运动模糊参数的空域鉴别方法

匀速直线运动模糊图像的复原,关键在于点扩散函数参数(运动模糊方向和模糊尺度)的鉴别.为此,提出了一种运动模糊参数的空域鉴别方法,该方法利用3×3微分算子的任意方向微分功能鉴别运动方向,而后求微分图像自相关函数来鉴别运动模糊尺度.在搜索运动方向时将搜索步长分为两层,较大步长做粗略搜索,较小步长做精细搜索.仿真实验过程中,利用改进的维纳滤波器复原模糊图像,结果表明该方法计算复杂度低,鉴别精度高,复原效果好.     

利用拉氏算子鉴别运动模糊方向

提出一种新的鉴别运动模糊图像的运动模糊方向的方法，它利用拉氏算子对运动模糊图像进行无方向性的二阶微分，并求微分图像的自相关，发现自相关图像中数值较大的点(鉴别点)能够有效标示出运动模糊方向。选取适当数目的候选鉴别点，并利用聚类方法剔除其中的奇异点，得到鉴别点；过零频尖峰(自相关图像的中心点)画一条直线，计算各个鉴别点到该直线的距离，求距离和；改变直线方向，当距离和最小时，直线的方向即为运动模糊方向。数据实验表明，这一新的运动模糊方向鉴别方法，具有抗噪声能力强、适用范围广、计算量小、鉴别精度高、稳定性好的优点．     

基于纹理滤波和方向微分的模糊方向识别

针对最小方向微分(MDD)算法在运动模糊方向识别中误差大和实时性差的缺点,提出一种改进的MDD算法。通过计算局部最大差值对模糊图像进行滤波,增强模糊方向上的纹理细节,利用双线性差值求解最小方向微分和,其对应方向即为模糊方向。根据方向微分和曲线的变化规律,给出模糊方向的迭代搜索模型,从而减少搜索次数。仿真结果表明,改进算法具有较高的识别精度和较快的执行速度。     

基于方向微分和加权平均的运动模糊方向鉴别

在曝光的瞬间,造成图像模糊的运动,可近似作为直线运动来处理,但在像平面中的运动模糊方向未知。将原图像视为各向同性的一阶马尔科夫过程,提出了一种新的运动模糊方向鉴别方法,即方向微分鉴别方法,可以高精度鉴别匀速运动、加速运动、振动等各种运动的模糊方向,具有鉴别范围大、稳定性好的优点,克服了Y.Yitzhaky方法的不足。高精度估计出运动模糊方向,则可以通过图像旋转将运动模糊方向旋转到水平轴,图像恢复因此由二维问题转化为一维问题,大大降低了图像恢复的难度,且为图像恢复的并行计算打下基础。文章给出了采用双线性插值或三次C样条插值进行方向微分的详细计算方法,其中双线性插值方法计算量小,而三次C样条插值方法鉴别精度比双线性插值方法高。采用加权平均措施,平均了引起鉴别误差的各种随机因素,提高了鉴别精度,增强了运动模糊方向鉴别的稳定性。     

图像运动模糊方向的检测方法

为了降低运动模糊图像恢复问题的复杂度,提高计算效率,将图像恢复的二维问题转化为一维问题,可以将图像的模糊方向旋转到水平方向,这就需要识别图像的运动模糊方向.计算模糊图像任意角度的方向微分,根据微分图像灰度值的绝对值的分布特征,可以看到模糊方向和微分图像的绝对灰度值存在一定的关系,由此可以鉴别出模糊方向.在鉴别过程中,给出了精度更高的三次样条插值计算微分图像的详细方法.仿真实验表明,该方法稳定性好,具有较高的精度.     

基于局部标准差和方向微分的模糊方向识别

针对最小方向微分算法在运动模糊方向识别中误差大和实时性差的缺点,提出利用局部标准差和方向微分相结合的方法鉴定模糊方向。该方法首先对模糊图像进行局部标准差滤波以增强模糊方向上的纹理细节,然后利用双线性插值求最小方向微分和,其对应的方向即为模糊方向;在对方向微分和曲线归纳分析后找到了其内在规律,基于此规律提出范围对半递减搜索最小值的方法,减少了搜索次数。实验结果表明该算法识别精度高,抗干扰性强,实时性好。     

频谱预处理模糊运动方向鉴别的改进算法

为了提高匀速直线运动模糊图像的运动方向检测精度,提出一种基于频谱预处理的模糊运动方向鉴别改进算法.首先,通过对模糊图像的频谱图执行两次傅里叶对数变换,实现频谱图的亮条细化处理;然后,以亮条细化后的频谱图为研究对象,采用滑动邻域操作实施频谱图的二值化处理,剔除图像中的噪声和十字亮线,得到频谱图的预处理图像;最后,对预处理图像执行Radon变换,检测图像中的直线成分,并将检测结果映射为模糊图像的运动方向.实验数据显示,在不同模糊尺度和运动方向环境下,本文算法始终能够将运动方向的检测误差控制在0.5°的有效范围之内;实验结果表明,本文算法的运动方向检测精度优于其他同类的算法.     

