数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究
运动图像模糊
一、运动模糊的定义数字图像处理研究有很大部分是在图像恢复方面进行的，包括对算法的研究和针对特定问题的图像处理程序的编写。
数字图像处理中很多值得注意的成就就是在这个方面取得的。
在图像成像的过程中，图像系统中存在着许多退化源。
一些退化因素只影响一幅图像中某些个别点的灰度；而另外一些退化因素则可以使一幅图像中的一个空间区域变得模糊起来。
前者称为点退化，后者称为空间退化。
此外还有数字化、显示器、时间、彩色，以及化学作用引起的退化。
总之，使图像发生退化的原因很多，但这些退化现象都可用卷积来描述，图像的复原过程就可以看成是一个反卷积的问题。
反卷积属于数学物理问题中的一类“反问题”，反问题的一个共同的重要属性是其病态，即其方程的解不是连续地依赖于观测数据，换句话说，观测数据的微小变动就可能导致解的很大变动。
因此，由于采集图像受噪声的影响，最后对于图像的复原结果可能偏离真实图像非常远。
由于以上的这些特性，图像复原的过程无论是理论分析或是数值计算都有特定的困难。
但由于图像复原技术在许多领域的广泛应用，因而己经成为迅速兴起的研究热点。
在拍摄期间, 如果相机与景物之间存在足够大的相对运动, 就会造成照片的模糊, 称之为运动模糊。
运动模糊是成像过程中普遍存在的问题, 在飞机或宇宙飞行器上拍下来的照片,用照相机拍摄高速运动物体的照片, 在突发事件的场合(通常用于侦破), 以及战场上飞行中的导弹均可能存在这种现象。
运动模糊图像的复原是图像复原中的重要课题之一, 可广泛用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破领域, 具有重要的现实意义。
运动模糊初期研究的主要原因是为了对卫星所拍摄的图像进行复原, 因为卫星相对地球是运动的, 所以拍出的图像是模糊的(当然, 卫星所拍摄图像的模糊原因不仅仅是相对运动而造成的, 还有其他原因如大气湍流所造成的模糊等等)。
1965 年徘徊者8 号发回37137 张照片, 这些照片由于飞行器的高速运动都带有运动模糊。
数学建模运动模糊图像的复原
数学建模运动模糊图像的复原在我们的日常生活和各种科学研究、工程应用中，图像是一种非常重要的信息载体。
然而，由于多种原因，我们获取的图像有时会出现模糊的情况，其中运动模糊就是较为常见的一种。
运动模糊图像的复原是图像处理领域中的一个重要课题，它对于提高图像质量、获取更准确的信息具有重要意义。
想象一下，当你用手机拍摄一张快速移动的物体，比如飞驰的汽车，或者在不太稳定的情况下按下快门，得到的照片往往就会出现运动模糊。
这种模糊使得图像中的细节变得模糊不清，给我们的观察和分析带来了很大的困难。
那么，如何才能让这些模糊的图像恢复清晰，重新展现出原本的细节呢？这就需要运用数学建模的方法。
数学建模，简单来说，就是用数学的语言和方法来描述和解决实际问题。
在运动模糊图像的复原中，我们首先需要对运动模糊的形成过程进行数学描述。
运动模糊的产生是因为在曝光时间内，成像物体与相机之间存在相对运动，使得像点在成像平面上形成了一条轨迹，从而导致图像的模糊。
为了建立运动模糊的数学模型，我们需要考虑多个因素。
其中，最重要的是运动的速度和方向。
假设物体在成像平面上沿着水平方向以匀速 v 运动，曝光时间为 T，那么在这段时间内物体移动的距离就是vT。
在成像过程中，像点在水平方向上就会被拉伸，形成一个模糊核。
这个模糊核可以用一个函数来表示，通常称为点扩散函数（Point Spread Function，PSF）。
有了点扩散函数，我们就可以建立运动模糊图像的数学模型。
假设原始清晰图像为 f(x,y)，经过运动模糊后的图像为 g(x,y)，那么它们之间的关系可以表示为卷积运算：g(x,y) ＝ f(x,y) h(x,y) ＋ n(x,y) ，其中h(x,y) 就是点扩散函数，n(x,y) 表示噪声。
接下来，就是要根据这个数学模型来复原图像。
图像复原的方法有很多种，常见的有逆滤波、维纳滤波和 LucyRichardson 算法等。
逆滤波是一种简单直观的方法。
运动模糊图像复原技术的研究与实现
1.期刊论文周玉.周序生.戴圣伟.彭召意.ZHOU Yu.ZHOU Xu-sheng.DAI Sheng-wei.PENG Zhao-yi一种改进的运动
模糊图像复原算法-计算机工程与科学2009,31(10)
根据运动造成图像模糊的特点,本文阐述了匀速直线运动模糊图像的退化模型,介绍了维纳滤波复原方法,提出了一种改进的运动模糊图像复原算法.该算法首先加强Radon变换算法的抗噪性能,利用自相关运算估计点扩展函数的模糊尺度参数,采用改进的K值自动估计算法较准确地估计出K值,再用维纳滤波复原图像.结果表明,这种改进的综合算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参量,取得了较好的复原效果.
