土粒流运动图像模糊退化的恢复

分析了潜土逆转旋耕被抛土粒流运动图像模糊退化机理,依据土粒流运动图像的特点,针对不同的退化机理分别采用了不同的恢复方法。该文采用带最优窗的维纳滤波恢复方法,对土粒流运动模糊退化图像适当进行分区,确定了合适于各自图像区域的点扩展函数,获得了较为满意的恢复效果,为降低后续处理的难度和提高处理精度提供了可靠保证。     

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。     

基于透明度的单幅运动模糊图像运动参数估算方法研究

@@@@针对模糊图像中运动参数估算的问题,分析了单幅模糊图像中运动参数估算的研究现状,并从透明度的角度出发,研究了透明度与局部运动模糊之间的关系,讨论了如何采用抠图技术去确定单幅模糊图像中的模糊像素进而获取运动参数,并在分离散焦模糊对运动模糊的影响和分析运动参数的变化方面提出了改进思路。     

运动模糊图像的判定与恢复

为消除图像由于摄取时的相对运动所造成的模糊和失真,将未被降质的原始图像视为各向同性的一阶马尔可夫过程,利用双线性插值和3×3方向微分算子,采用先粗后细的方法,从降质图像中粗略确定运动模糊方向范围后,再高精度鉴别其具体数值.然后将降质图像旋转至水平轴,将二维问题简化为一维问题.这种优化后的模糊运动方向鉴别方法具有鉴别范围大、稳定性好的优点,既克服了Yitzhaky方法的不足又减少了计算量,提高了精度.再利用模糊图像模糊带内像素点之间的相关性估计模糊尺度,由运动模糊方向和尺度这两个参数得到点扩散函数,然后用滤波的方法得到恢复效果良好的复原图像.     

土粒流运动图像模糊退化的恢复

分析了潜土逆转旋耕被抛土粒流运动图像模糊退化机理 ,依据土粒流运动图像的特点 ,针对不同的退化机理分别采用了不同的恢复方法 该文采用带最优窗的维纳滤波恢复方法 ,对土粒流运动模糊退化图像适当进行分区 ,确定了合适于各自图像区域的点扩展函数 ,获得了较为满意的恢复效果 ,为降低后续处理的难度和提高处理精度提供了可靠保证     

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。     

全局运动模糊恢复中仿真图像的修正

为了统一评价各种全局运动模糊恢复算法的性能,提出了产生运动模糊仿真图像的软件应该满足的几项要求,并根据运动模糊产生的机理,分析与修正了采用PhotoShop所生成的运动模糊仿真图像中的不合理部分．试验结果表明,这样生成的运动模糊仿真图像是可行的。     

基于运动模糊及图像矩的2D高频直线振动振幅测量

介绍了一种新的根据图像的运动模糊信息测量高频振动振幅的方法.与现有的基于计算机视觉的振动测量方法相比,该方法仅通过计算1幅清晰参考图像及1幅运动模糊图像的前2阶几何矩即可得到2D高频直线振动振幅的解析解,降低了根据图像信息测量振幅的计算复杂程度.实验结果表明,所提出方法可有效地测量高频振动的振幅.     

基于波方程的运动模糊图像恢复

为了有效去除图像中的运动模糊,提出了一种基于波方程的图像恢复方法。从光流方程出发,将运动物体的亮度用波方程描述。模糊图像是曝光时间内运动物体亮度的积分,存在大量的平行于运动方向的直线;模糊图像沿运动方向的导数等于原始图像与其移位图像的差,两者之间的距离为模糊长度。基于此,利用Radon变换和自相关函数自动估计点扩展函数,并采用Wiener滤波恢复原始图像。实验表明:该方法高信噪比(30~40dB)下估值精确;低信噪比(20~30dB)下对噪声鲁棒。将该方法应用于运动模糊车牌图像,能有效恢复出车牌号码,具有很大的实用价值。     

运动模糊的递推恢复方法

研究匀速直线运动模糊的恢复问题,提出了一种递推恢复方法．该方法通过建立简单的差分方程组,在最小范数意义下,给出了图像恢复问题的直接计算公式,具有计算量少、使用简便的特点     

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．     

基于坐标变换的相向运动图像模糊复原方法

针对递归计算自身产生的残差以噪声形式出现在复原后辐射状模糊图像上的问题,研究了一种通过坐标变换和空域点运算获得图像退化模型,进而对该模型求逆复原辐射状模糊图像的新方法.使用扇形网格进行了图像的重新采样,在此基础上,根据图像退化过程推导出了图像退化模拟矩阵;使用最小二乘法作为约束条件对重新采样的图像进行了复原.结果表明,该算法简单,复原图像清晰,可以用以进行图像辐射状模糊的复原.     

一种高鲁棒性的运动模糊图像复原算法

为解决常用的基于能量谱和倒谱零点的运动模糊图像复原方法的噪声敏感问题,提出了一种高鲁棒性和适应性的新算法。该算法使用中值互补模板法进行噪声能量的估计,在对数能量谱域内使用改进的Radon变换实现模糊角度的识别,通过旋转图像使运动模糊出现在水平方向,然后在双谱域内识别模糊长度,大大降低了噪声对识别的影响。实验结果表明:本文算法能够处理信噪比大于5 dB的噪声模糊图像,图像复原效果显著。     

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。     

维纳滤波在模糊车牌中的识别

传统的基于阈值法的汽车牌照自动识别技术在图片模糊程度超过轻微时,识别率急剧下降。在普通情况下,图片模糊程度主要集中在轻微-中度之间,如何解决这一部分图片的识别问题很有意义。本文根据车牌识别过程中,运动造成图像模糊的特点,分析了匀速直线运动时模糊图像的退化模型和恢复模型。提出了适合本系统环境下的点扩散函数模式,结合维纳滤波的方法复原图像。充分利用维纳滤波在处理图像时计算量小,抗噪性好等优点。通过计算机仿真,表明在在同等条件下,该方法该方法可以有效降低图像噪声、保持图像细节,提高图像质量。     

一种鲁棒的散焦模糊图像点扩散函数参数估计方法

提出了一种具有较强抗噪能力的频率域鉴别散焦模糊参数的方法。该方法对模糊图像对数频谱图实施极坐标变换,然后计算距频谱中心不同半径下的多方向幅值累加和函数,进而提取第一过零圆环的半径,完成散焦模糊参数的估计。实验结果表明,该方法能够适应带噪散焦模糊图像退化模型的参数估计问题,且具有较高的鉴别精度。