WAW 1
Rn WBW 1
运动模糊
通常在拍摄过程中，相机或物体移动造成的运动模糊可以用一维均 匀邻域像素灰度的平均值来表示
h(i)
1 L
,
if
L 2
i
L 2
0,
其他
大气扰动模糊
这种模糊经常出现在遥感和航空摄影中，由于曝光时间过长引起的 模糊可用高斯点扩散函数来表示：
式中K是一个归一化常数，保证模糊 的大小 为单位 值，σ2可 以决定 模糊的 程度。
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2.图像的退化模型—离散图像退化模型
对于图像降质过场进行数学建模
f(i, j)：原始图像 y(i, j)：降质图像 h(i, j; k, l)：点扩散函数 图像为M×N维
MN
y(i, j) h(i, j; k, l) f (k, l) n(i, j)
k 1 l 1
维纳滤波器
基本原理 逆滤波复原方法对噪声极为敏感，要求信噪比较高，通常不满足该条件。 因此希望找到一种方法，在有噪声条件下，从退化图像g(x,y)复原出f(x,y)的
估计值，该估计值符合一定的准则。
用向量f, g, n来表示f(x,y), g(x, y), n(x,y)，Q为对f的线性算子，在约束条件
ng Hf n
下求Qf的最小化而得到f的最佳估计。
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。
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。
图像的运动模糊与滤波恢复课程设计报告书
目录摘要 (I)1 绪论 (1)2 图像的噪声与退化 (2)2.1 图像的噪声 (2)2.2 图像的退化模型 (3)2.2.1 一般退化模型 (3)2.2.2 匀速直线运动模糊图像的退化模型 (5)2.3 点扩展函数 (5)2.4 图像的运动模糊处理 (6)3 运动模糊图像的恢复 (8)3.1 运动模糊退化函数的参数估计 (8)3.2 运动模糊图像复原方法 (10)3.2.1逆滤波 (10)3.2.2 维纳滤波 (11)4 运动模糊图像恢复实现 (13)4.1逆滤波恢复实现 (13)4.2维纳滤波恢复实现 (14)5 振铃效应 (17)6 心得体会 (18)参考文献 (19)摘要图像复原技术也常被称为图像恢复技术，图像恢复技术能够去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降（退化）问题，从而使图像尽可能地接近于真实的场景。
在拍摄过程中，相机和景物的相对运动会导致运动模糊，这种运动模糊现象是成像过程中普遍存在的，例如：在飞机或太空飞行器上拍摄的照片、战场上高速飞行的物体的运动照片。
运动模糊图像的恢复是图像恢复的主要研究课题之一，其具有重要的现实意义。
目前对于运动模糊图像的恢复研究主要是针对于水平方向的匀速运动产生的模糊图像，尝试使用各种图像恢复方法对图像进行恢复处理。
而对于诸如运动模糊图像的退化过程、点扩展函数的建立以及任意直线方向运动模糊图像的恢复、仿真图像的正确生成等问题需要进一步的深入和关注。
运动模糊图像产生的原因有很多，但根本原因都是因为在曝光时间所拍摄的景物和相机的图像传感器之间发生了相对位置移动，一般这种相对运动用点扩散函数(point spread function, PSF)或运动模糊核来描述，这种相对位置移动有两种情况，一种是所拍摄的景物在相机曝光时间相对于相机有相对运动，或者相机相对于所拍摄物体有旋转，这种情况下整幅照片不能用统一的PSF来描述；另一种情况是相机曝光时间所拍摄的景物及背景之间没有相对运动，并且相机相对于所拍摄的景物没有旋转，此时整幅运动模糊图像具有统一或者近似统一的PSF。
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。
运动模糊图像复原
运动模糊图像的复原摘要;：运动模糊图像的复原是图像复原中较常见也是较难的一类，在智能交通系统中有着广泛的应用。
本文面向车牌识别应用，对运动模糊图像的复原技术进行了系统的研究与实现。
匀速直线运动模糊图像复原的关键在于运动模糊方向和长度的自动鉴别两个方面。
将原图像视为各向同性的一阶马尔科夫过程，通过用双线性插值来进行方向微分，实现了运动模糊方向的自动鉴别算法；根据分析模糊图像的频谱图出现黑色条带的原因、条件以及它的精确位置，实现了运动模糊长度自动鉴别算法。
针对复杂成像情况下的运动模糊图像复原工作，着重解决了含噪运动模糊图像和局部运动模糊图像的复原问题；综合应用椒盐噪声检测器和基于带可变正则化参数的径向基神经网络(I也FN)方法，实现了组合滤波器去噪算法，采用改进的局部运动模糊对象提取算法实现局部运动模糊图像的复原。
