基于LMS算法的PSF估計(jì)的圖像復(fù)原及直線運(yùn)動(dòng)模糊參數(shù)估計(jì)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、模糊核估計(jì)及模糊圖像恢復(fù)是圖像處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題,直線運(yùn)動(dòng)模糊圖像參數(shù)的估計(jì)更是得以廣泛研究,這些研究有重要的現(xiàn)實(shí)意義,廣泛應(yīng)用于工業(yè)、軍事、醫(yī)療、道路監(jiān)控和刑偵等領(lǐng)域。
  圖像復(fù)原技術(shù)是一種重要的改善圖像質(zhì)量的方法。近年來,多種點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)估計(jì)方法和圖像去模糊方法被相繼提出,但其中絕大部分算法需要各種各樣的稀疏先驗(yàn)約束且只對某一種模糊類型適用,本文針對這些問題,提出了一種利用最小均方誤差(LMS)自適應(yīng)算法估計(jì) P

2、SF的新方法,并針對直線運(yùn)動(dòng)模糊圖像的特殊性,提出了高精確度估計(jì)直線運(yùn)動(dòng)模糊圖像模糊參數(shù)的方法,本文的主要工作概況為:
  首先,圖像預(yù)處理,選擇清晰圖像有效強(qiáng)邊緣。對模糊圖像用雙邊濾波器降低圖像噪聲、平滑圖像,平滑后的圖像再用沖擊濾波器恢復(fù)清晰圖像的強(qiáng)邊緣,然后用L.Xu and J.Jia提出的選擇強(qiáng)邊緣方法選擇清晰圖像的有效強(qiáng)邊緣。
  其次,用改進(jìn)的 LMS自適應(yīng)算法估計(jì) PSF。詳細(xì)闡述了經(jīng)典的 LMS自適應(yīng)算法,

3、針對灰度圖像的二維特性對 LMS算法做了改進(jìn)。把選擇的有效強(qiáng)邊緣梯度圖像作為LMS自適應(yīng)濾波器的輸入信號,模糊圖像對應(yīng)的梯度作為濾波器的期望信號,采用最陡下降法迭代計(jì)算 PSF,對估計(jì)的初始 PSF進(jìn)行優(yōu)化得到最終的 PSF。實(shí)驗(yàn)表明這種 PSF估計(jì)方法不僅適用于運(yùn)動(dòng)模糊圖像,也適用于散焦模糊圖像、均勻模糊圖像等,不僅對人工模糊圖像有效,也對實(shí)際拍攝的模糊圖像有效。
  再次,改進(jìn)的最大似然估計(jì)方法去模糊。傳統(tǒng)的二次正規(guī)化方法在各

4、個(gè)方向采用相同的規(guī)整參數(shù),導(dǎo)致恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)過渡平滑,針對這一問題,論文采用非二次正規(guī)化約束,使大梯度消減較少或沒有消減,而小梯度有大的消減。這種添加各項(xiàng)異性正規(guī)化約束的去模糊方法,使得恢復(fù)結(jié)果在保留細(xì)節(jié)的同時(shí)還抑制了平滑區(qū)域的噪聲。
  最后,直線運(yùn)動(dòng)模糊圖像模糊參數(shù)估計(jì)。根據(jù)直線運(yùn)動(dòng)模糊圖像的模糊核由運(yùn)動(dòng)模糊方向和運(yùn)動(dòng)模糊尺度兩個(gè)參數(shù)決定,論文對 LMS自適應(yīng)算法求得的初始 PSF進(jìn)行 radon變換,高精確度的估計(jì)勻速直線運(yùn)

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