运动模糊图像的恢复研究

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1、摘要摘要图像恢复是数字图像处理中的一个重要分支，也一直是图像处理中的一个难点，其主要目的是改善给定的图像的质量和视觉效果，提高图像的清晰度，解决由于模糊和噪声污染等因素造成的图像质量退化问题。本文针对匀速直线运动造成的模糊问题进行了研究，深入分析了匀速直线运动模糊图像的退化模型和恢复模型。本文的主要工作有以下三个方面：(1)提出了一种改进的基于Hopfield神经网络的图像恢复算法，此算法采用牛顿法作为神经元更新的准则，并且通过计算欧式距离来判断网络是否达到稳定的状态，解决了原始网络的收敛精度不高以及网络不稳定的问题。对比实验表明，此网络最终可以达到稳定状

2、态，并可以取得较好质量的恢复图像。(2)将改进的Hopfield神经网络与，Ⅳ模型相结合，提出一种基于Hopfield神经网络和Tv模型的图像恢复方法，即采用神经网络的方法实现了基于TV模型的图像恢复，本方法具备了基于神经网络的图像恢复和基于Tv模型的图像恢复方法两种方法的优势。对比实验表明，此方法是稳定的，并且恢复的图像结果可以保有较多的细节和边缘信息。(3)将多尺度几何变换工具Bandelet：JI入到模糊图像恢复领域，提出一种基于Bandelet变换的图像恢复方法。该算法将模糊图像进行Bandelet变换，接着采用最优化方法对Bandelet系数进行

3、优化处理，然后利用处理后的系数重构图像。对比实验表明，该算法所恢复出来的图像无论从视觉效果还是客观指标上，都可以取得比较满意的结果。本文工作得到了国家自然科学基金(No．60703109)、国家863项目(No．2008AA012125)和陕西省基金(No．2007F09)的资助。关键词：图像恢复HopfieId神经网络TV模型BandeIet变换AbsrtactAbstractImagerestorationisveryimportantintheDigitalImageProcessing．Thetechniqueisaimedtoremovemoti

4、onblur,noises，andreconstructthedegradedimageaspossibleaswecan．Thispaperstudiesandanalysesthetheoryofimagesblurredbyuniformmotionespecially,themodelofdegradationandrestoration．WeproposethreenewimprovedrestorationalgorithmsbasedonHopfieldNeuralNetwork，HopfieldNeuralNetworkandTV(ToMV

5、ariation)model，andBandelettransform：(1)AnimprovedalgorithmbasedonHopfieldNeuralNetworkisproposed·WeuseacontinuousstatechangenetworkmodeltoupdatethestateofneuronsandcalculateEuclideandistanceasacriterionofnetworkstability．Experimentresultsshowthattheimprovedsequentialalgorithmcould

6、convergetoastablepointandgivemorepreciserestorationresults．(2)AnalgorithmbasedonimprovedHopfieldNeuralNetworkandTVmodelisproposed．WeuseourimprovedHopfieldneuralnetworktorealizetheimagerestorationbasedonTVmodel．ExperimentresultsshowthatOuralgorithmisstableandhasbetterperformanceand

7、effectinimagerestorationsur}enortoothers．(3)WeproposedarestorationalgorithmbasedonBandelettransform．Thisal906thmusesatwo．stepIST(IterativeShrinkage／Thresholding)algorithmtailorforobjectivefunctionofbandeletcoefficients．Thesimulationresultsshowtheconvergenceandeffectivenessofthepro

8、posedalgorithm．Thisresearchissupp