然后研究了几种常见的运动模糊复原算法,并对这些算法进行了实验仿真以及算法的复原质量评价;对快速差分算法进行了介绍,并研究了该算法的理论依据;研究了运动模糊图像复原中的振铃现象的成因以及解决办法。
最后,对本课题的研究工作进行了总结,提出了课题的不足之处以及今后的研究方向。
7.期刊论文岳晓峰.刘维国.韩立强.YUE Xiao-feng.LIU Wei-guo.HAN Li-qiang运动模糊图像恢复在汽车同步环
运动模糊图像问题是一个十分复杂的问题,本次研究仅仅限于部分运动类型的模糊图像恢复问题,在运动模糊图像中还存在很多复杂的问题,这些问题还有待进一步探讨。
5.期刊论文周玉.彭召意.ZHOU Yu.PENG Zhano-yi运动模糊图像的维纳滤波复原研究-计算机工程与应用
2009,45(19)
根据运动造成图像模糊的特点详细分析了匀速直线运动模糊图像的退化模型和恢复模型,提出直接在运动方向上建立点扩展函数的算法,并利用改进的霍夫变换检测点扩散参数,再利用二次维纳滤波的方法复原图像.通过实验表明在图像先验条件的要求没有增加的情况下,该方法提高图了像复原的抗噪性和稳定性,并且有效的保持图像细节.
运动模糊图像恢复算法研究背景意义及现状
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 (1)2国内外的研究现状分析 (2)2.1图像恢复算法的情况 (2)2.2运动模糊图像恢复算法的情况 (2)2.3小波去噪算法的发展情况 (3)1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，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中。
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。
它的主要目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，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。
图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。
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，这种模糊一般称之为运动模糊。
数字图像复原技术的研究
数字图像复原技术的研究[摘要] 图像是人类视觉的基础，给人具体而直观的作用。
图像的数字化包括取样和量化两个步骤。
数字图像处理就是将图像信号转换成数字格式，并利用计算机进行加工和处理的过程。
在获取图像的过程中有许多因素会导致图像质量的下降即降质，如光学系统的像差大气扰动、运动、散焦和系统噪音，它们会造成图像的模糊和变形。
图像复原的目的是对退化图像进行处理，使其复原成没有退化前的理想图像。
目前图像复原的方法主是进行图像滤波，对图像滤波的要求是既能去除图像以外的噪声，同时又能保持图像细节。
由于噪声和图像细节在频带上混叠，所以在图像滤波中，为了复原图像的去噪细节保持往往是一对矛盾。
图像复原问题是图像处理中重要而又富有挑战性的课题，今仍没有完全解决。
本文以传统的数字图像复原算法为基础，探讨了几种图像复原算法，并力求使其像复原效果较传统算法有所提高。
[关键词]数字图像处理;MATLAB实现;图像复原[Abstract]Image is human visual base，and it gives us idiographic and intuitionistic sense. Image digital mode involves two steps，sampling and converting to quantity. Digital image processing is to transform the image signal to digital format，and then use the computer to Process.There are a lot of factors such as the phase difference of the optical system，the atmosphere turbulence，moving，diffusion of the focus and the system noise that degrade the digital images during their