运动模糊图像复原算法实现及应用
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任务书
1、课程设计目的：
1）提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。
2）熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。
2、课程设计的题目：运动模糊图像复原算法实现及应用
1）创建一个仿真运动模糊PSF来模糊一幅图像（图像选择原理）。
2）针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原（复原的方法自定）。
3）对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价复原算法。
3、课程设计方案制定：
1）程序运行环境是Windows 平台。
2）开发工具选用matlab、VC++、VB、C#等，建议选用matlab作为编程开发工具，可以达到事半功倍的效果、并降低编程难度。
3）以组件化的思想构建整个软件系统，具体的功能模块根据选定的不同题目做合理的划分。
4、课程设计的一般步骤：
1）选题与搜集资料：选择课题，进行系统调查，搜集资料。
2）分析与设计：根据搜集的资料，进行功能分析，并对系统功能与模块划分等设计。
3）程序设计：掌握的语言，编写程序，实现所设计的功能。
4）调试与测试：自行调试程序，同学之间交叉测试程序，并记录测试情况。
5）验收与评分：指导教师对每个成员开发对的程序进行综合验收，综合设计报告，根据课程设计成绩的判定方法，评出成绩。
5、要求
1）理解各种图像处理方法确切意义。
2）独立进行方案的制定，系统结构设计合理。
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3）程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时做适当的注释。
目 录
摘要 ..................................................... 2
一、概述 ................................ 错误！未定义书签。
1.1选题背景 ........................................... 3
1.2课程设计目的........................................ 4
1.3设计内容 ........................................... 5
二、图像退化与复原 ....................................... 6
2.1图像退化与复原的定义 ............................... 6
2.2图像退化模型 ....................................... 7
2.3运动模糊图像复原的方法 ............................. 7
2.3.1逆滤波复原法 .................................. 8
2.3.2维纳滤波的原理 ................................ 9
三、运动模糊图象复原的matlab实现 ....................... 10
3.1维纳滤波复原 ...................................... 10
3.2约束最小二乘滤波复原 .............. 错误！未定义书签。
3.3 运动模糊图像复原实例 ............. 错误！未定义书签。
四、课程设计总结与体会 .................. 错误！未定义书签。
参考文献 ................................ 错误！未定义书签。
