单幅空间移不动运动模糊图像复原技术的研究

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1、摘要怎样从单幅运动模糊图像复原出清晰的图像，～直是数字图像处理领域中富有挑战的问题。图像复原的目的是尽可能的恢复出原始清晰图像，因此对图像质量进行评价是必要的。若图像中有噪声存在，将会严重地影响图像复原的效果。因此，一定要考虑噪声的影响。本文详细地介绍了噪声对图像的影响及常见的噪声模型，深入地分析了运动模糊图像的形成过程，并建立了图像的退化模型和复原模型，随后介绍了图像质量的评价标准。对常用的图像复原算法进行描述并进行实验分析，表明去除噪声对图像复原的重要性。本文提出了基于边缘先验模型和小波分析

2、的运动模糊退化图像的复原算法。在去模糊之前对图像进行预处理，先将噪声去除，再利用冲击滤波器增强边缘。采用Canny边缘检测获取清晰边缘作为先验模型，利用交替迭代法估计出模糊核。利用清晰图像在紧小波框架下良好的稀疏性，建立最小化函数模型，并采用改进的分裂Bregman方法来求解最优化问题，最终获取清晰图像。实验结果表明，文章中提出的方法能够有效地去除运动模糊。关键词：图像复原；运动模糊；边缘先验模型；分裂Bregman方法；紧小波框架AbstractlIIIIIIIIIIIIIIIIIlY2589

3、261Howtorestoreclearimagesfromdegradedimagesisachallengingprobleminthefieldofdigitalimageprocessing．Thepurposeofimagerestoreistoresumethedistortionimagestobesimilarwiththeoriginalimage．Soitisnecessarytomeasurethequalityofrestoredimage．Ifthereisnoisei

4、ntheimage，theimagequalitywillbeaffectedseriously．Therefore，wemustconsidertheinfluenceofnoise．Thispaperintroducethenoiseeffect00imageandcommonnoisemodeldetailedly,analyzestheformationprocessofmotionblurredimagedeeplyandestablishimagedegradationmodelan

5、drestorationmodel．Afterthat,itpresentstheevaluationcriterionofimagequality．Then，itdescribesthecommonrestorealgorithmandanalyzesonexperiments．Finally,itsuggeststheimportanceofnoiseremoving．Thispaperproposesarestorationalgorithmformotionblurredimagebas

6、edonedgepriorandwaveletanalysis．Weapplyapreproeessingprocedurebeforedeblurringtoremovenoise，thenuseshockfiltertoenhanceedgesandCannyedgedetectiontogetclearedgesforestimatingkernelbyaltematingiterative．Afterthat，wesetupminimumoptimizationmodelbyusingt

7、hesparsityofimageintightwaveletframelet．Furthermore，theadaptedsplitBregmanmethodisproposedtosolvetheoptimizationproblem．Finally,wewillgettheclearimage．Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyremovethemotionblur．Keywords：imagerest

8、oration；motiondeblurring：edgeprior：splitBregmanmethod；tightwaveletframelet目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．1研究背景及意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．2国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯11．3本文结构及安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯31．4，J、结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