图像去模糊算法分析与研究

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时间:2017-11-21

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1、本科毕业设计(论文)题目:图像去模糊算法对比分析研究学院:专业:班级:学号:学生姓名:指导教师:职称:二○一五年六月一日图像去模糊算法分析与研究摘要在数字时代,图像去模糊作为图像复原技术的一个分支,一直是一个具有挑战和吸引力的问题,具有重大的研究价值与社会意义。图像去模糊技术近年来得到了广泛研究,在理论和算法上也愈加系统和成熟,根据图像模糊核是否已知,图像去模糊技术被分为非盲图像去模糊和盲图像去模糊两大类。文章主要是选取几种典型的去模糊算法,在已知模糊核的基础上进行分析研究各算法的特点与去模糊效果的

2、优劣性,即非盲去模糊算法的分析研究。基于运动模糊和离焦模糊这两大模糊类型,对其分别在有噪声(本文指高斯白噪声)和无噪声情况下的实验结果进行分析比较。文章首先介绍了两种主要模糊图像类型及其造成图像模糊的成因,并对各模糊类型的点扩散函数估计获取。其次,是对图像基本退化模型的引入,从本质上了解图像模糊与去模糊的实质。接着,我们介绍了两类典型的去模糊评价方法:峰值信噪比(PeakSignaltoNoiseRatio)和平均结构相似性指数(MeanStructuralSimilarityIndex)。在这之后

3、主要是算法比较,分类对几种典型的去模糊算法进行数学分析与讨论,包括用于去除运动模糊的Richardson-Lucy算法(即RL算法)和约束最小二乘法;用于去除离焦模糊的逆滤波算法和维纳滤波算法(Wienerfiltering)。最后对几种算法进行Matlab仿真实验设计,并对其结果与恢复效果分析总结。关键词:离焦模糊;运动模糊;点扩散函数;算法比较;仿真设计IAbstractIndigitaltimes,imagede-blurringasabranchofimagerestorationtechn

4、ologyhasbeenahardandattractiveproblem.However,imagerestorationhasgreatvalueoftheresearchandsocialsignificance.Imagede-blurringtechniquehasbeenwidelystudiedinrecentyearsandbecomesmoresystematicandmatureintheoryandalgorithm.Accordingtotheimageblurkerneli

5、sknownornot,de-blurringtechniqueisdividedintonon-blindandblindimagerestoration.Thisarticleismainlyselectingseveraltypicalde-blurringalgorithms,wemaketheanalysisonthecharacteristicsofeachalgorithmandtheeffectofthede-blurringbasedontheknownblurkernel,ina

6、word,thenon-blindde-blurringalgorithmanalysis.BasedontheMotionblurringandDefocusblurringtypes,weanalysisandcomparetheexperimentalresultsinthecaseofnoise(Gaussiannoise)andnonoiseThearticleanalyzestwomainkindsofblurredimagetypesandthecausesofblurring,and

7、alsointroducesthetypesofthePointSpreadFunctionandtheirestimation.Secondly,thearticleelaboratesthebasicimagedegradationmodel.So,wecanunderstandthenatureoftheblurredimagesandtheessenceofthede-blurring.Then,itintroducestwotypicalkindsofevaluationmethodsin

8、thede-blurredimagearea:Peaksignaltonoiseratio(PSNR)andThemeanstructuralsimilarityindex(MSSIM).Afterthat,wemakeamathematicalanalysisanddiscussionforseveraltypicalde-blurringalgorithms.ItincludesRichardson-Lucyalgorithm(RL)andConstrainedl

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