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摘要
随着计算机技术的发展，计算机的运行速度和运算精度得到进一步提高，其在图像处理领域的应用日见广泛。图像复原是数字图像处理的重要组成部分，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。本文目的在于将传统的光学理论与正在发展的数字图像处理方法相结合，利用计算机对运动模糊图像进行复原，进一步提高运动模糊图像的复原精度，降低在拍摄过程中对光学设备精度和拍摄人员的要求。可广泛用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破等领域，具有十分重要的现实意义。
关键词:运动模糊;图像复原
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一、 概述
1.1选题背景
从历史上来看，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。在六十年代中期，去卷积(逆滤波)开始被广泛地应用于数字图像恢复。Nathan用二维去卷积的方法来处理由漫游者、探索者等外星探索发射器得到的图像。在同一个时期，采用PSF(Point Spread
Function )的解析模型对望远镜图像中由于大气扰动所造成的模糊进行了去卷积处理。从此以后，去卷积就成了图像恢复的一种标准技术。但是这种方法对于噪声很敏感，在噪声较大的情况下，图像恢复的效果不明显。
大部分图像中，邻近的像素是高度相关的，同时为了减少噪声的干扰。Pratt提出了提高维纳滤波计算的方法[10，11]。但是维纳滤波只是在最小均方意义下的最优方法，针对某个具体图像，它不一定是恢复图像的最好方法。后来canon提出了功率谱均衡滤波器[12]，它和维纳滤波器类似，但是在某些情况下，它的恢复性能优于维纳滤波器[13]。在轻微模糊和适度噪声条件下，Andrews和Hunt对逆滤波器、维纳滤波器进行了对比研究[s]。其结果表明:在上述条件下，采用去卷积(逆滤波)效果较差;而维纳滤波器会产生超过人眼所希望的严重的低通滤波效应。Andrews提出一种基于线性代数的图像恢复方法[13，14，15]。它为恢复滤波器的数值计算提供了一个统一的设计思路。这种方法可以适用于各种退化图像的复原，但是由于涉及到的向量和矩阵尺寸都非常大，因此线性代数方法可能无法给出一种高效的实现算法。
对于随空间改变的模糊，一种直接而且有效的恢复方法是坐标变换恢复。其思想就是通过对退化图像进行几何变换，使得到的模糊函数具有空间不变性。然后采用普通的空间不变恢复方法对其进行恢复，再用一个和先前几何变换相反的
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逆变换将模糊图像恢复为原始图像。利用这种方法， Huang对彗星图像进行了处理[17]。Saw chuk研究了由于非线性运动、像散和像场弯曲造成的退化图像。对于这些随空间变化的退化图像，在所需的几何变换己知的情况下，恢复是相当有效的。由于许多模糊图像系统实际上是非线性系统，把非线性系统简化为线性系统，采用线性恢复方法，虽然简化了计算量和便于实现，但是在某些情况下，恢复出来的图像效果不是很好，于是就提出了非线性图像恢复技术，其中最著名的就是EM算法。EM算法最初是由几个不同的研究者提出的，后来Dempster把他们的思想进行了总结，把相应的算法命名为EM算法，并且证明了它的收敛性。从此以后，EM算法就在不同领域中得到了广泛的发展，其中一个重要的应用领域就是图像恢复。EM算法不一定收敛到全局最优，但是却能稳定的收敛到局部最优，它的最大缺点就是计算量太大。1974年Besag把马尔可夫场引入到图像处理领域中，目前己经在图像恢复、分类、分割等方面得到了广泛应用。MRF本质上是一个条件概率模型，结合贝叶斯准则，把问题归结为求解模型的最大后验概率估计，进而转化为求解最小能量函数的优化组合问题。图像恢复发展到现在，已经有了许多成熟的算法，但是还是存在许多问题，等待着我们去解决。目前图像恢复的最新发展有[l3]:
