运动模糊图像恢复算法研究背景意义及现状

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1、运动模糊图像恢复算法研究背景意义及现状1研究背景及意义12国内外的研究现状分析22.1图像恢复算法的情况22.2运动模糊图像恢复算法的情况22.3小波去噪算法的发展情况31研究背景及意义视觉与听觉是人类获取信息的主要途径。据统计，大约75%以上的信息是通过人的视觉捕获，而图像正是人类获取视觉信息的主要媒介。图像是各种观测系统通过不同形式和各种手段观测客观世界而获得的，并且可以直接或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体。现在由于数字化技术的飞速发展，我们越来越多地接触到的图像是数字图像。目前人们研究的数字图像，主要应用的是计算机图像技术。所谓数字图像是先由图像数字化器

2、，如数码摄像机或扫描仪等对模拟图像按照一定的规则进行扫描、采样、量化，然后按照一定的编码规则进行编码后再存储在存储器屮。在图像的形成、传输、存贮、记录和显示过程中不可避免地存在程度不同的变质和失真。由于数字图像形成过程的每一环节都可能造成图像质量退化，因此，要想得到高质量的数字图像，很多情况下，都需要对图像进行复原，以达到适应人视觉系统的生理、心理性质从而以便观赏、识别或者其他应用的需要。因此现如今图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。它的主要冃的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。图像在形成、传输和记录过程中，受多种因素的影响，图像的质量都会有不同程度的下降

3、，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等，这一质量下降的过程称为图像的退化。为了更好的观察事物，采集到的图像需要根据相应的退化模型的相关知识重建或恢复出原始图像，这种重建或恢复的过程通常称之为图像复原。图像复原的R的就是尽可能恢复被退化图像的本来而冃。聚焦不准造成的散焦模糊，太阳辐射、大气湍流造成的遥感照片的高斯模糊,以及在图像系统中始终存在的噪声干扰等因素都有可能造成图像退化。除此之外，在拍摄期间，如果相机与景物之间存在足够大的相对运动同样会造成所拍摄图像的模糊，这种模糊一般称Z为运动模糊。随着人们生活的口益丰富，相机的应用越来越普遍，运动模糊也随之成为成像过程中容

4、易发生的问题。例如在高速行驶的列车、汽车中拍摄窗外景物，在飞机或宇宙飞行器上进行拍照，用相机拍摄高速运动物体，在突发事件的场合（通常用于刑侦），以及战场上飞行屮的导弹等均有可能产生这种现象。因此，运动模糊图像的复原成为图像复原中的重要课题之一，广泛应用于工业控制、道路监控、军事、天文观测、庾学图像以及刑侦领域，具有重要的现实意义。2国内外的研究现状分析2.1图像恢复算法的情况1967年，Helstrom提出把Wiener滤波器用于图像恢复。该算法计算量很小,至今仍是一种常用的标准算法。1973年，HuntB.R.提出了约束最小二乘算法。上述两种方法是频域反降晰算法，

5、在恢复图像的轮廓或细节附近，会岀现寄生波纹，即振铃效应。1988年，LagendijkR.L.等提岀受限自适应复原算法，是一种空间域复原算法，很好地克服了振铃效应。1972年，FriedenB.R.[I2]形成另一类空间域复原算法：最大爛复原算法，其适用于模糊图像被较强噪声污染时的复原。总之，上述图像恢复算法是最基本的，它们都有很多的改进型和衍生算法。不同的规整化方法或图像建模、估计方法，对应不同恢复算法。女山惩罚最小二乘法、最大后验估计法、总变分最小化方法等等。若模糊点扩展函数山未知，则对应的是盲恢复算法。现有的图像盲复原方法大致分为两类：第一类方法首先辨识出来退

6、化模型的结构和参数，再把辨识得到的模型作为真实的退化模型，利用常规的己知退化模型的图像复原方法完成复原，称之为参数法。这类方法对点扩散函数和清晰图像的估计是分开的，这使得所需的计算量比较少。第二类方法是将退化模型的辨识和图像复原融合在一个问题屮，解决由此建立的数学问题，同时得到退化模型和复原后的图像，称Z为迭代法。这类方法同时估计点扩散函数和清晰图像，所以算法比较复杂。两类方法各有优缺点，参数法算法简单、计算量小，对于高信噪比的图像有较好效果，但算法需要确知点扩散函数的结构，缺乏一般性;迭代法不需要建立模型，而是在迭代过程中加上有关真实图像和点扩散函数的约束来同时辨

7、识点扩散函数和真实图像，其是盲复原算法中应用最广泛的一类算法，但是该类算法复杂，计算代价高，容易陷入局部极小，对初始值皱感。在实际应用中，如果能够根据具体情况判断使用何种类型的算法，将两种算法结合起来，充分利用它们的互补作用，则能起到事半功倍的效果。2.2运动模糊图像恢复算法的情况上述通用图像恢复算法，一般都可以用于运动模糊图像恢复W运动模糊是由于成像过程中相机与物体之间存在着相对运动。运动模糊图像可以理解为原始景物在不同时刻的无限多个影像叠加而成的。因此，运动模糊对原始图像起到了平滑的效果。如果相机与景物的相对运动速度越快或者曝光的时间越长，邻域平均的范围就越