混合退化情況下的圖像復(fù)原算法研究.pdf

1、所謂圖像復(fù)原就是指從所退化圖像中復(fù)原出原始清晰圖像的過(guò)程。圖像在傳輸?shù)倪^(guò)程中很可能受到外界環(huán)境干擾而引入噪聲,或在圖像采集過(guò)程中,由于設(shè)備缺陷而導(dǎo)致不同程度的圖像退化?，F(xiàn)實(shí)情況下,圖像退化一般表現(xiàn)為圖像模糊、噪聲、幾何失真、塊效應(yīng)、馬賽克現(xiàn)象和分辨率下降等。圖像的退化使圖像在實(shí)際應(yīng)用中很難理解,也給模式識(shí)別等圖像處理的多個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)了極大的困難。
　　運(yùn)動(dòng)模糊主要是由成像系統(tǒng)與目標(biāo)物之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)造成的。在運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原的研究中,

2、運(yùn)動(dòng)模糊圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)(PSF)估計(jì)與復(fù)原算法成為研究的熱點(diǎn)問(wèn)題。運(yùn)動(dòng)模糊研究的主要方法為基于卷積模型或轉(zhuǎn)化到頻域進(jìn)行求解復(fù)原,本文針對(duì)點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)已知的情況,應(yīng)用凸集投影方法對(duì)乘積模型進(jìn)行圖像復(fù)原。根據(jù)二維卷積計(jì)算原則給出模糊核矩陣轉(zhuǎn)化公式,將退化模型的卷積形式轉(zhuǎn)變?yōu)槌朔e形式,則可應(yīng)用凸集投影方法(POCS)求解圖像復(fù)原問(wèn)題。應(yīng)用三種傳統(tǒng)的圖像復(fù)原方法逆濾波法、維納濾波法、RL濾波方法與POCS方法進(jìn)行對(duì)比。逆濾波方法對(duì)噪聲比較敏感,

3、恢復(fù)結(jié)果受噪聲影響很大。RL方法復(fù)原圖像效果較好,但隨著迭代次數(shù)增加噪聲也會(huì)放大。維納濾波將圖像轉(zhuǎn)到頻域處理,有一定的抑制噪聲效果。POCS方法可以很好恢復(fù)出圖像上的邊緣和細(xì)節(jié),無(wú)噪聲情況下可以較好的復(fù)原圖像,但無(wú)法去除圖像噪聲。POCS方法的優(yōu)勢(shì)是可以作為數(shù)據(jù)一致性項(xiàng)加入一般的去噪模型中,使運(yùn)動(dòng)模糊方法可以抑制噪聲。本文應(yīng)用最小化總變分凸集投影方法(TV-POCS)通過(guò)TV項(xiàng)去除圖像的噪聲點(diǎn)。TV-POCS方法在POCS基礎(chǔ)上,以總變