双直线运动共同作用的图像模糊参数分析

针对单幅由高频简谐振动和匀速直线运动同时模糊的图像,提出了运动参数辨识的方法. 研究中组合参数不同的两种运动模型,仿真了图像的模糊效果,并应用各种算法进行参数辨识. 结果表明,当两种运动的方向不同时,使用倒谱算法能够准确辨识运动角度;在运动角度上,当微分图像的自相关函数上出现2个十分贴近的正负极值点,且它们之间的距离小于4~5个像素点时,该运动方式为高频简谐振动,否则为匀速直线运动;当运动方式确认后,二次Radon变换算法有利于高频振动获得准确的模糊长度;图像微分自相关函数算法则更利于匀速直线运动获得准确的模糊长度.      

匀速直线运动模糊图像的恢复

利用对流方程研究匀速直线运动图像模糊现象 ,首先给出了一种水平方向匀速直线运动模糊图像的空间域恢复算法 ;并采用Hough变换来检测运动方向和位移 ,进一步导出了适用于任意方向运动模糊的图像恢复算法     

基于倒谱分析的运动模糊参数估计

运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一,估计运动模糊的点扩散函数是运动模糊复原的前提和关键.分析运动模糊图像频谱和倒谱的特征,提出在倒谱域估计点扩散函数的方法,利用倒谱中2个负峰值点坐标估算模糊尺度,对倒谱取绝对值后用Radon变换检测模糊方向,对运动模糊图像的参数进行估计.实验表明该方法是有效的.     

基于一阶微分的运动模糊参数估计

运动模糊图像是在图像摄取过程中,被摄景物与相机的相对运动产生的。在运动模糊图像恢复技术中,对运动模糊参数即模糊方向和模糊长度的估计是影响恢复结果的关键因素。本文对运动模糊图像进行一阶微分处理,提取和计算表现该运动特性的特殊像素坐标,得到模糊参数和点扩展函数（PSF）。用该方法得到的模糊参数比使用倒频谱方法得到的模糊参数有更高的精度和更广的测试范围。仿真结果显示,用该方法得到的PSF,应用维纳滤波对模拟的和真实的运动模糊图像进行恢复,得到了很好的恢复结果。     

运动图像模糊度参数的估计

图像复原技术主要利用模糊函数模糊函数中最重要的参数是模糊度参数．模糊图像的模糊度内的像素点存在相关性,利用其相关性估计模糊度参数,从而确定匀速直线运动模糊的模糊函数,再利用维纳滤波技术复原图像．     

运动模糊图像模糊参数辨识与逐行法恢复

在相机曝光时间内,相机与拍摄目标存在相对运动会造成图像运动模糊。针对运动模糊图像,在辨识运动模糊参数的基础上,提出了一种逐行法来恢复运动模糊图像。运动方向通过运动模糊图像的频谱和Radon变换得到,利用得到的运动方向将频谱图旋转至水平方向。对处理后频谱图上的像素按列累加到水平方向上得到其投影图,在投影图上搜索对应暗条纹的极小值点,通过一系列极小值点的间距计算运动模糊尺度。最后,采用逐行法来恢复运动模糊图像。实验结果表明:算法辨识的运动模糊参数精确,辨识模糊尺度的误差在一个像素以内;同时逐行法恢复图像效果优异,可获得细节清晰的图像。     

基于倒谱分析的混合模糊退化模型参数估计

对于复原散焦和运动模糊同时存在时的模糊图像,构建模糊退化过程的数学模型尤为关键。基于此给出了倒谱域混合模糊退化的数学模型,引入相关性分析的思想,计算混合模糊图像的倒谱与参考图像倒谱相关系数的最大值,从而获得模型中的散焦参数;进而对混合模糊图像的倒谱做对数变换增强特征线、特征点的可辨识度,并约束在有效区域范围内进行Radon变换来实现运动模糊方向的估计。实验结果表明:本文方法估计的参数精度较高,且能够适用于大尺度散焦模糊和大尺度运动模糊的混合模糊图像复原。     