1)非稳图像复原，即空间可变图像复原。
2)退化视频信号的复原问题，以及摄像机拍照图像复原，这是一个需要进一步研究的领域。
3)运动补偿时空复原滤波，同时将时间相关应用到运动补偿中。
4)“Telemedicine”的出现，远程诊断极大的依赖于远程接受的图像质量，图像恢复在医学领域中有相当重要的作用。
5)模糊PSF的Identification仍然是一个困难的问题，尤其在空间可变的PSF的估计中。
6)空间可变恢复方法，可以利用Wavelets和Markov随机场等方法进行图像恢复，这是一个具有发展潜力的研究方向。
1.2课程设计目的
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图像复原是图像处理中的重要内容，它的主要目的就是改善图像质量，研究如从所得的变质图像中复原出真实图像，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。造成图像退化或者说使图像模糊的原因很多，如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动而造成的图像模糊则称为运动模糊。所得到图像中的景物往往会模糊不清，我们称之为运动模糊图像。运动模糊图像在日常生活中普遍存在，给人们的实际生活带来了很多不便。近年来，在数字图像处理领域，关于运动模糊图像的复原处理成为了国内外研究的热点问题之一，也出现了一些行之有效的算法和方法。但是这些算法和方法在不同的情况下，具有不同的复原效果。因为这些算法都是其作者在假定的前提条件下提出的，而实际上的模糊图像，并不一定能够满足这些算法前提，或者只满足其部分前提。作为一个实用的图像复原系统，就得提供多种复原算法，使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。图像复原关键是要知道图像退化的过程，即要知道图像退化模型，并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)图像。
由此可知，运动造成图像的退化是非常普遍的现象，而在众多的应用领域又需要清晰高质量的图像，所以对于退化后的图像进行复原处理非常具有现实意义。随着机器视觉和计算机主动视觉技术的发展，越来越多的成像系统传感器必然要安装在运动平台上，这为各种运动模糊图像的复原提供了极大的应用空间。旋转运动模糊图像的复原是工作在旋转运动平台的成像系统必然遇到的问题，例如，随弹体(或机体)作高速旋转运动时的弹载(或机载)成像传感器。显然，安装在导引头上的弹载成像传感器随弹体一起作高速旋转运动时，在对目标场景进行成像时，在短曝光时间内，由于成像传感器与目标景物之间有相当大的相对旋转角度，因此所获取的图像模糊是很严重的，这给后继的目标识别工作带来了很大的困难。这就需要运用运动模糊图像的复原技术对退化后的图像进行恢复，从而得到清晰的图像，为进一步处理做好准备。
综上所述，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。
1.3设计内容
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。美国的喷气推进实验室对这些照片作了消除模糊的处理, 获得了非常清晰的图像。这些对图像复原的早期研究,
运动模糊图像的复原-课程设计报告
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- .word.zl 目 录
一、概述 ................................................................................................................ 1
