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。     

匀速直线运动模糊的RSF之估计

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。     

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。     

运动模糊图像的维纳滤波复原研究

根据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和恢复模型,提出直接在运动方向上建立点扩展函数的算法,并利用改进的霍夫变换检测点扩散参数,再利用二次维纳滤波的方法复原图像。通过实验表明在图像先验条件的要求没有增加的情况下,该方法提高图了像复原的抗噪性和稳定性,并且有效的保持图像细节。     

运动模糊图像的噪声功率的精确估计

由运动模糊图像复原出原图像关键问题是获取点扩展函数和噪声信息,其中噪声通常假设为高斯白噪声。针对匀速直线运动模糊图像,提出一种差分噪声功率估计方法,该方法对模糊图像的差分图进行叠加,放大噪声,并保持每列的噪声互不相关,叠加后的图像的方差与原始噪声方差存在一个数量关系,通过该数量关系来估计出原始噪声方差。实验证明该方法能够相当准确地估计出噪声功率。     

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。     

任意方向运动模糊图像的恢复

为了精确恢复任意方向直线运动产生的模糊图像 ,结合双线性插值与计算机图形学的知识 ,直接在其运动方向上设置空间域点扩展函数。通过对模糊图像的频谱分析 ,检测出其运动参数 ,使用投影恢复方法在空间域作图像恢复 ,取得了较好的效果 ,给出了详细的算法及实验结果。     

一种有效的运动模糊图像恢复算法

探讨了任意方向的匀速直线运动模糊图像的恢复问题。证明了对任意方向的商线运动模糊图像只能直接设置二维点扩展函数进行二维恢复，不可先进行x方向的一维恢复再进行y方向的一维恢复。给出了估计PSF的方向和模糊范围D的频谱方法。并用实验验证了PSF谱估计方法的有效性，以及带窗的维纳滤波方法相比于标准维纳滤波方法的优越性。     

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.     

基于像素运动的图像模糊机理与恢复技术

从像素运动的角度分析了因运动造成图像模糊的实际过程，根据模糊图像像素间的关系建立了一维和二维匀速直线运动所造成的模糊图像的模糊模型，进而由模糊过程的逆过程给出了恢复模型。最后对匀速直线运动造成的图像模糊进行了模拟和恢复，取得了令人满意的效果。     

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。     

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。     

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。     

Motion adaptive deblurring filter for LCD

Motion blurring on liquid crystal display (LCD) was modeled by the original image convoluted with a point spread function (PSF). An intensity independent PSF was first deduced by statistical approximation. Based on the PSF, a motion adaptive deblurring filter was proposed to restore the original image. The simulation of motion blurred and deblurred natural images were presented. The results indicate that the proposed deblurring filter can significantly reduce the visible blurring artifact on LCD, which has a simple one-dimensional structure and can be integrated into other video processing algorithms, e.g. frame rate doubling, to further improve the image quality.     

Motion-Blurred Image Restoration Based on Joint Invertibility of PSFs

To implement restoration in a single motion blurred image, the PSF (Point Spread Function) is difficult to estimate and the image deconvolution is ill-posed as a result that a good recovery effect cannot be obtained. Considering that several different PSFs can get joint invertibility to make restoration well-posed, we proposed a motion-blurred image restoration method based on joint invertibility of PSFs by means of computational photography. Firstly, we designed a set of observation device which composed by multiple cameras with the same parameters to shoot the moving target in the same field of view continuously to obtain the target images with the same background. The target images have the same brightness, but different exposure time and different motion blur length. It is easy to estimate the blur PSFs of the target images make use of the sequence frames obtained by one camera. According to the motion blur superposition feature of the target and its background, the complete blurred target images can be extracted from the observed images respectively. Finally, for the same target images with different PSFs, the iterative restoration is solved by joint solution of multiple images in spatial domain. The experiments showed that the moving target observation device designed by this method had lower requirements on hardware conditions, and the observed images are more convenient to use joint-PSF solution for image restoration, and the restoration results maintained details well and had lower signal noise ratio (SNR).     

相向运动径向模糊图像的复原算法研究

当摄像机在高速靠近或远离目标过程中成像时,所得目标图像会产生从中心到边缘的放射状径向模糊,从而影响对目标的识别与跟踪。首先建立了理想情况相向运动条件下图像模糊退化的数学模型,通过对模型的深入分析,确定了影响模糊程度的主要模型参数,然后模拟出与实际成像一致的仿真图像,并严格推导出图像复原的递推公式,最后通过对径向模糊仿真图像的复原验证了该公式的正确性。