高速运动目标的运动模糊图像复原研究

对单一图像进行运动模糊复原,存在模糊点扩散函数（PSF）难以估计以及图像反卷积的病态性问题。利用多个PSF具有联合可逆性的特点,针对运动目标观测,提出采用参数相同的多个成像设备共同对同一视场进行拍摄,来获取背景相同、曝光时间不同、目标模糊程度不同的观测图像;然后利用同一设备获取的序列图像进行目标的模糊PSF估计;并根据目标背景的运动模糊叠加特征,分别从观测图像中提取出完整的模糊目标图像;最后,对这些具有不同PSF的同一目标图像进行空间域迭代复原算式的联立求解。实验表明:该方法设计的目标获取装置对硬件条件要求较低,获取的图像更便于采用多点扩散函数联合进行图像复原,复原效果良好。     

基于Hough变换的散焦模糊图像复原方法

提出一种基于Hough变换的散焦模糊图像复原方法.首先分析了散焦模糊图像理论模型,并对其空域表现形式与频谱特性进行了分析.根据其特点,提出可利用Hough变换来对散焦模糊图像的模糊半径进行估计,进而确定对应的点扩散函数,结合维纳滤波复原图像.试验结果表明,该算法能较好地复原图像,有一定的抗噪声性能,并且具有计算量小、适合实时处理的优点.     

基于梯度倒频和全变分的运动模糊图像复原

通过分析运动模糊图像梯度和Canny算子特性来估算点扩算函数(PSF),提出一种基于结合Canny算子和梯度倒频的运动模糊参数先验估计方法.首先,分析运动模糊图像的梯度信息和Canny算子特性,通过适当的阈值处理后,二者信息结合,利用倒频谱的特性计算出运动模糊尺度和运动模糊方向.最后,用改进的基于半二次型交替数值算法的全变分正则化复原方法对运动模糊图像进行复原.从实验结果可以看出,相对于传统算法,该方法能够较准确地估算出PSF参数,实现比较好的复原效果.     

利用拉东变换估计全景图像点扩散函数

针对全景图像点扩散函数(PSF)空间移变的特点, 提出一种利用拉东(Radon)变换估计全景图像局部区域的PSF算法。算法首先分析全景成像 原理和PSF拉东变换与图像中模糊直线响应的关系; 然后利用有效的采样方法得到孤立的采样边缘,并通过求导得到图像边缘的直线响应;最后 利用采样信息 复原出PSF并结合Lucy-Richardson(L-R)算法对图像进行复原。同时采用迭代最优 化的估计算法解决 由于采样边缘较少导致PSF估计的不准确问题。实验表明,本文算法可以有效地估 计出全景图像不同区域的PSF,有很好的工程使用价值。     

含噪声的运动模糊图像点扩散函数尺度鉴别

在处理图像的复原问题时,盲复原方法的求解难度较大.在可能的情况下,总是先估计模糊图像的点扩散函数.对匀速直线运动所引起的图像模糊,可以精确地鉴别出图像的运动方向.若把运动方向旋转到水平轴,点扩散函数的尺度鉴别就成了一维的问题.采用自定义的算子对匀速运动模糊图像进行处理,做出了鉴别曲线,根据此曲线鉴别点扩散函数的尺度.仿真结果表明,与以往的鉴别方法相比较,该鉴别方法有很强的抗噪能力.     

基于匀速直线运动下模糊图像复原的研究

根据运动模糊图像产生的原因及特点,文中阐述了在匀速直线运动下模糊图像退化的模型,介绍了维纳滤波复原图像的原理。由于在图像获取时模糊原因的不确定性,使得点扩散函数(PSF)具有不准确性,从而使模糊图像复原的效果不佳。针对点扩散函数的确定,利用方向微分法快速判断运动模糊方向,再利用一阶差分自相关的方法鉴定运动模糊图像的模糊尺度,从而确定点扩散函数。在确定K值时,采用K值自动估计算法。通过实验仿真表明,此方法对模糊图像复原效果良好。     

采用冗余提升的不可分离小波变换的点扩散函数估计

针对点扩散函数估计(Point Spread Function,PSF)不准确导致在气动退化图像盲复原处理后易造成振铃效应的问题,提出了一种改进的PSF估计方法,并将之应用于气动退化图像的复原处理中。具体做法是:构建平移不变的非下采样小波变换(NSWT),从而使之更易于处理图像奇异信息;基于小波变换模极大值和点扩散函数方差之间的关系,提出基于冗余提升NSWT的PSF估计方法;最后,将之应用于气动退化图像的盲复原中进行仿真验证。实验结果表明,使用改进后的PSF估计方法复原后的图像振铃效应等伪像程度显著减轻,图像质量明显改善,从而验证了构建的平移不变NSWT及改进PSF估计方法的有效性。     

基于位平面分解方法的运动模糊图像PSF参数辨识

在基于匀速直线运动的运动模糊图像的复原中,点扩散函数(PSF)的两个参数(运动模糊角度和运动模糊尺度)的估计是研究的重点.为了能够准确地估计出PSF的模糊角度,提出了在一种新的改进倒频谱域中采用位平面分解提取和Radon变换相结合的方法.并在已知运动模糊角度的基础上再对模糊图像采用差分自相关处理,得到运动模糊尺度.将上述整个算法用Matlab进行仿真实验.实验结果表明:该算法在获取运动模糊参数的效率和准确度方面较现有文献的同类算法有所提高,得到的复原图像也更加清晰.     

采用Hough变换的离焦模糊参数的估计

在离焦模糊图像的复原过程中,点扩散函数(PSF)常常是未知的,须事先估计其参数。通过分析离焦模糊点扩散函数的频谱特性,提出了一种估计离焦模糊点扩散函数半径的新方法。该方法采用Hough变换原理检测频谱同心圆,进而估计点扩散函数的半径,在一定程度上有效地解决了传统方法估计精度不高的问题。同时,在算法中引入合适的阈值,对阈值变换后的二值频谱图做聚类分析,剔除噪声所带来的奇异点,并充分利用Bessel函数多零点的特点提高抗噪性能。实验结果表明:该方法具有估计精度和稳定性高的优点,能有效地用于图像复原过程中的事先参数估计中。     

长曝光大气湍流退化图像点扩散函数估计

大气湍流能明显降低光学系统的成像质量,距离目标越远,曝光时间越长,受大气扰动越严重,图像越模糊。利用大气湍流退化点扩散函数可以对模糊图像进行复原,但实际自然条件下的点扩散函数往往难以准确获得。结合课题研究背景,针对长曝光大气湍流退化图像复原提出了近似等腰三角形模型,通过该模型能得到准确的大气湍流点扩散函数,并采用维纳滤波获得清晰复原图像。实验表明该方法能够对大视场、远距离条件下获得的长曝光大气湍流退化自然图像估计出准确的点扩散函数,复原图像拥有较好的视觉效果,通过计算灰度平均梯度值和拉普拉斯梯度模两个客观评价标准,进一步证实了该算法的有效性。