1.1课程设计目的 ............................................................................................ 1
1.2设计容 ......................................................................................................... 2
二、 图像退化与复原 ....................................................................................... 3
2.1 图像退化的数学模型 ........................................................................... 4
2.2匀速直线运动模糊的退化模型 .......................................................... 5
2.3点扩散函数PSF ...................................................................................... 7
水平运动模糊图像模糊像素判断算法的应用
２００８年第ｌ２期 福建电脑 １９ 水平运动模糊图像模糊像素判断算法的应用 张媛．王坤侠 （安徽建筑工业学院电子与信息工程学院安徽合肥２３０６０１） 【摘要】：本文主要讨论的是水平方向的匀速直线运动模糊图像的模糊像素判断算法，主要将图像在水平方向上进行 一阶微分，将微分自相关图像各列实施求和，得到一条共轭相关峰的鉴别曲线，由此可以得出运动模糊像素的个数。将此算 法应用于水平运动模糊车牌识别中．识别效果良好。 【关键词】：运动模糊图像模糊像素模糊参数车牌识别 １．引言 造成图像变质或者说使图像模糊的原因很多．如果是因为 在摄像时相机和被摄景物之问有相对运动而造成的图像模糊则 称为运动模糊．所得到图像中的景物往往会模糊不清。我们称之 为运动模糊图像。运动模糊图像在日常生活中普遍存在，给人们 的实际生活带来了很多不便。近年来，在数字图像处理领域，关 于模糊图像的复原处理成为了国内外研究的热点问题之一。 本文主要研究的是水平模糊方向的模糊图像的复原算法在 车牌识别中的应用．由于车牌已知是水平运动．故运动模糊方向 已不需要判断．关键问题之一就是要准确地求出车牌的运动模 糊参数即模糊尺度．文中采用了一些一阶微分和水平方向自相 关的参数估计方法．从而有效的对运动模糊图像的模糊像素进 行判断 ２．算法描述 论文中主要的工作就是判断出车牌的模糊像索个数．将车 牌在水平方向上进行一阶微分．然后求各行的自相关（水平方向 自相关），并将微分自相关图像各列实施求和，得到一条鉴别曲 线．曲线上会出现一对共轭的相关峰，这对相关峰数值为负（尖 峰向下），对乘分布在零频尖峰两侧，两相关峰问的距离等于运 动模糊点扩散函数尺度的两倍。因此。鉴别出这两个相关峰的位 置。就可以得出运动模糊点扩散函数的尺度。 判断运动模糊车牌模糊像素个数的计算流程如下： 步骤１：求出车牌在～阶水平轴上的微分图像 １ Ｐ （ｆ，Ｊ）＝ｐ（ｆ，．，） ｌ一１】 Ｚ 步骤２：计算水平方向Ｐ ， 车牌的自相关函数 Ｍ．。一－Ｉ ｓ（ｉ， ）＝ ：ｐ （ｆ，ｋ）ｐ （ｆ，七十 ） ‘ｋ’。＝一Ｏ 这里ｆ＝０，１，一 一１；ｊ＝ ＾ －１），…一１，０，１．．＾ 一１ 步骤３： ＾，一Ｉ Ｓｏ￣Ａｊ）＝∑ ｉ－Ｏ 将Ｓ 割裂加在一起，得到 。 步骤４：画出Ｓ 曲线，得到运动模糊点扩散函数尺度鉴别 图线。 ３．实验结果与分析 我们以一幅水平方向运动模糊车牌图为例来演示实验过 程。