开发了车牌模糊图像复原系统。
该系统对模糊长度和模糊角度均具有较高的鉴别精度，对于含有噪声的运动模糊图像和局部模糊图像进行相应的去噪处理和对局部模糊对象进行提取，并提供参数调整机制以获得最佳的复原效果。
自动实现各种类型的运动模糊车牌图像的清晰恢复，复原的效果图可直接应用于后续的车牌识别等工作。
关键词：图像复原，运动模糊，模糊方向，模糊长度，噪声，局部模糊，车牌识别1、绪论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。
课程设计-运动模糊图像的复原算法实现及应用
课程设计-运动模糊图像的复原算法实现及应用目录第一章、概述 (3)1.1 图像复原概述 (3)1.2 图像复原方法 ..................................... 4 第二章、图像退化的理论基础 (5)2.1 图像退化的原因 (5)2.2 图像退化的模型 (5)2.1.1连续图像退化的数学模型 (6)2.1.2离散图像的退化模型 (8)第三章、运动模糊图像复原的方法与理论 (9)3.1运动模糊的基本原理 (9)3.2 点扩散函数的确定 (10)3.2.1几个典型的点扩散函数 (10)3.2.2运动模糊点扩散函数的离散化 (11)3.3 逆滤波复原 (12)3.3.1逆滤波复原原理 .............................. 13 13.4维纳滤波复原 ................... 错误～未定义书签。
133.4.1纳滤波复原原理 (14)3.5有约束最小二乘复原原理 ......... 错误～未定义书签。
15第四章、运动模糊图像复原的实现 (17)4.1维纳滤波恢复MATLAB实现 ........ 错误～未定义书签。
174.2维纳滤波复原算法的评价 ......... 错误～未定义书签。
19总结与体会 ............................................. 20 参考文献 (21)2第一章概述1.1 图像复原概述图像复原是数字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的恢复原图像。
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。
图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。
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。
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目录一、概述 (1)1.1课程设计目的 (1)1.2设计内容 (2)二、图像退化与复原 (3)2.1 图像退化的数学模型 (4)2.2匀速直线运动模糊的退化模型 (5)2.3点扩散函数PSF (7)三、运动模糊图象的复原方法及原理 (8)3.1逆滤波复原原理 (8)3.2维纳滤波复原原理 (9)3.3 有约束最小二乘复原原理 (11)四、运动模糊图像复原的实现与比较 (12)4.1 运动模糊图像复原的MATLAB实现 (12)4.2 复原结果比较 (16)实验小结 (17)参考文献 (17)一概述1.1课程设计目的图像复原是在假定已知模糊或噪声的模型时,试图估计原图像的一种技术，它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。
图像复原的目的是将退化的以及模糊的图像的原有信息进行恢复，以达到清晰化的目的。
图像退化是指图像经过长时间的保存之后，因发生化学反应而使画面的颜色以及对比度发生退化改变的现象，或者是因噪声污染等导致图画退化的现象，或者是因为现场的亮暗范围太大，导致暗区或者高光区信息退化的现象。
图像模糊则常常是因为运动以及摄像时镜头的散焦等原因所导致的。
无论是图像的退化还是图像的模糊，本质上都是原始信息部分丢失，或者原始信息与外来信息的相互混叠所造成的。
因此，需根据退化模糊产生原因的不同，采用不同的图像恢复方法达到图像清晰化目的近年来，在数字图像处理领域，关于运动模糊图像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提条件下提出的，而实际上的模糊图像，并不一定能够满足这些算法前提，或者只满足其部分前提。
作为一个实用的图像复原系统，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。
