基于Lucy-Richardson算法的运动模糊图像复原研究

运动模糊是造成图像退化的重要原因之一.本文以运动模糊图像的退化模型为基础,采用退化图像的频谱特性和Radon变换分别对运动模糊长度和运动模糊角度进行了计算,给出了运动模糊图像点扩展函数的参数估计算法,并利用维纳滤波和Lucy-Richardson (L-R)算法分别对不含噪声的运动模糊图像和加噪声的运动模糊图像进行了复原仿真实验.结果表明,本文给出的运动模糊图像参数估计算法是十分有效的,且对于含有噪声的运动模糊图像,L-R算法能够获得比维纳滤波更好的复原效果.     

红外运动模糊图像参数估计方法

在船舶上拍摄红外传感图像的过程中由于船舶的摇晃而导致的运动模糊,会降低图像的质量.根据运动模糊图像的特性,分析了运动模糊图像的退化模型与特性.首先对倒频谱进行了二值化,并运用Radon变换确定了点扩散函数的模糊角度,然后使用模糊尺度迭代与维纳滤波得到复原图像,再对其进行边缘检测,通过计算累计边缘数确定了模糊尺度.最后对不同模糊程度的图像计算参数并复原,实验结果表明了算法的有效性.     

一种改进的运动模糊图像复原算法

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。     

基于倒谱特性的运动模糊图像PSF参数估计

根据运动模糊图像的特点,提出一种基于倒谱的运动模糊图像PSF参数估计方法。首先,分析了运动模糊图像退化模型以及运动模糊图像频谱和倒谱的特征,对倒谱图像信息滤波增强后,用Radon变换法计算出运动模糊方向,由倒谱中两个负峰值的位置计算出模糊长度。最后,用Lucy-Richardson算法对估计值进行图像复原验证。实验结果表明,该方法能够较精确地估算出运动模糊参数PSF值。     

运动模糊图像PSF参数估计方法改进及图像复原

运动模糊图像复原的目的是改善运动图像质量,从而为图像处理任务提供高质量的清晰图像以保证算法能够准确获取图像信息,其中运动模糊图像的点扩散函数（PSF）求解是影响复原图像质量的关键步骤。针对现有运动模糊图像PSF参数估计方法中存在的估计误差大、有效估计范围有限等问题,在分析频谱图像特征的基础上,提出一种改进的PSF参数估计方法。通过图像增强处理和形态学变换去除频谱图像中的十字亮线和噪点干扰,获取形态合适的条纹图像以完成Radon变换检测。利用二值频谱图像的条纹特征自适应地控制形态学运算精度,从而保证算法的执行效率和鲁棒性。对条纹进行边缘测定,消除由条纹自身宽度导致的角度估计误差,以提高参数估计结果的精度。实验结果表明,该方法能够提高模糊参数估计的准确率和有效估计范围,由此构建的PSF能复原出更加清晰的重建图像,复原图像总体峰值信噪比不低于25 dB。     

基于Radon变换改进的运动模糊图像PSF参数估计算法

为了提高运动模糊图像的点扩展函数中模糊尺度,模糊角度估记的精准性,本文提出了一种改进的模糊图像PSF的参数估计算法。首先将运动模糊图像进行3*3分块,找出最能代表原始模糊图像模糊特征的子图像块,这样可以很好的估计运动参数。然后将特征图像块的频谱图二值化后,进行形态学闭运算消除十字型亮线,有效的提高参数估计的精度。其次,对频谱图进行腐蚀运算,用Radon变换计算出模糊角度。最后根据求出的角度将图像旋转到水平方向后,使用微分法求出模糊尺度。并将本文算法与传统Radon变换算法进行对比,表明该算法对提高模糊图像PSF参数估计是有效的。     

基于Radon变换的运动模糊图像参数估计

运动模糊图像的参数估计直接影响图像的去模糊效果。提出了基于Radon变换的参数估计算法,结合运动模糊图像的频谱特性和Radon变换的数学含义,通过计算运动模糊图像二维频谱的Radon变换值,有效地估计出运动模糊的方向角θ和长度L两个参数。实验表明,该方法简单可行,参数估计准确,最终的图像去模糊效果良好。     

基于频谱边缘检测的运动模糊方向精确估计

针对运动模糊图像的模糊方向估计问题,详细分析了匀速直线运动模糊图像的退化模型,提出一种在频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,用高斯-拉普拉斯(LoG)边缘检测算子检测出频谱中的暗条纹轮廓;然后,用Radon变换找出垂直于暗条纹的角度;最后,根据图像长宽比确定频谱暗条纹和模糊方向之间的关系,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°,估计结果非常精确。     

运动模糊图像复原算法综述

在图像获取过程中,存在很多造成图像退化的因素,因此需要对图像进行复原。本文对现有的典型复原方法进行了综合分析。介绍了图像一般退化模型和运动模糊退化模型的建立方法 ;对退化模型的点扩散函数的估计方法进行了分析;对当前的一些复原算法进行了总结。对图像复原技术未来的发展方向进行了预测。     

改进的运动模糊图像复原算法

提出了一种改进的运动模糊复原算法,首先利用改进的高通滤波(方向微分)快速算法判定运动模糊方向,然后利用边缘检测算法计算模糊尺度,从而确定点扩散函数,最后通过维纳滤波算法对模糊图像进行恢复。针对K值估计问题,提出了一种新的K值自动估计算法。实验结果表明,该方法鲁棒性强、实时性好,图像复原效果好。     

视频透视增强现实系统中的运动模糊研究

针对Radon变换对增强现实运动模糊中短模糊尺度无效的问题,提出一种将Radon变换和Canny边缘检测相结合,并基于视频透视的虚拟物体运动模糊模拟算法。采用Canny边缘检测和Radon变换方法,获得点扩散函数参数和基于GPU实现运动模糊的实时渲染。实验结果证明,该算法在视频透视增强现实系统中,对于长短模糊尺度都能较好地模拟运动模糊效果,从而实现虚实场景的无缝融合。     

基于Radon变换的运动模糊图像参数估计

运动模糊图像的参数估计直接影响图像的去模糊效果.提出了基于Radon变换的参数估计算法,结合运动模糊图像的频谱特性和Radon变换的数学含义,通过计算运动模糊图像二维频谱的Radon变换值,有效地估计出运动模糊的方向角θ和长度L两个参数.实验表明,该方法简单可行,参数估计准确,最终的图像去模糊效果良好.     

