基于Radon變換的超分辨率運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原.pdf

1、圖像復(fù)原技術(shù)作為數(shù)字圖像處理中的一個(gè)重要分支，在生產(chǎn)生活、交通運(yùn)輸、航天科技等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，也逐漸成為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的研究熱點(diǎn)。通過對(duì)當(dāng)前運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原領(lǐng)域的研究發(fā)現(xiàn)，點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的估計(jì)不準(zhǔn)確及圖像復(fù)原算法的選取不恰當(dāng)都將直接影響到最終得到的復(fù)原效果。因此，論文采用Radon變換和超分辨率圖像復(fù)原算法相結(jié)合，進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原的研究。
　　論文主要對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像的復(fù)原問題進(jìn)行研究，重點(diǎn)圍繞退化圖像的點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)的估計(jì)和復(fù)原

2、算法等內(nèi)容展開探索性的分析。
　　論文首先對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原的一些理論基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行介紹，然后詳細(xì)分析當(dāng)前研究中幾種常用的運(yùn)動(dòng)模糊圖像點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)估計(jì)的方法，并對(duì)傳統(tǒng)的圖像復(fù)原方法進(jìn)行簡單介紹，最后給出了圖像復(fù)原質(zhì)量的客觀和主觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。
　　在現(xiàn)有文獻(xiàn)中點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)估計(jì)不準(zhǔn)確且復(fù)原效果不理想。為了解決這些問題，論文將Radon變換和MPMAP超分辨率復(fù)原方法結(jié)合，給出一種基于Radon變換的超分辨率運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原算法(RMPM

3、AP)。與其他幾種點(diǎn)擴(kuò)展函數(shù)估計(jì)方法相比，利用Radon變換對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像的退化過程進(jìn)行仔細(xì)分析和研究，推導(dǎo)出運(yùn)動(dòng)模糊方向與運(yùn)動(dòng)模糊長度的計(jì)算公式，能獲得更精確的估計(jì)結(jié)果，適合于任意尺度大小的圖像。然后選取基于Markov約束的Poisson-MAP超分辨率圖像復(fù)原算法(MPMAP)對(duì)退化圖像進(jìn)行復(fù)原，與傳統(tǒng)的復(fù)原濾波方法相比，它能有效地消除和減少復(fù)原圖像中的噪聲和振蕩效應(yīng)。實(shí)驗(yàn)仿真表明，RMPMAP算法得到較好的復(fù)原圖像結(jié)果，峰值信噪

4、比可以提高2dB左右。
　　為了進(jìn)一步提高圖像復(fù)原質(zhì)量，論文針對(duì)MPMAP算法進(jìn)行改進(jìn)。第二代Curvelet變換作為一種具有高度各向異性的多尺度多分辨率算法，具有很強(qiáng)的表達(dá)圖像中邊緣信息的能力，且在圖像去噪領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。因此，論文將MPMAP超分辨率復(fù)原算法與Curvelet變換結(jié)合，給出一種改進(jìn)的超分辨率圖像復(fù)原算法(CMPMAP)。該算法結(jié)合了兩者的優(yōu)勢，很大程度上增強(qiáng)了抑制噪聲和振蕩的能力。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比于第3