复合帧运动模糊图像复原方法研究

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1、复合帧运动模糊图像复原方法研究第32卷,,l01.32第13期№l3计算机工程ComputerEngineering2006年7月July2006?人工智能及识别技术?文章编号:1oo28(2oo6)1》-_0187—3文献标识码:A中圈分类号:TP39l-4l复合帧运动模糊图像复原方法研究盂庆精,周荣彪(天津大学电气与自动化工程学院,天津300072)奠要:对复合帧图像运动模糊的复原问题进行了较为系统的研究.利用块匹配算法估计场间的位移矢量,即模糊范围和模糊方向以消除边缘"阶梯效应";采用维纳滤波方法对场内的运动模糊图像进行了复原;经对一个CCD

2、照相机以不同的相对运动速度在不同的距离对一个门牌号摄取的模糊图像进行复原,证明该文方法的有效性.关健词:运动模糊;复合帧;交错图像;位移矢量估计;图像复原ResearchonRestorationofComposite-frameImagesDegradedbyMotionMENGQinghao,ZHOURongbiao(SchoolofElectricalEngineeringandAutomation,TianjinUniversity,Tianjin300072)[AbstractITherestorationofcomposite—flam

3、eimagesdegradedbyrelativemotionbetweenacameraandanobjectissystematicallystudiedinthispaper.First,theedge"staircaseeffect"iseliminatedthroughthedisplacementvectorfi.e.motionextentanddirectionbetweentwosub—fields1estimationbasedonablock—matchingalgorithm;Second,theWienerfilterin

4、gisappliedtoremovethemotionblurineachsub—field;Finally.throughrestoringtheblurredimagescapturedbyrelativelinearmotionwith.differentspeedanddistancebetweenacameraandadoorplatemountedinavehicle,themethodisvalidated.[KeywordslMotionblur;Compositeflame;Interlacedimages;Displacemen

5、tvectorestimation;Imagerestoration由奇偶场子图像交错组成一帧图像是一项非常普遍的视频信号技术,这种图像称为复合帧图像或交错图像….一般情况下,复合帧图像在垂直方向上的分辨率是组成它的单场图像的2倍,此项技术在视频信号技术领域已得到了广泛的应用.当交错成像系统和物体问存在相对运动时,图像上将存在两种类型的失真,即两场图像间的阶梯效应(staircaseeffect)和单场图像的运动模糊(motionblur).阶梯效应又称为梳形效应(combeffect),是指在图像中人物或物体的轮廓边缘处的阴影,这个现象是因为交错

6、的图场造成的,即在物体运动过程中两个子场相继曝光形成的.单场的运动模糊是由图像曝光的瞬间相机和物体间存在相对运动产生的.视觉是移动机器人广泛采用的外部传感器.机器人在运动过程中所抓取的图像不可避免存在着模糊现象,依据机器人的运动速度的快慢,图像的模糊程度也会有所不同.一般移动机器人在室内环境下的移动速度在0.5-2.0m/s范围内.本文以移动机器人识别门牌号作为研究对象,对机器人在运动过程中所获取的复合帧模糊图像的复原问题进行了详细的研究,并给出了摄像头和门牌号之间的不同距离及不同的相对运动速度所产生的模糊图像的复原结果.l两场图像问阶梯效应的产生

7、和消除当相机和物体间存在相对运动时,在奇偶两场曝光的瞬时,景物中同一个物体由于运动相对相机的位置发生了改变,因此,偶场中的该物体的图像相对于奇场发生了移动,当将两场交错叠加在一起形成一帧图像时,物体的边缘处将出现明显的线条,形成阶梯状.相对运动速度越快,阶梯效应越明显,甚至会发生完全分离的现象.通过上面的分析可知,如果知道了两场之间的距离和方向,即位移矢量,就可以将奇偶场进行重新排列组合,以消除两场问的阶梯效应.在这里,采用块匹配方法来估算位移矢量.块匹配方法具有运算量小,对噪声不敏感和适合并行运算等优点,较其它方法更适合实时.如图l所示,块匹配方

8、法的基本思想是将图像帧的每一场分成许多互不重叠的宏块,并认为宏块内所有像素的位移量都相同,然后对于奇场中的每一块到偶场某一

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