無線手持終端的圖像傳輸與去模糊算法研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)平臺（ITSPlatform）的在21世紀(jì)的發(fā)展中用到了很多先進的理論和技術(shù)，是下一代交通系統(tǒng)的發(fā)展方向。使用信息化技術(shù)采集、處理、管理交通信息是系統(tǒng)中的重要部分，其中具體要求了采集事故現(xiàn)場、行駛汽車的圖片，對發(fā)生模糊的現(xiàn)場情況、模糊車牌號圖片進行恢復(fù)。
　　在上述發(fā)展背景下，本文以實現(xiàn)智能交通系統(tǒng)所要求的具體功能為目的，結(jié)合當(dāng)前科研環(huán)境與技術(shù)發(fā)展趨勢，從能投入使用的角度出發(fā)，對Android終端圖像上傳以及運動圖像去

2、模糊算法研究兩方面進行了深入研究。
　　在Android終端圖像上傳中，通過查詢數(shù)據(jù)介紹了Android平臺的普及程度和版本的變遷。使用服務(wù)器端、客戶端協(xié)作的方法來完成圖片上傳的方案，使用Servlet來突破文件上傳大小的限制;使用HTTP子類作為圖片上傳的主要實現(xiàn)方法。上傳圖片的同時在數(shù)據(jù)庫中自動生成記錄，存儲所上傳文件的信息。
　　在運動圖像去模糊算法研究中，研究了算法的發(fā)展歷史，閱讀國內(nèi)外知名文獻并比較了各種去模糊算法

3、。對盲去卷積、非盲去卷積分別進行介紹，著重圍繞盲去卷積提出改進。為了估計出精確的模糊軌跡，在估計前需要獲得具有明顯特征的圖像:首先將圖像通過雙邊濾波器去除噪聲，通過沖擊濾波器增強圖像的邊緣，再設(shè)定閾值獲取截斷的梯度圖以濾掉上一步產(chǎn)生的噪聲;然后改善了模糊軌跡的估計步驟，將非盲去卷積加入到軌跡估計的階段，使用每次非盲去卷積得到的結(jié)果代入到下一次循環(huán)的軌跡估計中作為初值，這樣能獲得更為精確的模糊軌跡。在非盲去卷積算法的選擇上，使用了擬合曲線