匀速运动模糊图像恢复离散化模型探究

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时间:2017-12-31

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1、匀速运动模糊图像恢复离散化模型探究  摘要:图像恢复是图像处理领域的热点问题之一。利用导致图像退化的先验知识,沿着图像退化逆过程进行恢复。根据运动模糊图像的成像原理,建立了运动模糊图像的退化模型,结合图像复原的基本数学模型,运用积分变换以及微分数值化方法,建立了匀速运动模糊图像恢复的离散化过程,最后推导给出了匀速运动模糊图像恢复的离散化数学模型。该模型只利用了产生模糊的相关参数以及能够获取的退化图像信息,结果简单直接,对于后续相关算法设计提供了理论上的支撑。关键词:运动模糊图像;图像恢复;退化模型;离散化中图分类号:TP317.4文献标识码:A文

2、章编号:16727800(2013)0070160030引言4图像恢复的任务是使退化图像去掉退化因素,以最大的保真度恢复成原来的图像[1,2]。它需要知道图像退化的机制和图像退化过程的先验知识,根据这些找出一种相应的反演方法,从而得到原来的图像。其主要任务是改善给定的由于各种原因而降质的图像,并尽可能恢复图像原状。不断有学者从事运动模糊图像恢复算法研究[5,6],还有任意方向模糊消除方法[7,8]、匀速运动造成模糊的图像恢复[9]以及车辆运动模糊图像恢复[10,11]。在用照相机获取景物图像时,如果在相机曝光期间景物和照相机之间有相对运动,那么往

3、往会造成相片的运动模糊。解决运动模糊的方法一般有两种,一是减少曝光时间,这样可以减少模糊的程度。但是相机的曝光时间并不可能无限制地减小,而且随着曝光时间减小所得图像信噪比减小,图像的质量也随之降低,所以这种解决方法有很大的限制;另一种方法就是建立运动图像的恢复模型,通过数学模型来解决图像的恢复问题,这种方法具有普遍性,因而也是研究解决运动模糊图像复原的主要手段。在所有的运动模糊中,由匀速直线运动引起的模糊具有一般性意义。因为变速直线运动、任意方向直线运动、非直线运动在某些条件下可以被分解为分段的匀速直线运动。因此,本文对水平匀速直线运动产生的运动

4、模糊进行分析。4结语4本文根据运动模糊图像的成像原理,建立了运动模糊图像的退化模型,该模型对于不同图像模糊类型都可以应用,可以设计不同的数学模型及其恢复算法进行图像反退化处理。然后结合图像复原的基本数学模型,运用积分变换以及微分数值化方法,建立了匀速运动模糊图像恢复的离散化过程,最后推导给出了匀速运动模糊图像恢复的离散化数学模型。该模型虽然只利用了产生模糊的相关参数以及能够获取的退化图像信息,但是同样可以达到恢复图像的目的,最后结果表达简单直接,对于后续相关算法设计提供了理论上的支撑。参考文献:[1]SHANQ,JIAJY,AGARWALAA.H

5、ighqualitymotiondeblurringfromasingleimage[J].ACMTransactionsonGraphics,2008,27(3):173.[2]CAILIDONG,ZHENGJIWEN.ImageblurcausedbyuniformlinearmotionanditsremovalusingtravelingwaveequationandHoughtransform[J].ProceedingofSPIETheInternationalSocietyforOpticalEngineering,2002:268

6、275.[3]SANGKYUKANG,MINJIHONG,JOONKIPAIK.Simultaneousdigitalfocusingandmotionblurremovalusingsegmentatinbasedadaptiveregularization[J].ProceedingsofSPIETheInternationalSocietyforOpticalEngineering,2001:776786.[4]LIKHTEROV,BORIS,KOPEIKA,NORMANS.Motionblurredimagerestorationusin

7、gmodifiedinverseallpolefilters[J].ProceedingsofSPIETheInternationalSocietyforOptical4Engineering,2002:5662.[5]MOSHEBENEZRA,SHREEKNAYAR.Motionbasedmotiondeblurring[C].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2004:689698.[6]AQRAWALA,RASKARR.Optimalsingleimagecapt

8、ureformationdeblurring[C].IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVis

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