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。     

运动模糊图像的PSF参数辨识

物体和成像系统之间的相对运动使图像产生运动模糊是最常见的图像降质原因之一,因此运动模糊参数的精确估计（模糊角度和模糊尺度）直接影响图像的去模糊效果。结合运动模糊图像的产生过程,利用Radon变换得到模糊角度,对图像倒频谱作进一步分析得到运动模糊尺度。实验结果表明,该算法简单有效,得到的运动模糊参数是比较准确的。     

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。     

一种改进的运动模糊图像参数准确估计方法

模糊角度(方向)和模糊长度是对运动模糊图像进行恢复处理的两个关键参数.针对通过运动模糊图像频谱图像的中心亮条纹获得模糊角度存在角度检测精度不高、角度检测范围受限制等缺陷,在分析Radon变换的数学原理和十字亮纹形成原因及其造成干扰的基础上,根据频谱图像的特点,提出采用模糊频谱图像的暗条纹获得运动模糊角度的方法:在获得频谱图像暗条纹的二值图像后,通过骨架化变换,缩小暗条纹宽度,再经过Radon变换获得模糊角度和模糊长度.实验结果表明,所提出的方法能避开频谱图像中十字亮线的干扰,提高模糊角度检测精度和稳定度,扩大角度检测范围,模糊角度的检测误差小于0.5$^\circ$,角度检测范围达$0^\circ \sim 180^\circ$,优于传统算法的效果     

运动模糊图像的模糊参数快速估计方法研究

运动模糊失真是日常生活中最常见的图像失真类型,目前对于运动模糊图像的恢复技术研究已发展的较为成熟,维纳滤波、卡尔曼滤波等经典算法及各类改进算法均能取得较好的效果,但是耗时较长,在实际的图像恢复应用场景中具有较大的局限性。针对这一问题,论文提出了一种图像运动模糊快速恢复的算法,提出了一种基于Radon变换的改进算法判断图像运动模糊角度,并研究了在模糊角度确定的条件下对模糊长度估计的算法,得到模糊图像的两个运动模糊参数。实验结果表明,论文提出的图像快速恢复方法耗时短,抗噪声干扰能力强,具有更好的实用性。     

基于频谱参数估计和神经网络的运动模糊图像恢复

提出了一种运动模糊图像恢复模型,运动模糊图像经傅立叶变换后在频域有频谱零点进行参数估计,通过霍变换初步求得运动模糊图像的点扩展函数,当估计出运动模糊图像的点扩展函数的参数后,用神经网络方法进行恢复。这种恢复模型可以对任意角度的匀速运动模糊图像的恢复取得恢复效果。该方法具有操作简单和全局搜索收敛的优点,实验证明这是一种比较好的运动模糊图像恢复方法。     

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。     

利用频谱特性鉴别运动模糊方向

点扩展函数(PSF)的精确估计是运动模糊图像恢复的关键。匀速直线运动模糊的PSF参数主要由模糊角度（方向）和模糊尺度两个参数组成,然而模糊角度的估计又是重中之重。针对R Lokhande等人提出的霍夫变换的运动模糊方向估计法进行改进,通过增加边缘检测等预处理步骤,利用霍夫变换检测直线,并利用改进的霍夫变换峰值提取方法来估计角度值。实验表明,该方法能够得到比原方法更精确的角度值,并且具有抗噪能力强、鉴别精度高的优点。     

一种匀速直线运动模糊参数估计方法

运动模糊恢复就是利用运动模糊退化的某种先验知识来重建或恢复原有图像。在运动模糊的点扩散函数未知的情况下,估计运动模糊的点扩散函数是运动模糊恢复的前提和关键。从傅立叶变换的角度对匀速直线运动模糊图像的点扩散函数在频域中的特点做了理论分析,论证了点扩散函数在频域内的零点特性及模糊图像两次傅立叶同态变换后的方向特性,并提出了利用这些特性进行运动模糊方向估计的方法及两种模糊距离的估计方法。实验结果证明了所提出方法的有效性。     

基于模板匹配法的散焦图像模糊度估计

提出一种新的散焦图像模糊度估计方法。由图像中的阶跃型边缘提取线扩展函数。根据匹配滤波可实现最优信噪比信号检测的思想,引入模板匹配的方法计算线扩展函数的标准差。由点扩展函数的圆周对称性从线扩展函数的标准差得到高斯型点扩展函数的标准差。实验结果表明,该方法能够准确地估计散焦模糊图像点扩展函数的标准差。将点扩展函数的标准差作为一种评价图像模糊度的测度。实验表明该测度符合人眼的视觉特性,可以很好地判定散焦模糊图像的模糊度。     

离焦模糊图像的盲复原算法

针对离焦模糊图像,提出了一种盲复原算法。该算法首先利用Hough变换检测出离焦图像中的直线边缘,然后基于图像的空域统计特性和修正的Grubbs检验法,定位出阶跃或近似阶跃直线边缘,在此基础上自适应计算出线扩散函数,最后利用线扩散函数求取离焦模糊半径,进而用Wiener滤波完成了图像的复原。实验结果表明,对真实的离焦模糊图像,该算法能够准确地检测和定位出阶跃或近似阶跃边缘,提高离焦模糊半径的鉴别精度和图像的复原效果,已在实际刑侦取证工作中获得较为成功的应用。     

一种改善超分辨率图像重建中边缘质量的方法

超分辨率图像重建技术指通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像来重建一幅高质量高分辨率图像. 凸集投影 (POCS) 算法是一种广泛使用的超分辨率图像重建方法. 本文提出了一种适用于 POCS 算法的改善高分辨率重建图像边缘质量的方法. 该方法将中心在边缘像素的点扩散函数 (PSF) 与一个指数型权值函数相乘, 使得修改的 PSF 系数沿着边缘正交的方向减小. 实验结果表明, 这样的修改有效地保持了边缘的特性, 明显地提高了重建图像的质量     

基于主导边界Radon变换的SAR目标方位角估计方法

针对仅利用主导边界估计带来的目标垂直与水平方位的模糊问题,提出一种基于主导边界Radon变换的合成孔径雷达(SAR)图像目标方位角估计方法。该方法基于分割图像中目标主导边界长度的判别准则进行解模糊,同时引入目标主导边界Radon变换的估计算法,解决了传统主导边界算法中长、短主导边界不易分离的问题。MSTAR实测数据的实验结果表明提出的算法具有良好的精确度和适应性。     

基于TVGA正则化的室内运动模糊图像恢复

针对室内环境下相机曝光时间长,被摄目标相对相机运动会产生图像模糊的问题,以室内服务移动机器人为研究背景,提出了一种基于Topkis-Veinott梯度法(TVGA)正则化运动的模糊图像恢复方法。此算法首先采用方向导数法估计出运动模糊方向,同时将图像运动模糊方向旋转至水平轴;然后采用自相关函数平均法确定运动模糊长度,并算出运动模糊点扩展函数(PSF);最后采用改进的TVGA最优化正则参数,进而恢复原始图像。与经典的Wiener法和两种正则化恢复方法进行的比较结果表明,用TVGA法正则化恢复的图像效果较好,不仅较接近原始图像,且易于实现。