基于维纳滤波的车辆运动图像恢复算法

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时间:2018-10-27

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1、基于维纳滤波的车辆运动图像复原算法LLL,WIMM,NNN(西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西西安710121)通信作者联系方式:(Email:******@叩1.川11.01电话:029-12345678手机12123123123)投稿曰期:2014-01-20基金项目:陕沔省国际科技合作与交流计划项目(2014KW01-01),陝M省tl然科学基础研究基金资助项目(2012JQ8045,2013JM8031).作者简介:LLL(1977-),女,博士,讲师,从事图像处理研究。E-mail:123123123@xupt.edu.

2、cnMMM(1972-),女,博士,iRjl".,从事

3、割像检索研究。E-mail:ly_l23123123@sina.comNNN(1981-),女,讲师,I#士研宄屯,研宄力*向力交通信息工程及控制。E-mail:123123123@xupt.cdu.cn摘要:为了改善运动模糊图像的复原效果,提出一种去噪先行的维纳滤波复原算法。先利用基于小波阈值的去噪算法对模糊图像去除噪声,其中阈值门限为贝叶斯阈值,阈值函数为软阈值函数;再根据经验估计出噪声功率谱和信号功率谱的比值,并进行维纳滤波。仿真实验结果表明,所提算法能够较好的去除运动模糊

4、,具有较好的视觉效果。关键词:图像复原;维纳滤波:运动模糊;小波去噪中图分类号:TN911.72Restorationofmotion-blurredimagealgorithmbasedonwienerfilterLXXWxxxxx,LXXYxxxxx,LXNxx(SchoolofCommunicationandInformationEngineering,Xi’anUniversityofPostsandTelecommunications,Xi’an710121,China)Abstract:Toimprovetheeffect

5、ofrestorationofthemotion-blurredimages,arestorationalgorithmthatdenoisingaheadoftheWienerfilterispresented.Firstly,themotion-blurredimageisdenoisedbywavelet.Secondly,theratioofthenoisepowerspectrumandthesignalpowerspectrumisestimated.Lastly,theblurredimageisrestoredbywi

6、enerfilter.Thedenoisingalgorithmiswaveletthresholdingalgorithm.AndthethresholdisBayesianthreshold,thethresholdfunctionissoft-thresholdfunction.Experimentresultsshowthattheproposedalgorithmisremarkableinvisualforthemotion-blurredimages.Keywords:imagerestoration,wienerfil

7、tering,motion-blurred,waveletdenoising图像在获取过程中由于摄像设备的光学系糊,使得有用信息的提取变得困难,这就需要模统的失真、调焦不准或相对运动等造成图像的模糊图像复原技术尽可能地去除失真,恢复图像的原来而目。运动图像复原属于图像复原[1"2]中的一类,相对于散焦模糊,运动模糊图像的原仵H常生活中更为普遍,比如高速运动的违规车辆的车牌辨识,快速运动的人群中识别出嫌疑人、公安刑事影像资料中提取证明或进行技术鉴定等等,广泛应用在公安、银行、交通、工业监视、军事侦察和FI常生活中。因此对于运动图像的复原

8、技术研宄更具有重要的实际意义。运动图像复原的关键问题有两个,一是运动方向、运动尺度的检测,二是运动复原算法的选择。目前,在运动方向的检测方而有两类方法,一类是基于时域的检测方法,即方向微分检测方法另一类是基于频域的检测方法,主要有傅立叶变换法以及Radon变换法41。运动方向的检测方法屮,大多是围绕方向微分做的各种改进算法,方向的检测结果也从小范围的角度检测到大范围的角度检测,逐步改进,检测的精度也在逐步提高。运动尺度的检测方法主要是基于傅立叶变换的频域检测方法a6]。运动方叫检测出来以后,就可以通过旋转将运动转化为水平方向的直线运动

9、,因此点扩散函数就可以假定为关于水平轴的函数。继而通过观察其频谱的幅度谱的平行黑带來确定运动尺度。运动的方向和尺度检测山来后,即图像复原问题的点扩散函数(PSF••PointSpreadFunction)已知,接下来就是

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