图１是一幅未知模糊参数的水平运动模糊车牌图像：ｆ如图 １） 我们运用水平方向运动模糊像素的方法来判断此运动模糊 基金项目：安徽建筑工业学院２００６年硕博科研启动项目（２００６０７０１０３） 像素的个数，得出的曲线如下，如表１所示： 图１车牌水平运动模糊图 ・８０—７０—６０－５Ｏ一４０—３Ｏ－２０－１０ ０ ｌＯ ２Ｏ ３０ ｝０ ＳＯ ６０ ７０丑ｏ （表ｌＳ 曲线图） 从图中能看出两负尖峰的位置分别为 严 Ｊ，ｘ￣＝３１，所以 此运动模糊点扩散函数为 ｄ＝＝ ＝３１ ２ 即鉴别出此图的运动模糊参数为３１ ４．结语 水平方向运动模糊车牌复原中的一个关键技术就是运动模 糊像素的判断问题．论文中就是根据水平方向自相关原理和由 此得出的共轭曲线来判断出匀速运动模糊图像的运动模糊像素 个数。并通过一个具体的实验进行了说明，此算法能更好的应用 于车牌识别中。 参考文献： １．王旭辉，郭光亚．二维匀速运动模糊图像恢复问题的研究ｏ】．计算机应 用．２０００．２２０（１Ｏ）：１』－２８． ２．张远鹏。董海，周文灵．计算机图像处理技术基础［Ｍ】．北京：北京大学出 版社．１９９６． ３．Ｍｙｒｈｅｉｍ Ｊ。Ｒｕｅ Ｈ．Ｎｅｗ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ ｍａｘｉｍｕｍ ｅｎｔｒｏｐｙ ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ田－ ＣＶＧＩＰ，１９９２。５４（３）：２２３—２３８． ４．Ｈｕ Ｈａｉ—ｇｅｎ．Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｒｅｓｅ￣ｃｈ ｏｆ Ｂｌｕｒｒｅｄ Ｉｍａｇｅ １Ｌｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ ａｂｏｕｔ Ｒｅｌａｔｉｖｅ Ｍｏｔｉｏｎ Ｕ】．Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ＆Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｍａｇａｚｉｎｅ．２００３．２０ （５）：１３６—１３８． ５．于红斌．李志能。陈抗生．一种运动模糊图像的快速恢复法Ⅱ】．浙江大学 学报．１９９９。３３（５）：５６４—５６８．
运动模糊图像复原算法综述
运动模糊图像复原算法综述 辛玲 （东华理工大学信息工程学院江西抚州３４４０００） ？潞 ＶＡＬＬＥＪ＿Ｌ 信息 科学 ［摘要】图像在形成、传输、存贮、记录和显示过程中不可避免地会存在不同程度的质量退化过程，而人们总是在不断追求更加高质量的图像，因此图像恢复 几乎是伴随着数字图像处理产生的，并成为图像处理领域中非常重要的一块。然而，在实际的图像复原工作中，会遇到各种各样的具体情况，针对各种不同的具体 情况，需要用特定的复原方法去解决。所以，针对特定图像的复原办法是千差万别的，阐述几种经典的图像复原方法原理以及各自的适用环境，并对图像复原的今 后发展方向做阐述。 ［关键词］质量退化图像复原复原方法 中图分类号：ＴＰ３文献标识码：Ａ文章编号：１ ６７１—７５９７（２０１０）０１１００５５－－０２ １复原方法原理 １．１逆滤波恢复法 逆滤波复原法也叫做反向滤波法，其主要过程是首先将要处理的数字 图像从空间域转换到傅里叶频率域中，进行反向滤波后再由频率域转回到 空间域，从而得到复原的图像信号。 根据运动模糊图像退化模型的分析，可以得到图像退化公式： Ｇ（ｘ，Ｙ）＝ｈ（ｘ，ｙ）｝ｆ（Ｘ，Ｙ）＋ｎ（ｘ，ｙ） （１） 及其频率域的描述； Ｇ（ｕ，ｖ）＝Ｈ（ｕ，ｖ）Ｆ（Ｕ，ｖ）＋Ｎ（ｕ，ｖ） （２） 公式（１）中ｆ（Ｘ，ｙ）为原始图像，ｇ（Ｘ，Ｙ）是模糊图像，ｎ（Ｘ，Ｙ） 是混叠在信号中的加性噪声。公式（２）中的大写字母项是公式（１）中相 应项的傅立叶变换。从而知道图像复原过程可以看成已知ｇ（ｘ，Ｙ）和有关 ｈ（Ｘ，ｙ）、（ｘ，ｙ）的一些先验知识，求出ｆ（Ｘ，Ｙ）［４］的过程。 