图像复原关键是要知道图像退化的过程，即要知道图像退化模型，并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)图像。
运动造成图像的退化是非常普遍的现象，而在众多的应用领域又需要清晰高质量的图像，所以对于退化后的图像进行复原处理非常具有现实意义。
随着机器视觉和计算机主动视觉技术的发展，越来越多的成像系统传感器必然要安装在运动平台上，这为各种运动模糊图像的复原提供了极大的应用空间。
旋转运动模糊图像的复原是工作在旋转运动平台的成像系统必然遇到的问题，例如，随弹体(或机体)作高速旋转运动时的弹载(或机载)成像传感器。
显然，安装在导引头上的弹载成像传感器随弹体一起作高速旋转运动时，在对目标场景进行成像时，在短曝光时间内，由于成像传感器与目标景物之间有相当大的相对旋转角度，因此所获取的图像模糊是很严重的，这给后继的目标识别工作带来了很大的困难。
这就需要运用运动模糊图像的复原技术对退化后的图像进行恢复，从而得到清晰的图像，为进一步处理做好准备。
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。
1.2设计内容本文主要是关于运动模糊图像复原算法实现及应用的讨论，主要要求有：1、创建一个仿真运动模糊PSF来模糊一幅图像（图像选择合理）。
2、针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原(复原的方法自定)。
3、对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价复原算法。
通过课程设计提高我们分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法，可以进行数字图像应用处理的开发设计。
本文主要研究了直线运动模糊恢复，对相关算法的恢复效果进行了对比分析，给出了相关结论。
阐述了直线运动模糊恢复的两种算法:逆滤波法、维纳滤波法。
分别介绍了各种算法的原理。
并对各种原理分别做了仿真实验，给出了实验结果，比较了各实验效果。
二图像退化与复原在图像的获取、处理与传输过程中，每一个环节都有可能引起图像质量的下降，这种导致图像质量下降现象，称为图像退化。
造成图像退化或者说使图像模糊的原因很多，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像模糊则称为运动模糊。
所得到图像中的景物往往会模糊不清，我们称之为运动模糊图像。
运动模糊图像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。
数字图像在获取的过程中，由于光学系统的像差、光学成像衍射、成像系统的非线性畸变、摄影胶片的感光的非线性、成像过程的相对运动、大气的湍流效应、环境随机噪声等原因，图像会产生一定程度的退化。
因此，必须采取一定的方法尽可能地减少或消除图像质量的下降，恢复图像的本来面目，这就是图像复原，也称为图像恢复。
图像复原与图像增强有类似的地方，都是为了改善图像。
但是它们又有着明显的不同。
图像复原是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面目，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相应的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。
从图像质量评价的角度来看，图像复原就是提高图像的可理解性。
而图像增强的目的是提高视感质量，图像增强的过程基本上是一个探索的过程，它利用人的心理状态和视觉系统去控制图像质量，直到人们的视觉系统满意为止。
图像复原是利用退化现象的某种先验知识，建立退化现象的数学模型，再根据模型进行反向的推演运算，以恢复原来的景物图像。
因而，图像复原可以理解为图像降质过程的反向过程。
建立图像复原的反向过程的数学模型，就是图像复原的主要任务。
经过反向过程的数学模型的运算，要想恢复全真的景物图像比较困难。
所以，图像复原本身往往需要有一个质量标准，即衡量接近全真景物图像的程度，或者说，对原图像的估计是否到达最佳的程度。
由于引起退化的因素众多而且性质不同，为了描述图像退化过程所建立的数学模型往往多种多样，而恢复的质量标准也往往存在差异性，因此图像复原是一个复杂的数学过程，图像复原的方法、技术也各不相同。
2.1 图像退化的数学模型图像复原处理的关键问题在于建立退化模型。
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。
