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.     

运动模糊图像的PSF参数估计方法的改进

运动模糊图像的恢复就是利用关于动力模糊退化的先验知识来重建原图像,其中准确估计点扩散函数（PSF）参数是决定图像恢复效果的前提条件。本文主要研究运动模糊图像PSF参数的估计方法。针对基于霍夫变换的运动模糊角度估计法进行改进,增加了平滑滤波、频谱优化等预处理步骤,并且结合改进后的灰度估计运动模糊距离。通过实验仿真,本文改进的算法与R．Lokhande提出的算法相比,无论是模糊距离还是模糊角度的识别都得到了提高。     

图像超分辨率重建中的运动模型选择

愕统的超分辨率方法通常假定一个低分辨率图像序列所服从的固定的运动模型,怛是这种假设并不能覆盖实际应用中出现的各种运动情况,从而严重影响图像的重建质量。本文提出一个“虚拟像机”的概念,将序列中的每一幅低分辨率图像映射到一张高分辨率参考图像的网格上,并引入运动模型选择来同时估计出两视点几何关系和相关参数。文中给出了应用GRIC（Geometric Robust Information Criterion）准则确定两视点几何关系的方法。     

运动模糊图像复原技术研究

运动模糊图像复原的关键是运动模糊参数的估计,根据模具保护设备中运动模糊图像的特点,利用Roberts边缘检测算子,提出一种图像清晰度评价函数,从而估计出模糊图像运动方向和尺度。再利用维纳滤波恢复退化图像,然后利用中值滤波去除图像噪声,从而完成对运动模糊图像的复原工作。     

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。     

基于盲解卷积算法的运动模糊图像复原

在经典的图像复原中,点扩散函数（PSF）是已知的,但是在很多时候PSF都难以确定,不得不在只知道图像系统部分信息甚至没有任何信息的情况下估计PSF和真实图像,这一过程称为图像的盲复原。本文利用MATLAB软件对运动模糊图像进行了图像盲复原,结果证明该方法能有效还原运动模糊图像。     

基于遥感图像梯度特征的运动模糊检测方法

为了精确描述由于高分辨率卫星在轨动力学环境不确定干扰造成的光学传感器拍摄遥感图像退化的过程,在自然图像的运动模糊点扩散函数检测方法的基础上,提出一种基于遥感图像梯度特征的运动模糊检测方法. 该方法利用图像分割和梯度特征选择处理区域,对遥感图像进行预处理,使图像的梯度特征更加符合检测方法的先验知识,采用基于概率分布的点扩散函数估计方法获得图像的退化模型. 结果表明该方法提高了图像模糊的检测精度,获得了更准确的遥感图像运动模糊点扩散函数的检测结果.      

基于边缘点运动估计的交通参数检测

利用运动车辆的边缘点包含了运动的位置及运动方向的特点,本文提出一种基于边缘点运动估计的视频检测方法,通过对前后两帧交通图像的运动边缘点在虚拟线圈内进行匹配,可以确定运动车辆在连续两帧图像中的运动矢量,从而获取车流、车速等交通参数。该方法大大减少了运算量,确保了视频检测的快速性和准确性。     

基于Radon变换的运动模糊图像参数估计

通过对运动模糊图像进行分析,提出了对运动模糊图像两个重要参数:运动模糊角度和模糊长度估计的一种新的方法.基于频域特性利用Radon变换对模糊图像的模糊方向进行估计的改进,又根据Radon变换的性质,将投影理论引入到运动模糊长度的估计中.仿真实验证明了其估计结果的正确性且表明,该方法简单可行,较之先前提出的许多复杂的方法,该方法具有较高的精度.     

一种运动模糊图像的盲复原方法

当摄像设备与拍摄目标之间存在相对速度时,拍摄出的图像中通常会存在运动模糊的问题。针对模糊参数未知的情况,本文提出一种新的盲复原方法,该方法通过频域处理与Hough变换估算点扩散函数（PSF）的方向,利用自相关的方法估算PSF的尺度,最后通过雏纳滤波还原图像。实验证明,该方法在一定范围内,能够有效的消除运动模糊造成的图像质量下降。     

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。     

基于单目运动摄像机的三维物体运动参数估计

针对单目视觉监测系统摄像机和目标物体同时运动时,如何有效测量物体三维运动参数的难题,提出一种基于单目序列图像对插入虚拟视点的算法确定运动物体位姿及运动参数的方法。动摄像机连续采集运动物体的图像序列,根据摄影几何原理对摄像机和运动物体进行分析,结合本质矩阵的特性,估算空间物体运动参数。实验结果表明,该方法能够在为摄像机与目标物体同时运动的情况下,有效地估测出物体三维运动参数,且该方法简单有效,具有较高的精确度和准确性。     

运动模糊图像的光流场分析

由于运动模糊图像含有运行信息,提出了采用光流场分析的方法对其运动结构进行分析。整个过程分为两部分。首先,根据恢复图像恢复理论估计出点扩展函数,并对盲运动模糊图像进行恢复。然后,根据运行模糊图像的运动信息得出运动位移,然后进行光流场分析。     

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．     

运动模糊图像的Moore-Penrose逆法恢复

通过分析运动模糊图像的机理,建立了图像退化和恢复的数学模型,在此基础上采用了Moore＿Penrose逆求得最佳逼近解。此法整体性强,无误差的迭代累加,恢复图像的视觉质量好。     

卷帘式快门CMOS数字相机测速系统标定技术

为了实现对高速公路车辆速度进行限制, 建立了基于卷帘式CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor）图像传感器的相机测速系统, 并对该系统采用的标定技术、 测速算法等进行了研究。卷帘式快门数字相机测量速度是利用卷帘式快门曝光, 具有一定的延时, 对运动物体拍摄会产生一定的畸变, 通过对图像的畸变部分进行图像处理和计算, 即可得到运动物体的速度参数。根据相机成像的几何原理, 分析了相机的标定原理, 根据相机测速时的特点, 提出了简单、 有效的标定方法。进一步研究了相机标定和测速的实验方法和步骤, 进行了标定及测速实验。经实验验证： 利用卷帘式快门CMOS数字相机方法对运动目标测速值较精确, 误差在2.5%以内。基本满足高速公路相机测速系统精度要求。     

基于Gabor的维纳滤波去模糊

数字图像复原旨在由降质图像重建清晰图像,运动模糊是最常见的降质模式,模糊参数的正确估计是去模糊的前提.文章提出了新的运动模糊角度估计方法,该方法基于Gabor滤波的角度估计,运动模糊尺度采用自相关函数算法求解,进而采用Wiener滤波进行图像复原.对一系列模糊图像进行测试,结果表明,该方法比现有的方法具有视觉上的优越性.     

目标自动跟踪摄像机的技术研究

提出了目标自动跟踪摄像机的总体设计方案。根据CMOS图像传感器的工作原理及典型外围电路，设计了基于CMOS图像传感器的图像采集电路。为了提高图像数据的处理速度，采用了双存储器的设计方案。选取了一个带有六个参数的仿射变换模型来表示整个背景图像运动，利用待匹配块之间仿射模型的变换关系．求解出了背景运动模型参数，实现了相邻两帧背景图像之间的匹配。通过时间差分法实现目标检测，采用强度中心法确定目标位置。