有约束将质图像复原算法的研究论文

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1、有约束将质图像复原算法的研究毕业论文目录摘要2第一章绪论61.1研究背景61.2国内外研究状况61.3本文工作与结构8第二章运动模糊图像复原理论基础92.1噪声相关理论92.2运动模糊图像退化模型102.2.1模糊图像的一般退化模型102.2.2匀速直线运动退化模型10第三章运动模糊图像的去噪预处理143.1椒盐噪声的处理143.2高斯噪声的处理18第四章模糊运动参数的确定234.1运动模糊角度的确定234.1.1Hough变换234.1.2Sobel边缘检测算子244.1.3模糊运动角度检测实验及结果254.2运动模糊

2、长度的确定31第五章基于运动估计的图像复原算法36605.1运动模糊图像先验知识的估计365.1.1模糊运动角度检测365.1.2运动模糊长度的确定375.2逆滤波385.3维纳滤波395.4有约束最小二乘法41第六章总结与展望436.1论文工作总结436.2论文的创新点436.3展望44致谢45参考文献46附录486060有约束将质图像复原算法的研究——运动模糊图像运动参数估计及复原算法的研究电子与信息工程学院电子信息工程专业(城建)2008级2班孙轲指导教师邵慧第一章绪论1.1研究背景图像与我们的生活联系十分紧密,图

3、像处理技术应运而生,从二十世纪六十年代数字图像理作为一门学科正式产生到现在,图像处理技术已经在军事、生活、通信、交通等领域得到了广泛的应用。图像复原是图像处理技术的一个重要分支。其目的是改善图像质量,使退化了的图像最大程度恢复原貌。常用的方法是分析图像退化机理,建立退化模型,在此基础上通过求逆过程复原图像,恢复原始图像信息。在图像的采集、传输、储存以及处理的过程中,不可避免的将会引入噪声而会不同程度上导致图像的退化。图像退化的典型表现是失真、噪声以及模糊等。造成图像退化的因素很多,如成像系统缺陷,外界因素干扰,传输过程引

4、入噪声等,我们将要研究的运动模糊就是一种重要的图像退化原因,在图像采集的过程中,如果采集设备与目标之间存在足够大的相对运动,将会导致获得的图像模糊,这就是所谓的运动模糊。在日常生活中,运动模糊是相当常见的,它对我们的生活工作带来了很多不便。例如在城市交通管理中,由于越来越多的车辆导致了很多的交通事故,一个重要原因就是驾驶员超速及闯红灯。现在大多数交通路口都设置有电子眼,拍摄记录车辆的违章行为,但是一般情况下违规车辆的行驶速度都较高,由电子眼拍摄到的有违规行为的车辆照片或多或少都存在运动模糊,因而导致很难准确获取包括车牌在

5、内的车辆信息。如何利用图像复原技术对退化图像进行处理,得到相对清晰的图像就显得十分重要。另外,在国防航天等领域图像的运动退化问题也十分常见,对于图像复原技术的研究具有重要的理论价值与现实意义。601.2国内外研究状况类似于图像增强技术,图像复原也是以改善图像质量为目标,但是对图像进行增强处理时不需要关心图像退化的原因,只是通过图像处理技术增强图像的视觉效果,而对于处理后的图像与原图像的相似度以及是否失真则不需要考虑,只要适应人眼的视觉与心理即可。而图像复原是利用对于退化的先验知识恢复图像的原貌。图像复原是对估计图像退化过

6、程,建立相应的数学模型,对由于退化造成的失真加以补偿,获得原图像最优估计值图像复原使用的技术直接影响到其处理的结果好坏,目前比较常用的图像复原技术包括逆滤波技术、空域滤波以及代数技术等。对于运动模糊的研究一个很重要的方面是对运动方向以及相对模糊运动长度的判定。到目前为止,处理运动模糊有很多种方法,常见的有逆滤波、维纳滤波以及盲解卷积算法等。逆滤波适用于无噪声图像复原,处理有噪声图像效果很差,且使用逆滤波的时候可能会出现这样的情况,即当传输函数比较小或者等于零的时候,逆滤波公式无意义,即使原图像没有噪声也不能恢复图像,由于

7、这种病态特性,逆滤波需要图像有很高的信噪比,而由于运动模糊图像点扩散函数有零点,因此限制了这种方法的使用。相比于逆滤波,维纳滤波适用于带噪声图像复原,且在图像频率特性及噪声部分或者完全已知时效果很好,它是在使图像在统计学上达到与原始图像具有最小误差,因此在视觉判断上并不一定有很好效果,在图像信噪比未知情况下会出现鬼影和振铃失真。上面的算法都是在频域中对图像进行恢复,但是频域恢复需要先对图像进行傅里叶变换,在频域处理完后再进行傅里叶反变换,因此算法复杂度较大。在处理直线运动模糊运动方面,空域处理复杂度较小且受噪声干扰较小,

8、对于非水平方向的直线运动模糊图像复原可以通过先确定运动角度,将待处理图像旋转相同的角度,则任意方向的直线运动都可以转化为水平直线运动。Slepianl于1967年提出空域差分恢复算法,Sondhi完善与改进此算法并提出估计边界外像素灰度值的方法,目前差分恢复法已发展为比较有效的图像复原算法。随着理论与研究的发展,处理

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