obtaining. The destination of image restoration is to recover image that has been degraded and make sure that the processed image as near as possible to the original image. In general，in order to recovering the degraded image we resort to filtering of image. In filtering of image，both denoising and maintaining of the detail about the image is required. But in most cases denoising of image conflicts with maintaining of detail in restoration processing. For the reason that mentioned above restoration of image is very challenge as a issue of digital image processing full of importance. Many problems attached to this specific issue call for better solutions that have not been provided at present.In this paper，several algorithms dealing with restoration of digital image are proposed and discussed based on some basic classic approach. By some improvement and combination operations these new algorithms can do better than some basic classic approach in work.[Key words]Digital Image Processing; Rrealizing by MATLAB; Image Restoration目录第一章绪论 (3)第一节数字图像处理简介 (3)第二节数字图像的复原 (4)第二章图像及其数字化 (5)第一节概述 (5)一、图像和数字图像 (5)二、图像类型 (5)第二节数字图像的处理 (6)第三章MATLAB处理软件简介 (8)第一节MATLAB简介 (8)第二节图像格式与MATLAB图像类型 (8)第四章图像预处理及MATLAB实现 (10)第一节概述 (10)第二节图像的预处理 (10)一、图像显示 (10)二、图像裁剪 (11)三、图像旋转 (11)四、图像轮廓检测 (12)五、改变图像尺寸 (12)第五章图像变换 (14)第一节傅里叶变换及其性质 (14)第二节小波变换 (15)第三节从傅里叶变换到小波变换 (15)第六章图像复原 (17)第一节图像退化模型 (17)一、图像退化的原因 (17)二、图像退化的数学模型 (18)第二节常用的图像复原方法 (19)一、逆滤波复原 (19)二、维纳滤波复原 (20)三、小二乘方复原 (20)第三节图像复原的MATLAB实现举例 (22)一、 MATLAB复原函数简介 (22)二、维纳滤波复原的MATLAB实现[1] (22)三、其他复原方法 (24)结束语 (26)致谢 (28)参考文献 (29)第一章绪论第一节数字图像处理简介图像信息是人类获得外界信息的主要来源，在近代科学研究、军事技术、工农业生产、医学、气象及天文学等领域中，人们越来越多地利用图像信息来认识和判断事物，解决实际问题。
运动模糊图像复原方法的研究
过程 ， 因此 这种 方法称 逆 向滤波 法 。接 着采 用Ｆ（ Ｕ ， ） 的傅 里 叶逆变换 获 得 图像 的相 应估 计 ， 复原后 的图像 可用式 （ ７ ） 表述：
ｇ （ ｍ ， ｎ ） ＝∑ ∑ｆ （ ｉ ， ｊ ） ｈ （ ｍ — ， －ｊ ） ＋ｎ （ ｍ ， ， ２ ）
３ 图 像 复 原 方 法
图像 复原 的最终 目标 是要 获得对 未退 化 图像 的 一个 最 优 估计 ， 而 这种估 计是 建立 在某种 客观 准则 基础 上 的。
３ ． １ 逆 滤 波 复 原
逆 滤波 复原是 一种 无约 束复原 方法 。 其原理 ： 由退 化模
