车载图像去模糊算法分析

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时间:2019-01-30

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名:日期:年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库

2、进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)作者签名:导师签名:日期:年月日万方数据摘要摘要基于惯性定位和机器视觉组合(IPS/Vision)的汽车导航是一个新的领域。这种组合导航中惯性定位是主体,其累积误差较大,机器视觉的主要任务就是通过对车载设备抓拍的路标/道路标志线进行判识以校正累积误差。而车辆行驶中的抖动不可避免会导致拍摄图像模糊,严重时会导致视觉定位失效。为此,本论文致力于对车载相机抖动造成的模糊图像进行去模糊,在研究现有的优秀去模糊算法基础上,结合车载模糊图像自身特点,对图像去模糊算法

3、进行改进使之能够有效地对车载图像进行去模糊,主要工作如下:第一,针对快速总变差去模糊算法及基于超拉普拉斯分布的快速图像去模糊算法存在的问题,提出一种更健壮的车载图像快速去模糊算法。在该算法中,建立一种新的模糊模型,并利用交替指令算法求解该模型。通过实验对算法性能进行对比证明:对中等尺度图像,本算法在运行速度和去模糊后图像质量方面都要优于基于超拉普拉斯分布的快速图像去模糊算法;对于大尺度图像,虽然算法速度较基于超拉普拉斯分布的快速图像去模糊算法慢,但经本论文改进后的算法去模糊后明显提高了图像质量。第二,针对标准化稀疏度量核估计的车载图像盲去模糊算法存在的问

4、题进行改进。在改进的算法中,利用标准化稀疏度量核估计算法对模糊核进行估计,在得到模糊核之后,再利用上述的车载图像快速非盲去模糊算法对车载图像进行去模糊。通过仿真实验证明:该改进的算法在去模糊质量和速度上都有明显提高。第三,针对基于标准化稀疏度量核估计的车载图像盲去模糊算法在模糊核尺度大于车载图像中的对象时,模糊核估计不准确并且去模糊后的图像会产生大量晕影效应,以及基于模糊核优化的盲去模糊算法自身存在的问题,对算法进行改进。为有效抑制噪声及图像细节信息对模糊核估计的干扰,在改进的算法中,利用双边滤波器对模糊图像进行预处理,再利用核优化方法估计模糊核,最后利

5、用上述的车载图像快速非盲去模糊算法进行去模糊。通过仿真实验证明:本改进的算法估计出的模糊核更加准确,且能够有效地去除晕影效应,去模糊后的车载图像质量和算法运行效率要明显优于原始算法,满足实际应用的基本要求。关键词:车载图像去模糊,总变差,稀疏度量,模糊核优化,交替指令算法I万方数据ABSTRACTABSTRACTVehicleNavigationSystembasedonthecombinationofInertialPositioningandMachineVision(IP/Vision)isanewresearcharea.InIP/Visions

6、ystem,InertialPositioningplaysanimportantpartinVehicleNavigationSystem,butitsuffersfromcumulativeerrorwhichisrelativelylargeforprecisevehiclepositioning.ByMachineVisionthevehiclelocationcanbepinpointedtoaverysmallcoverageofroadmarksobservedbyMV,thusperformanceofINSisimproved.InMa

7、chineVisionsignpostsandroadmarkersarecapturedbytheon-boardimage/videodevices,suchasvehicularcamera,thenbyimageprocessingtoolsthemarkersareidentifiedandtobeusedtomatchthesigns/marksindigitalmaptocorrecttheaccumulatederror.However,theobtainedimagesareusuallyblurredduetothevehicular

8、camerashakeormotion,whichdegradesidentif

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