逆滤波复原法［６］是一个基于傅里叶变换的显而易见的方法，其基本 过程就是根据式（２）变换得到： Ｆ（Ｕ，ｖ）＝Ｇ（ｕ，ｖ）Ｈ （ｕ，ｖ）一Ｎ（ｕ，ｖ）Ｈ （ｕ，ｖ） （３） 由Ｆ（ｕ，ｖ）取傅立叶反变换，便可得恢复后的图像。 由这个公式容易看出逆滤波对于信噪比很高的运动模糊图像的还原很 有效，特别适合大尺寸的二维图像，速度较快。但是在实际中如果出现噪 声，通常Ｈ（ｕ，ｖ）幅值衰减的ＬＬＮ（ｕ，ｖ）决，即当ｔｌ、ｖ较大时，Ｈ（ｕ，ｖ） 通常很小，而Ｎ（Ｕ，ｖ）却接近一个常数，这样就相当于放大了噪声，就会 造成复原图像质量很差。而且利用逆滤波恢复方法进行复原处理时，可能 会发生下列情况，当传输函数为零或很小时，公式无意义，呈现病态特 性，此时即使没有噪声，也无法精确的恢复图像。由于逆滤波恢复方法的 普遍病态性，所以需要模糊图像具有很高的信噪比［６］。在有噪声的情况 下，这种恢复方法的效果很差，对于运动模糊图像，由于其传输函数存在 零点，所以用逆滤波恢复方法时，无法精确复原图像。 １．２维纳滤波法 维纳滤波也就是最小二乘方滤波，它是使原始图像及其恢复图像之间 均方误差最小的恢复方法。维纳滤波是假设图像信号可以近似看成平稳随 机过程的前提下，按照使复原图像ｆ’（Ｕ，ｖ）与原图像ｆ（ｕ，ｖ）之间的均方 误差达到最小的准则函数来实现图像恢复的方法。 Ｅ｛［ｆ（ｘ，Ｙ）一ｆ’（ｘ，Ｙ）］ ｝＝ｍｉｎ 其中Ｅ｛ ），为数学期望算子。Ｈｅｌｓｔｒｏｍ１９６７年提出了具有如下二维传 递函数的维纳滤波器： Ｐ（ｕ，ｖ）：一丝：驾盟 Ｉ Ｍ（ｕ ｆ乌 其中，Ｈ （ｕ，ｖ）为退化系统退化函数Ｈ（ｕ．ｖ） 和Ｓｆ（ｕ，ｖ）分别是噪声和原始图像的功率谱。 （４） 的复共轭，Ｓ （ｕ，ｖ） ．Ｓ．．．．ｎ．．．．（．．ｕ．．．．．．．—ｖ—￣ 当Ｈ（ｕ，ｖ）过零点时，由于式（４）中存在Ｓｆ（ｕ ｖ）项，不会出现被零 除的情形；同时分子含有Ｈ （ｕ，ｖ）项，因此当Ｈ（ｕ，ｖ）＝Ｏ，滤波器的增益 恒等于０。另外，如果在某一频谱区信噪比相当高时，滤波器的效果也趋于 逆滤波。反之，对信噪比很低的区域，滤波器趋于无反应。这表明维纳滤 波器避免了在逆滤波中出现的噪声过多放大现象。所以它在一定程度上克 服了逆滤波复原方法的缺点。 尽管维纳滤波的能力是没有问题的，但也存在着几个实质的局限 ［７］。第 ，最优标准是基于最小均方误差的且对所有误差等权处理，这个 标准在数学上可以接受，但却是个不适合人眼的方式，原因在于人类对复 原错误的感知在具有一致灰度和亮度的区域中更为严重，而对于出现在暗 的和高梯度区域的误差敏感性差得多。第二，空间可变得退化不能用标准 的维纳滤波方法复原，而这样的退化是常见的。第三，纳滤波不能处理非 平稳信号和噪声。 １．３最大熵复原法 最大熵恢复是对图像复原问题加以最大熵约束的恢复方法。它是一种 非线性的方法，在图像恢复领域中有着重要的影响。该方法要求恢复的图 像在满足成像公式的前提下其图像熵最大。也即在图像恢复问题的所有可 行解中，选择熵最大的那一个作为最终的解。 假设图像函数具有非负值，则定义一幅图像的总能量为 Ｅ＝∑∑ｆ（ｘ，ｙ） （５） 图像的熵为 Ｈｆ＝－∑∑ｆ（ｘ，ｙ）ｌｎｆ（ｘ，ｙ） （６） 噪声熵为 Ｈｎ＝－∑∑（，ｚ（ ，ｙ）＋Ｂ）ｌｎ（ｎ（ｘ，），）＋ ）（７） 其中，Ｂ为最小的噪声负值，以使式（７）中的对数有意义（令 ＯｌｎＯ＝Ｏ）。最大熵复原就是在满足式（５）和图像退化模型的约束条件下使 得复原后图像的图像熵和噪声熵最大，定义不同形式的熵可以获得不同的 复原方法。 相对于传统的线性方法，最大熵复原方法的优点在于不需要对图像先 知识做更多假设，可在抑制噪声和恢复细节间取得较好的平衡，获得比线 性恢复方法更高的分辨率。另外，大多数最大熵恢复算法还可以恢复残缺 图像。 但是，最大熵方法作为一种非线性的方法，在数值求解上是比较困难 的，通常只能用极为耗时的迭代解法，计算量巨大，对计算设备要求较 高。这限制了它在～些领域的应用。因此，寻找高效、快速、稳定的算法 直是最大熵图像恢复方法研究的主要内容。 １．４神经网络图像复原方法 随着神经网络理论的深入研究，各种神经网络模型在图像处理领域中 得到了广泛的应用 由于人工神经网络（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ，