型式 （ ４ ） ， 可 得到 噪声 ”一 ｇ— Ｈ ， 在对 噪声无 先验 知识 的 条件 下 ， 寻求 １ 个 ，的估 计，， 使， 在最 小均方 误差 准则 下 ，
【 ０ ，其他
（ ５ ）
）
式中： ｄ是 运动退 化 函数 的 长度 ， ０表 示 运 动模 糊 方 向与 水 平方 向 的夹角 。 如 果是 其他方 向 的线性运 动 ， 同样 可 以用 此 方 法来表 示 。
图２ 图像 退化 的 一 般 模 型
退化 的典 型特 点是模 糊 ， 图像 复 原 的基 本 目标 就 是 如 何去模 糊 。 复 原过程 ， 根 据退 化模 型及 原始 图像 的某方 面 知 识， 设计 一 个恢 复 系 统 ｐ （ ｘ， ） ， 输 入 是退 化 图像 ｇ （ ｘ， ） ， 输 出是复 原 图像 ｆ（ ｘ， ） ， 按 照 某 种 准则 ， 最 接 近 原始 图像 ｆ （ ｘ， ） 。 图像 的退 化及 复原 过程 如图 ３所示Ⅲ 。
ｇ（ ｘ， ）一 ｆ （ ｘ， ）＊ｈ （ ｘ， ３ ， ） ＋ｎ （ ｘ， ３ ， ） （ １ ） ｏ ｆ
数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究
数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究[摘要]随数字图像复原处理技术是当前数字图像处理领域的重要研究课题之一，运动模糊图像的复原是数字图像复原处理技术中较常见也是较难解决的一类问题。
本论文的研究工作正是围绕运动模糊图像复原技术展开。
分析运动模糊图像的成因以及成像过程；建立运动模糊退化模型；用维纳滤波复原方法对模糊图像进行复原；根据维纳滤波运动模糊图像复原方法中的不足之处，引入介绍了一种新的方法，降低了原有算法的复杂度，改进了维纳滤波。
本文主要研究了维纳滤波复原方法并对其进行了改进，其他复原方法有待我们进一步研究。
【关键词】数字图像复原处理技术；运动模糊图像复原；维纳滤波复原；改进维纳滤波复原图像成像的过程中存在很多的退化源，数字图像在获取、传输和存储过程中受各种原因的影响，会造成图像质量的退化，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等。
运动模糊图像是由于相机和被拍摄对象之间的相对运动而造成的模糊现象，这一现象在日常生活中经常遇到，因此运动模糊图像复原技术便成为目前图像复原技术的研究热点之一，运动模糊图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。
它研究的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能复原图像。
图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。
运动模糊图像的复原方法研究非常具有现实意义。
无论在日常生活还是在国防军工领域，运动造成图像模糊现象普遍存在，这给人们生活和航空侦察等造成很多不便，所以很有必要对运动模糊图像的恢复做深入研究。
在交通系统、刑事取证中图像的关键信息至关重要，但是在交通、公安、银行、医学、工业监视、军事侦查和日常生活中常常由于摄像设备的光学系统的失真、调焦不准或相对运动等造成图像的模糊，使得信息的提取变得困难。
通过对于运动模糊图像的复原，使图像变的清晰，便于更好地提取相应信息。
因此对于运动模糊图像的复原技术研究更具有重要的现实意义。
一、图像复原的基本概念图像复原技术，也称为图像去卷积技术，它是按着图像模糊的反过程进行，其目的是获取清晰的，未被污染的图像的近似值，从而我们可以使用相关信息来正确解读图像所包含的有效信息。
运动模糊图像复原技术的研究(原创论文)
1 研究背景及意义
近年来，随着计算机、网络、图像处理技术及传输技术的飞速发展，运动模糊图像复原 技术呈现出前所未有的发展势头和潜力。 运动模糊图像复原系统是安全防范、 监控系统的重 要组成部分，它是一种图像处理能力较强的系统。因此，基于运动模糊图像复原系统的开发 不仅具有研究价值，还具有广阔的市场价值。运动模糊图像复原以其直观、方便、信息内容 丰富而广泛应用于许多场合， 因此对于运动模糊图像复原系统的研究非常具有现实意义。 一 个典型的例子就是随着我国经济快速发展， 城市中的汽车越来越多， 汽车的增多引发了很多 交通事故， 其中一个很重要的原因就是有些司机缺乏交通安全意识， 在灯控路口乱闯红灯或 超速行驶。