方向微分分块统计的运动模糊方向鉴别

运用方向微分鉴别运动模糊方向的基本思想是将原图像视为各向同性的一阶马尔可夫随机过程.但实际处理效果并不理想,其主要原因是很多图像并不严格满足各向同性的一阶马尔可夫随机过程.从整个图像来看,物体形状、平坦区域等因素都会弱化这一物理前提,造成微分图像计算不准确.为此提出一种优化方法,先提取多个局部方差较大的特征块,再分块进行运动模糊方向的鉴别,统计分块结果.实验结果表明,本文方法在传统的基于方向微分的加权平均法鉴别误差较大时,依然可以取得不错的鉴别精度.     

基于方向微分的运动模糊方向鉴别

在曝光的瞬间，造成图像模糊的被摄景物与相机的相对运动，虽可近似作为直线运动来处理，但模糊图像中的运动模糊方向未知。若能由模糊图像出发，估计出运动模糊方向，则可以通过图像旋转将运动模糊方向旋转到水平轴，这样图像恢复就可由2维问题转化为1维问题，这就大大降低了图像恢复的难度，并为图像恢复的并行计算创造了有利条件。为实现这一目的，将原图像看作是各向同性的一阶马尔科夫过程，提出了一种新的基于方向微分的运动模糊方向鉴别方法，该方法不仅可以高精度鉴别匀速运动、加速运动、振动等各种运动的模糊方向，而且具有鉴别范围大、鉴别精度高、稳定性好的优点。另外，为了具体实现这种鉴别，还给出了采用双线性插值或三次C样条插值进行方向鉴别的详细计算方法，其中双线性插值方法计算量小，但三次C样条插值方法的鉴别精度比双线性插值方法高，而且通过加权平均，还可进一步降低各种随机因素引起的鉴别误差，这不仅提高了鉴别精度，而且增强了运动模糊方向鉴别的稳定性，因此能够更加有效地进行方向鉴别。     

基于方向小波变换的自适应图像去噪方法

为提高方向小波变换方向选择的自适应性,提出一种混合傅里叶变换和方向小波变换的图像去噪算法。结合图像的边缘信息,利用傅里叶变换估算图像的局部方向,构造方向小波变换的生成矩阵。考虑方向小波变换陪集分解的特点,根据序列长度选择相应阈值。实验结果表明,当噪声方差大于25时,该方法的去噪性能较好。     

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。     

一种运动模糊图像的模糊参数估计方法

在摄取图像的过程中,物体间的高速运动及景物与成像设备的相对运动是引发图像退化的主要原因之一,称之为运动模糊。模糊长度和模糊方向是运动模糊中影响图像模糊程度的主要参数。提出了一种改进的误差参数分析方法,对模糊长度进行估计并比较了不同的复原方法对参数误差曲线法估计的效果,同时提出运用傅里叶分解和Hough变换从模糊图像的频谱特性上对运动模糊方向进行了估计。实验结果表明,所提出的方法对运动模糊图像的复原有良好的效果。     

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。     

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。     

噪声条件下的运动模糊参数同步辨识的新算法

在噪声污染的情况下,匀速直线运动模糊图像频谱中的暗黑色条纹变得模糊甚至消失,根据暗黑色条纹的特征来估计运动模糊参数的方法将失效。由此,提出了一种噪声条件下的运动模糊参数同步辨识的新算法,该算法以运动模糊图像频谱作为研究对象,首先利用区域生长算法提取频谱中白色长条区域的轮廓,再计算其最小面积外接矩形,根据最小外接矩形的长度、宽度及倾斜度等参数同步估计运动模糊参数：模糊方向与模糊尺度。实验结果表明,对不同信噪比、不同模糊方向和模糊尺度的运动模糊图像,该算法可以较精确地估计出模糊参数,且具有很好的抗噪声鲁棒性。     

自适应色彩矫正图像增强算法仿真研究

研究图像增强优化问题,由于大量的图像由于拍照抖动产生噪声,造成图像模糊问题,而传统的去除图像运动模糊的算法,具有计算复杂度过高和特定的假设条件的局限,为了改善图像视觉效果,提出了一种改进的计算量小的自适应矫正图像增强算法,利用模糊图像作为参考,对欠曝光图像进行非线性自适应色调矫正。首先利用非线性函数对不同通道颜色进行调节,然后使用自适应方法对亮度进行矫正仿真,得到最终清晰图像。仿真结果表明改算法可以有效增强图像,改善了图像的质量,具有一定的实际应用价值。     

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。