运动去模糊算法
运动去模糊算法
摘要：
一、引言
二、运动去模糊算法的原理
1.运动模糊的产生
2.运动去模糊算法的理论基础
三、运动去模糊算法的实际应用
1.基于图像增强的去模糊算法
2.基于物理模型的去模糊算法
四、总结
正文：
一、引言
在摄影或录像过程中，由于相机或物体的移动，图像可能会产生模糊。这种模糊被称为运动模糊。为了解决这个问题，研究者们提出了许多运动去模糊算法。本文将从原理和实际应用两个方面介绍运动去模糊算法。
二、运动去模糊算法的原理
1.运动模糊的产生
运动模糊是由于相机或拍摄物体在曝光期间发生移动而导致的图像模糊。当相机的快门速度不够快，或者拍摄物体的运动速度过快时，图像上就会出现明显的运动模糊。
2.运动去模糊算法的理论基础 运动去模糊算法的理论基础主要涉及图像处理、计算机视觉和数学等领域。其中，常见的方法有基于图像增强的去模糊算法和基于物理模型的去模糊算法。
三、运动去模糊算法的实际应用
1.基于图像增强的去模糊算法
基于图像增强的去模糊算法主要通过增强已有结构，消除噪声，从而达到去模糊的效果。常见的方法包括直方图均衡、直方图处理和各种滤波算法等。
2.基于物理模型的去模糊算法
基于物理模型的去模糊算法通过建立运动模糊的物理模型，利用光学、图像处理等领域的知识，对模糊图像进行恢复。例如，图像去雾算法就是一种基于物理模型的去模糊方法。
四、总结
运动去模糊算法是图像处理领域的一个重要研究方向。在实际应用中，研究者们提出了许多有效的去模糊方法，包括基于图像增强的去模糊算法和基于物理模型的去模糊算法等。
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。
运动模糊图像复原算法
运动模糊图像复原算法
作者：周志强 程 姝 季 静
来源：《科技视界》 2013年第29期
周志强 程 姝 季 静
（安徽省标准化研究院，安徽 合肥 230051）
【摘 要】运动模糊图像的产生是由于拍摄瞬间摄影镜头与被摄物体之间的相对运动产生的。解决方法如模糊方向和大小未知时使用的盲卷积复原，即先估计模糊核中的参数，再利用复原滤波例如Lucy and Richardson或Wiener滤波等恢复出清晰图像。在这篇文章中,提出了一种新的去模糊的算法，能更准确的寻找赖以重建模糊核信息的参数。本文提出的预处理方法，能迅速恢复模糊图像，实验结果证明该方法能更准确的恢复出清晰图像。
【关键词】运动模糊；反卷积；图像复原；预处理；Butterworth带通滤波
0 引言
图像复原技术是当今图像处理研究领域的一个重要分支。目的是去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降即退化的问题，从而使图像尽可能接近真实的场景。景物形成过程中可能出现畸变、模糊、失真或混入噪声，使所成图像降质，则称为图像的“退化”。
运动模糊图像的产生原因可能是由于摄像机与被摄物体之间的相对运动或曝光瞬间相机抖动造成的。通过硬件上的去模糊技术并不容易实施且往往价格昂贵。因此，软件补偿非常流行。先通过数学方法将运动模糊建模为点扩展函数(psf)与图像的卷积。再由去模糊方法如迭代算法Lucy-Richardson或非迭代算法 Wiener 算法[1]或更复杂的方法如Bussgang算法[2]重建原始图像。由于清晰的源图像信息是未知的,因此为了重建图像需要估计点扩散函数。很多方法估计psf已经发展的很好[3-4]。估计点扩散函数的方法很大程度依赖于特定类型的图像如天文学和天体物理学的照片，电脑断层扫描图像，或显微镜图像。本文提出一个估计点扩散函数参数的新方法。对图像先进行预处理，在做参数识别和复原滤波，从而更准确的恢复清晰图像。实验结果证明本文方法效果较好。