运动模糊图像的参数估计与恢复

根据匀速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.对匀速运动模糊二维离散点扩散函数的表迭式进行了推导,找到了匀速运动模糊图像频谱暗条纹分布的规律.针对现有模糊参数检测方法的不足,推导和论证了了模糊参数与图像高宽比之间的关系,从而获得了准确检测图像模糊参数的方法.该方法通过对退化图像的频谱进行Radon变换,提取烦谱暗条纹方向和间距,进而准确检测出退化图像的模糊参数:运动方向和运动长度.实验结果表明,该算法简单可行,参数估计准确并具有较好的抗噪声鲁棒性.     

基于频域识别运动模糊的模糊方向和模糊度

运动模糊图片的频谱中存在平行的零点直线。这里提出了一种算法,识别零点直线含有的运动模糊方向和模糊度信息:首先对模糊图像进行分块,然后将分成的小块相加,利用拉氏算子对最后的相加结果进行无方向性的二阶微分,通过二维FFT变换求得频谱。接着对频谱取绝对值、做归一化之后,修饰二值化结果,最后进行Radon变换,求得点扩展函数的运动方向和模糊长度。实验论证该算法可靠通用,性能优良。     

倒谱和快速全变差去卷积的运动模糊图像复原

物体和成像系统之间的相对运动导致图像产生运动模糊,降低了图像质量,为了获得更加理想的复原图像,提出一种基于倒谱和快速全变差去卷积相结合的运动模糊图像复原算法。利用倒谱法对运动模糊图像的点扩散函数参数（模糊角度和模糊尺度）进行辩识,采用快速全变差去卷积法对模糊图像进行复原,采用多幅图像进行仿真实验测试算法的性能。仿真结果表明,相对于经典图像复原算法,该算法复原图像的主观视觉效果以及客观评价指标均更优,具有一定的实际利用价值。     

基于频谱边缘检测和Radon 变换估计运动模糊图像的方向

为了准确估计运动模糊图像的方向,在理论推导部分,以定积分、Fourier 变换和 Sinc 函数的性质为依据,得出了运动模糊方向、图像尺寸和频谱图像平行条纹方向三者的关系。在算法优化部分,系统分析了Radon 变换法、Gabor 变换法和频谱分块法的原理和不足,并提出了基于频谱边缘检测和Radon 变换的改进算法。在数值实验部分,编写Matlab 程序对几种方法进行了测试和比较,结果表明,该方法的估计精度最高,更适用于估计运动模糊图像的方向。     

运动模糊图像复原算法研究

运动模糊主要是由于成像系统与目标物之间产生了相对运动而成的。在运动模糊图像复原的研究中,运动模糊的点扩散函数(PSF)和复原方法是近年来图像复原中的热点问题。针对含有噪声的运动模糊图像的退化模型和恢复过程进行了研究,叙述了运动模糊图像基本原理,并提出了一种基于变分法求极值的方法并应用了模糊图像限制核函数法的方法解决了变分模型中大多数应用场定义域的有限性,最后根据方法得出实验结果。     

一种新的基于边缘检测的错误隐藏算法

利用传统空间内插方法对图像中的丢失块进行差错隐藏时,容易在人眼敏感的边缘区域产生模糊.笔者提出了一种新的结合边缘检测的空域内插办法,能在保留边缘的情况下根据边缘对图像的划分对图像进行分区内插.试验表明在具有明显边缘的区域,使用该办法能够得到满意的隐藏效果,其PSNR比传统内插方法提高大约1～2 dB.同时对于存在多边缘的图像,也提出了一种通用的方法进行差错隐藏,并取得了较好的主观效果.     

图象模糊涟缘检测的改进算法

图象在检测技术是图象处理中最重要的内容之一,且已在图象分析和识别领域中得到广泛的应用。针对图象边缘由模糊性引起的不确定性问题,提出了一种图象模糊边缘检测的改进算法,该算法是道德民确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数来定义一个新的隶属函数,从而钭图象转化为等效的图象模糊特征平面,通过在模糊特征平面上进行增强运算,将其转换为空域图象,最后再进行边缘提取,同时还对具有多峰直方图分布图象的模糊边缘检测方法进行推广,仿真结果表明,该算法是有效的。     

运动模糊图像复原结果中伪像的消除

针对Lucy-Ricardson(LR)算法得到的复原图像存在不同程度的Gibbs效应、边缘振铃等多种类型的伪像,提出一种新的算法,在LR算法的复原图像迭代公式中引入一函数作为其系数,使得图像平滑区域与原来的LR算法的恢复方式相同,同时在图像的边缘区域可以有效地保护细节,起到低通滤波器的作用。实验结果表明,改进算法能很好地平滑伪像和重建图像细节,复原图像的峰值信噪比(PSNR)与其他算法相比有很好的提升。