运动视频去模糊技术的研究与实现

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1、万方数据论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或其它机构已经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研究的启发和所做的贡献均已在论文中作了明确的声明并表示了谢意。储张口嚷论文使用授权声明日期：圳吣本人完全了解复旦大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。作者签名：一“罐导师签名：日期：一二№

2、兰万方数据指导小组成员名单赵文庆教授陈更生高级工程师万方数据目录lIIIIIIIIIIIIllMIIIIIIY2867505摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一Abstract．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．．．．⋯．．．．．．．．．．．⋯⋯．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．⋯．⋯．第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1．1研究背景与意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1．2运

3、动视频图像去模糊算法简介及研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1．2．1视频图像的退化模型及复原流程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1．2-2运动视频图像去模糊算法研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1．2．2．1视频图像的非盲运动去模糊⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1．2．2_2视频图像的盲运动去模糊⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1．2．2．3基于视频的运动去模糊算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．1．2．3运动视频图像去模糊算法目前的难点以及存在的问题⋯．1．3本文的研究内容⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯1．4本文的组织结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

4、⋯⋯⋯1．5本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章运动视频去模糊系统概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2．1运动视频去模糊系统的基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2．2运动视频去模糊系统的实现框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯2．2．1前期预处理模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2．2．2相对运动估计模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2．2．3运动视频去模糊算法模块⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．2．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章运动估计相关算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯

5、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．3．1视频图像的几何变换模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3．2常见的运动估计匹配算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3．2．1块匹配算法(BlockMatchingAlgorithm)⋯⋯⋯⋯⋯⋯一3．212比特平面匹配算法(Bit—planeMatchingAlgorithm)⋯⋯3．2．3灰度投影算法(GrayProjectionAlgorithm)⋯⋯⋯⋯⋯一3．2．4特征点匹配算法(FeatureMatchingAlgorithm)⋯⋯⋯⋯3．3本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

6、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．第四章基于灰度分布特征与插值计算的运动视频去模糊算法⋯⋯⋯⋯．4．1运动视频去模糊算法概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4．2相似变换模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4．3Harris角点检测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一4．4基于灰度分布的特征描述方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4．5特征向量的匹配⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4．5．1双向匹配法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4．5．2＆州SAC算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4．6相似变换矩阵的

7、求解⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4．7视频图像的配准原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4．8改进的基于插值计算的运动视频去模糊算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯4．9本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第五章算法仿真与系统实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．■=鼍JJ■■■o趣抡BBMM"掩均加加甜扒拍拍绉如儿勉驺弱""弛甜甜乾∞甜郇铝钞

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37、万方数据目录5．1算法仿真实验结果⋯⋯

38、⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯5．1．1本文特征描述方法旋转不变性的测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5．1．2本文特征描述方法匹配精度的对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5．1．3运动去模糊效果的对比与分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5．2基于OpenCV平台的运动视频去模糊系统设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯5．2．1OpenCV平台简介⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