線性運(yùn)動(dòng)模糊圖像實(shí)時(shí)恢復(fù)的實(shí)現(xiàn).pdf

1、本文提出了一種用來(lái)解決一般速度下無(wú)旋轉(zhuǎn)角度的線性位移模糊圖像的實(shí)時(shí)恢復(fù)的實(shí)現(xiàn)方案。論文主要工作如下：
　　 (1)介紹了運(yùn)動(dòng)模糊圖像恢復(fù)的研究目的和意義，以及運(yùn)動(dòng)模糊圖像參數(shù)和圖像恢復(fù)算法的國(guó)內(nèi)外研究狀況。
　　 (2)介紹了與運(yùn)動(dòng)模糊圖像恢復(fù)有關(guān)的基礎(chǔ)理論，如圖像噪聲的特點(diǎn)、圖像傅里葉變換的基本性質(zhì)、推導(dǎo)了退化模型、給出了圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)的一些常用指標(biāo)。為提高快速傅氏變換算法(Fast FourierTransform A

2、lgorithm，F(xiàn)FT)計(jì)算速度，采用改進(jìn)的實(shí)數(shù)離散傅里葉變換(RDFT)算法作為一維維納濾波器的引擎，來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像實(shí)時(shí)恢復(fù)處理。
　　 (3)針對(duì)存在無(wú)旋轉(zhuǎn)角度的線性位移模糊圖像，提出一種改進(jìn)的基于脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PCNN)的邊緣-參數(shù)曲線模糊分析算法MEPBI，用來(lái)精確辨識(shí)該模糊圖像的像移量。結(jié)合已知運(yùn)動(dòng)模糊圖像的方向，能實(shí)時(shí)獲取運(yùn)動(dòng)模糊恢復(fù)圖像的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)PSF。
　　 (4)在保證圖像恢復(fù)質(zhì)量的前提下