直线运动模糊图像复原的截断奇异值分解方法

在Neumann边界条件假设下,具有对称及平移不变性的点扩散函数的图像复原问题可以转化为不适定的解卷问题,进而可以采用截断奇异值分解(TSVD)方法解卷.但是,任意方向直线运动模糊的点扩散函数不具有对称性.而直线运动模糊图像仅仅由该运动方向上的像素相互作用形成,本文用平行于该运动方向的一系列直线把模糊图像进行分割,每条...     

基于遗传自适应的维纳滤波图像去模糊算法

为了去除图像在拍摄过程中由于相机的抖动或物体本身运动产生的匀速直线运动模糊,在维纳滤波图像复原的基础上,结合遗传算法,本文提出一种基于遗传自适应的维纳滤波去模糊算法。此算法用遗传算法自适应优化维纳滤波的正则项k值,可达到所选自适应度函数的最佳图像复原效果。实验结果表明,该算法能够通过选择合适的自适应度函数,尽可能地去除实拍图像的运动模糊,还原图像性能优于维纳滤波算法,具有一定的实际意义。     

基于峰值信噪比评价的运动模糊方向与长度识别

对于任意运动模糊方向和长度的模糊图像复原的关键在于点扩展函数的准确性,点扩展函数的精度由模糊方向和长度决定．本文首先基于Hough变换在模糊图像频谱上对运动方向和长度进行初次识别,然后在以初次识别结果为中心的一个较小邻域内基于维纳滤波进行复原,得到一系列随模糊长度和方向变化的复原图像,以复原图像和模糊图像的峰值信噪比为评价指标,取最大信噪比值的图像为最佳复原图像,其对应长度和方向为最终识别值．仿真实验表明,本文识别结果精度非常高,复原效果较为理想,算法原理较为简单实用,模糊方向绝对误差不超过1°,模糊长度绝对误差不超过1像素．     

一种基于Hough变换的运动模糊图像复原方法

通过对运动物体图像运动模糊的研究,分析了图像运动模糊的降质过程.针对运动参数未知的情况,提出一种新的运动模糊复原方法,该方法首先运用小波的多分辨分析特性进行图像的消噪处理,然后通过Hough变换与频域处理相结合估算点扩散函数(PSF)的方向,利用自相关的方法估算PSF的尺度,最后通过维纳滤波还原图像.实验证明,该方法在一定范围内,能够有效地消除运动模糊造成的图像质量下降.     

运动与离焦耦合的模糊图像参数辨识方法

针对运动和离焦耦合模糊图像运动模糊尺度、角度和离焦模糊半径的辨识难题,提出了一种运动与离焦耦合的模糊图像参数辨识方法. 首先,对模糊图像进行Fourier变换,采用Radon变换辨识运动模糊角度;其次,对模糊图像的频谱图进行滤波,将频谱图中央区域的幅度之和作为BP神经网络的输入量,检测运动模糊尺度时,频谱图按列求和,而检测离焦模糊半径时,频谱图按圆形方向求和. 仿真实验表明,不带噪声的耦合模糊图像参数辨识误差在6%以内.      

基于Radon变换和Gabor变换鉴别运动模糊方向角

对于匀速直线运动的模糊图像,准确鉴别运动方向角是图像复原的关键。分析了运动模糊图像的频谱特征,介绍了Radon变换的数学原理及用其估计运动模糊方向角的思路、步骤和数值实验结果。由于实际拍摄的模糊图像在很多时候频谱特征不够明显,导致用Radon变换鉴别角度出现大的误差,为此,提出了基于Gabor变换的一种改进算法。算法运用"窗口"聚焦频谱图像中心,较好地消除了噪声干扰并克服了Radon变换的弊端,数值实验结果验证了该算法的有效性。