这些交通事故不仅危害到人们的生命安全，而且给国家带来大量的经济损失。现 在很多城市的一些重要交通路口都设置了电子眼--交通监视系统，它能够及时记录下闯红灯 车辆的车牌号， 但由于车辆在闯红灯时的速度较高或传感设备的原因， 摄像机摄取的画面有 时是模糊不清的， 这就需要运用运动模糊图像复原技术进行图像复原， 来得到违章车辆可辨 认的车牌图像。 综上所述，无论在安保还是在监控等领域，运动模糊图像现象普遍存在，这给人们生活 和相关执法部门的执法工作都造成很多不便，所以有必要对运动模糊图像的恢复做深入研 究。 全文的组织结构，第 1 部分是绪论，介绍了数字图像产生运动模糊的原因，阐述了运动 模糊图像复原的主要工作， 预计了本课题的研究将会产生的社会效益及经济效益， 说明了本 课题研究的目的和意义， 对所研究的课题所做的工作分步骤作了详细阐述， 并对论文的组织
g ( x, y ) f [ x x0 (t ), y y0 (t )]dt
0
T
(1)由水平方向匀速直线运动造成的图像模糊的模型及其恢复用以下两式表示:
运动模糊图像复原算法研究的开题报告
运动模糊图像复原算法研究的开题报告一、选题背景及意义运动模糊是一种常见的图像模糊形式，例如在拍摄运动物体时，相机的曝光时间较长，导致影像出现模糊。
由于运动模糊在拍摄和图像采集中难以避免，因此运动模糊图像复原一直是计算机视觉领域的研究重点。
该领域的核心内容是如何为运动模糊图像提供更准确、逼真的复原。
运动模糊图像复原技术对于科学研究、生产应用、人类生活等方面具有重要意义。
例如，在街景图像、无人驾驶、物联网等领域的发展中，高质量运动模糊图像复原是必要的前提之一。
二、研究内容和方法本文将针对运动模糊图像复原算法进行研究，旨在开发一种高效、准确的复原算法，为解决运动模糊图像复原问题提供新思路。
具体研究内容和方法如下：1. 技术背景和框架分析介绍运动模糊的概念，阐述运动模糊图像复原技术的研究意义和发展现状。
对比不同算法的优缺点，提出改进方案。
2. 基于维纳滤波的算法维纳滤波是一种基于信噪比的滤波技术，可用于复原运动模糊图像。
本文将分析维纳滤波算法的原理和处理步骤，重点探究其应用于运动模糊图像复原的实现方法。
3. 基于深度学习的算法深度学习具有自动学习和自适应性等优点，已被广泛应用于计算机视觉领域。
本文将研究和实现基于深度学习的算法，以提高运动模糊图像复原效果。
4. 综合评估和改进通过对以上两种算法的实现和优化，进行实验验证，以比较算法的优劣，并结合实验结果提出优化方案。
三、预期成果本文预期通过研究运动模糊图像复原算法，开发出一种高效、准确的运动模糊图像复原算法，提高运动模糊图像复原的准确性和可靠性。
四、研究难点本文研究的难点在于对算法范围的准确定义和实验验证的难度。
同时，在使用深度学习算法时，需要大量的数据和计算资源。
五、研究计划和进度安排预计本文研究工作将分为以下几个阶段：1. 数据准备阶段：收集现有的运动模糊图像数据集，进行数据处理和预处理，以建立实验数据集。
2. 维纳滤波算法研究阶段：对维纳滤波算法进行深入研究，实现并调试该算法，以及对算法的复原效果进行实验验证。
运动模糊图像经典复原方法分析
运动模糊图像经典复原方法分析摘要：图像复原是数字图像处理的一个研究热点，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。
该文主要是针对匀速直线运动造成的模糊图像，描述了逆滤波、维纳滤波和lucy-richardson 算法复原图像的基本原理和过程，并且用matlab对添加噪声和无添加噪声的模糊图像利用三种经典复原方法进行仿真实验，实验结果表明，在无噪声和有噪声两种情况下，逆滤波法、维纳滤波法和l-r算法有其各自的优缺点。
在图像复原过程中，要根据图像的具体信息选择合适的方法，使得复原效果达到最好。
关键词：图像复原；运动模糊图像；逆滤波；维纳滤波；lucy-richardson算法中图分类号：tp18 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）13-3120-051 概述图像在获取的过程中不可避免地要受到各种外界因素的影响，造成图像模糊，严重影响了图像的应用。
图像复原就是研究怎样从退化的模糊图像复原出原来清晰的图像[1]。
造成图像退化模糊的原因有很多，其中，图像运动模糊是最常见的一种模糊形式，主要是由于在曝光过程中，照相机或目标物体发生了位置上的相对运动造成的。
这种模糊在实际生活中经常的会遇到[2]，比如，相机抖动。