为了讨论方便， 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退化系统H(x, y) 的作用， 再和噪声n(x,y)进行叠加，形成退化后的图像g(x, y)。
图2-1表示退化过程的输入和输出的关系，其中H(x, y)概括了退化系统的物理过程，就是所要寻找的退化数学模型。
图2-1 图像的退化模型数字图像的图像恢复问题可看作是： 根据退化图像g(x , y)和退化算子H(x , y)的形式，沿着反向过程去求解原始图像f(x , y)， 或者说是逆向地寻找原始图像的最佳近似估计。
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) (2-1)在这里，n(x, y)是一种统计性质的信息。
在实际应用中， 往往假设噪声是白噪声，即它的频谱密度为常数，并且与图像不相关。
在图像复原处理中， 尽管非线性、 时变和空间变化的系统模型更具有普遍性和准确性，更与复杂的退化环境相接近，但它给实际处理工作带来了巨大的困H (x , y )f (x , y )g (x , y )n (x , y )难， 常常找不到解或者很难用计算机来处理。
因此，在图像复原处理中， 往往用线性系统和空间不变系统模型来加以近似。
这种近似的优点使得线性系统中的许多理论可直接用于解决图像复原问题，同时又不失可用性。
2.2匀速直线运动模糊的退化模型在所有的运动模糊中，由匀速直线运动造成图象模糊的复原问题更具有一般性和普遍意义。
因为变速的、非直线运动在某些条件下可以被分解为分段匀速直线运动。
本节只讨论由水平匀速直线运动而产生的运动模糊。
假设图象()y x f ,有一个平面运动，令()t x 0和()t y 0分别为在x 和y 方向上运动的变化分量，T 表示运动的时间。
记录介质的总曝光量是在快门打开后到关闭这段时间的积分。
则模糊后的图象为：[]dt t y y t x x f y x g T ⎰--=000)(,)(),( （2-2）式中g(x,y)为模糊后的图象。
以上就是由于目标与摄像机相对运动造成的图象模糊的连续函数模型。
如果模糊图象是由景物在x 方向上作匀速直线运动造成的，则模糊后图象任意点的值为：()[]dt y t x x f g T y x ⎰-=00,,)( （2-3）式中()t x 0是景物在x 方向上的运动分量，若图象总的位移量为a ，总的时间为T ，则运动的速率为()t x 0=at/T 。
则上式变为：dt y T at x f y x g T ⎰-=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡0,),( （2-4） 以上讨论的是连续图象，对于离散图象来说，对上式进行离散化得： t y T at x f y x g L i ∆∑-=-=⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛10,),( （2-5） 其中L 为照片上景物移动的像素个数的整数近似值。
是每个像素对模糊产生影响的时间因子。
由此可知，运动模糊图象的像素值是原图象相应像素值与其时间的乘积的累加。
从物理现象上看，运动模糊图象实际上就是同一景物图象经过一系列的距离延迟后再叠加，最终形成的图象。
如果要由一幅清晰图象模拟出水平匀速运动模糊图象，可按下式进行：∑=-=10),(1),(L i y x f L y x g （2-6） 这样可以理解此运动模糊与时间无关，而只与运动模糊的距离有关，在这种条件下，使实验得到简化。
因为对一幅实际的运动模糊图象，由于摄像机不同，很难知道其曝光时间和景物运动速度。
我们也可用卷积的方法模拟出水平方向匀速运动模糊。
其过程可表示为：),(),(),(y x h y x f y x g *= (2-7)其中⎪⎩⎪⎨⎧-≤≤=其它0101),(L x L y x h (2-8)h(x,y)称为模糊算子或点扩散函数，“*”表示卷积，),(y x f 表示原始(清晰)图象，),(y x g 表示观察到的退化图象。
如果考虑噪声的影响，运动模糊图象的退化模型可以描述为一个退化函数和一个加性噪声项),(y x n ，处理一幅输入图象),(y x f 产生一幅退化图象),(y x g 。
),(),(),(),(y x n y x h y x f y x g +*= (2-9)由于空间域的卷积等同于频率域的乘积，所以式(2-9)的频率域描述为： ),(),(),(),(v u N v u F v u H v u G += (2-10)式(2-9)中的大写字母项是式(2-10)中相应项的傅里叶变换。