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运动模糊参数的检测是图像恢复过程中的关键问题。对于匀速直线运动模糊来说,检测出运动模糊的方向和距离后。结合运动模糊恢复算法即可完成对模糊图像的恢复。从运动模糊图像的传输函数出发,经过分析,总结得出其频谱图的特点及规律以及同运动参数之间的关系。运动模糊图像的频谱图上会出现一些等间隔的相互平行的暗色条纹,可以根据这种关系在频谱图上提取运动参数。 相似文献
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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。 相似文献
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匀速直线运动模糊长度的精确估计 总被引:9,自引:1,他引:8
点扩展函数的设置是影响图像复原的关键问题。对于匀速直线运动模糊图像,模糊长度和运动方向决定了点扩展函数。分析了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,并设计了一种匀速直线运动模糊长度的估计算法,理论和实验证明这种算法是精确的。 相似文献
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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. 相似文献
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为解决相机与景物之间由于相对运动而造成的图像模糊问题.提出在定点DSP C6416上,通过优化维纳滤波算法来实现模糊图像的实时恢复.提出基于实数的一维维纳滤波优化算法.给出该算法与其他常规维纳滤波算法的实验结果和对比评价.实验结果显示:在主频600MHZ的DSP C6416实验平台上,对512×512 8位灰度测试图片先进行模糊处理,再通过该优化算法恢复.速度达到58ms每帧,而常规一维维纳滤波算法速度为90ms每帧,二维维纳滤波算法速度为253ms每帧.恢复质量三者相同.结果表明该算法每秒能处理17帧512x512 8位灰度图片.基本能满足实时性的要求.如果采用最新的主频1GHZ的DSP C6416芯片,处理速度预计能达到35ms每帧,能实现25帧每秒的实时性要求. 相似文献
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匀速直线运动模糊图像的恢复 总被引:1,自引:0,他引:1
结合计算机图形学与数字图像处理的知识,提出直接在运动方向上建立点扩展函数的算法,并利用霍夫变换检测运动参数。解决了由于运动模糊图像频谱存在零值,导致在频域中不能精确恢复图像的问题。文中给出了详细的算法及实验结果。 相似文献
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匀速直线运动模糊的RSF之估计 总被引:20,自引:3,他引:20
点扩展函数的设置是影响图像恢复结果好坏的关键问题。对于匀速直线运动模糊,要得到好的恢复效果必须能够正确估计模糊范围D和运动模糊方向。在文献[2]中用带最优窗的维纳滤波方法有效地去除了噪声和减小了边缘误差,除了边缘的L-形条带外可得到近乎完善的恢复效果;并且证明了对任意方向的直线运动模糊图像的恢复只能直接设置二维点扩展函数进行二维恢复,不可先进x方向的一维恢复再进行y方向的一维恢复。该文进一步给出了估计模糊范围D和运动方向的频谱方法:模糊范围D和图像中心与相邻黑线间的距离uo成反比;运动方向与模糊图像G(u,v)的频谱中的平行条带垂直。 相似文献
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基于频谱边缘检测的运动模糊方向精确估计 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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为了解决在获取数字图像过程中发生的图像质量下降(退化)的问题,需要使用图像恢复技术进行图像重建。针对未知点扩散函数(PSF)的盲图像恢复,首先利用倒频谱的方法估计模糊图像的点扩散函数,然后再利用改进的卡尔曼滤波方法对图像进行恢复。倒频谱方法是将模糊图像分成反映原图像信息和反映模糊系统信息的两部分相加的形式,通过分析两者的关系估计出模糊图像的PSF。改进卡尔曼滤波器在估计过程中考虑了系统的模型误差,使其对模型误差具有一定的鲁棒性。通过Matlab进行了数字仿真实验,实验结果表明利用所提出的方法可以有效地减小PSF估计不准确对图像恢复的影响,与传统卡尔曼滤波相比恢复效果较好。 相似文献
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