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）13-3120-05
1 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。
二维运动模糊图像的处理
二维运动模糊图像的处理
二维运动模糊图像是指由于被摄物体或相机在拍摄过程中的运动而导致的图像模糊现象。在许多摄影和图像处理应用中，我们经常会遇到二维运动模糊图像，比如在拍摄运动物体时或者拍摄时相机移动等情况下。为了提高图像的质量和清晰度，我们需要对这些二维运动模糊图像进行处理，以恢复其原始清晰度和细节。
在本文中，我们将讨论二维运动模糊图像的处理方法，包括数学模型的建立、算法的选择和实际应用技巧等内容。
一、二维运动模糊的数学模型
在处理二维运动模糊图像之前，我们首先需要建立一个数学模型来描述这种模糊现象。二维运动模糊可以用一个数学公式来表示，即图像的模糊版本可以被表示为原始图像的线性平均值。具体来说，对于一个大小为M*N的二维图像I，其经过二维运动模糊之后的模糊图像B可以表示为：
B(x, y) = 1/L * Σ[I(x - u*t, y - v*t)], t = 0,1,2,...,L-1
(x, y)是图像B中的像素坐标，(u, v)是运动的方向向量，t是时间步长，L是时间步长的总数。上述公式表示了在运动方向上图像像素的线性平均。根据上述数学模型，我们可以进一步研究如何通过算法来处理二维运动模糊图像。
二、二维运动模糊图像的处理算法
针对二维运动模糊图像的处理，我们可以采用各种各样的算法和方法。下面我们将介绍一些常用的算法。
1. 经典算法：最小二乘法
最小二乘法是一种经典的算法，它可以用于估计图像的运动模糊参数。这种方法通过最小化像素值的误差来估计运动方向和模糊长度。最小二乘法可以有效地处理线性运动模糊，但对于非线性运动模糊效果不佳。
2. 运动模糊滤波器
运动模糊滤波器是一种专门用于处理二维运动模糊图像的滤波器。它可以通过对原始图像进行卷积来恢复清晰图像。运动模糊滤波器可以根据不同的运动参数来调整滤波器的参数，以适应不同的运动模糊情况。
运动去模糊算法 2
运动去模糊算法
运动去模糊算法是一种通过数学和计算机视觉技术来改善运动图像清晰度的算法。随着社会的发展，人们对图像质量和真实感的要求也越来越高，尤其是在视频监控、无人机拍摄和运动捕捉等领域。运动图像往往存在抖动、模糊和失真等问题，这给图像处理和分析带来了挑战。
传统的静态图像去模糊算法主要基于图像退化模型和去卷积技术，但对于运动模糊图像这种动态的情况，这些方法并不适用。运动去模糊算法就是为了解决这个问题而提出的。它主要采用了运动模型来描述图像清晰度的退化过程，并通过对图像进行运动估计和运动补偿来恢复图像的清晰度。
运动去模糊算法的基本原理是，在运动模糊图像中，每个像素点都可以看作是由原始图像上相应像素点在拍摄过程中的轨迹上的点积累得到的。因此，通过对每个像素点的轨迹进行估计和分析，可以得到整个图像的运动模型。然后，根据这个运动模型，可以用逆运动来恢复图像的清晰度。
常见的运动去模糊算法有时域方法和频域方法。时域方法主要基于图像序列的不同帧之间的相关性，通过对图像进行均值滤波或者运动矢量估计来去除模糊。频域方法则主要利用傅里叶变换将时域转化为频域，通过滤波和抑制高频噪声来提高图像的清晰度。 此外，运动去模糊算法还可以结合其他图像处理技术，比如边缘增强、去噪和图像补全等方法，以进一步提高图像的清晰度和真实感。同时，基于机器学习的运动去模糊算法也呈现出越来越大的潜力，通过训练大量的图像数据，可以使算法更具智能化和自适应性。
总之，随着图像处理和计算机视觉技术的快速发展，运动去模糊算法在改善运动图像清晰度方面发挥着重要作用。通过对图像的运动分析和估计，可以恢复图像的清晰度和真实感，提高图像处理和分析的精度和效果。未来，我们可以进一步研究和创新，将运动去模糊算法应用于更广泛的领域，为人们提供更高质量的图像和视频体验。