运动模糊图像的复原一直以来都是数字图像处理课程中一个比较困难的课题，对其进行研究具有重要的实用价值和意义，已经有许多经典的复原方法。
主要有逆滤波法[3]，维纳滤波法[4]，lucy-richardson算法[5-6]、约束最小二乘方法、最大熵方法等。
现在也已经有许多现代数字图像复原技术，比如，基于小波变换的图像复原[7]、基于神经网络的图像复原技术等等。
该文主要是介绍了经典复原方法中的逆滤波法、维纳滤波法和lucy-richardson 算法的基本复原过程和原理，针对添加噪声和无添加噪声的运动模糊图像，通过matlab进行仿真实验，通过分析实验结果，总结出三种方法的各自特点，为日后使用这三种方法复原图像时提供理论基础和选择依据，并为学习其他现代复原技术奠定基础。
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数字图像复原技术中运动模糊图像相关问题研究【摘要】随数字图像复原处理技术是当前数字图像处理领域的重要研究课题之一，运动模糊图像的复原是数字图像复原处理技术中较常见也是较难解决的一类问题。
本论文的研究工作正是围绕运动模糊图像复原技术展开。
分析运动模糊图像的成因以及成像过程；建立运动模糊退化模型；用维纳滤波复原方法对模糊图像进行复原；根据维纳滤波运动模糊图像复原方法中的不足之处，引入介绍了一种新的方法，降低了原有算法的复杂度，改进了维纳滤波。
本文主要研究了维纳滤波复原方法并对其进行了改进，其他复原方法有待我们进一步研究。
【关键词】数字图像复原处理技术；运动模糊图像复原；维纳滤波复原；改进维纳滤波复原
图像成像的过程中存在很多的退化源，数字图像在获取、传输和存储过程中受各种原因的影响，会造成图像质量的退化，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等。
运动模糊图像是由于相机和被拍摄对象之间的相对运动而造成的模糊现象，这一现象在日常生活中经常遇到，因此运动模糊图像复原技术便成为目前图像复原技术的研究热点之一，运动模糊图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。
它研究的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能复原图像。
图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。
运动模糊图像的复原方法研究非常具有现实意义。
无论在日常生活还是在国防军工领域，运动造成图像模糊现象普遍存在，这给人
们生活和航空侦察等造成很多不便，所以很有必要对运动模糊图像的恢复做深入研究。
在交通系统、刑事取证中图像的关键信息至关重要，但是在交通、公安、银行、医学、工业监视、军事侦查和日常生活中常常由于摄像设备的光学系统的失真、调焦不准或相对运动等造成图像的模糊，使得信息的提取变得困难。
通过对于运动模糊图像的复原，使图像变的清晰，便于更好地提取相应信息。
因此对于运动模糊图像的复原技术研究更具有重要的现实意义。
一、图像复原的基本概念
图像复原技术，也称为图像去卷积技术，它是按着图像模糊的反过程进行，其目的是获取清晰的，未被污染的图像的近似值，从而我们可以使用相关信息来正确解读图像所包含的有效信息。
要想复原图像，其中必须要知道的是模糊是空域不变的还是空域变化的：空域不变意味着模糊和位置无关。
也就是说，一个模糊的物体无论从图像的那个位置看都是一样的。
空域变化意味着模糊和位置有关。
也就是说，模糊图像中的物体因位置变化而看起来有所不同。
二、维纳滤波图像复原
从噪声中提取信号波形的各种估计方法中，维纳滤波是一种最基本的方法，适用于需要从噪声中分离出的有用信号是整个信号，而不只是它的几个参量。
设维纳滤波器的输入为含噪声的随机信号。
期望输出与实际输出之间的差值为误差，对该误差求均方，即为均方误差。
因此均方误差越小，噪声滤除效果就越好。
为使均方误差最小，关键在于求冲
我们需要注意截断参数的选取很重要。
如果选的太小，迭代结果将受噪声的污染，也不可能得出正确的解值。
如果选的太大，边界处理几乎没有做什么工作，收敛速度没有改进。
我们主要的目标是计算一个比较接近正确解的近似值，当选择近似值时我们应该存储结果；也就是说，我们应仔细避免参数选的太小
四、实验结果比较分析
综上所述，虽然改进维纳滤波图像复原方法在图像复原质量上有所下降，但是同时对系统开销也大大降低，缩短了算法的处理时间，降低了图像处理的复杂度；另外，在同样的算法复杂度的情况下，对图像进行边界处理后复原的图像的质量明显好于处理前，有效地减少了寄生波纹。