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采用图像融合过程的多图像复原

作　者: 任春剑
导　师: 沈一帆
学　校: 东华大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 多图像复原图像融合反卷积透明度点扩散函数
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 31次
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内容摘要

图像复原的研究在图像处理研究初始就已经开始了,但是由于图像未知的退化过程,以及逆过程的病态性,使得图像复原十分具有挑战性,至今仍是一个被大量研究的热点方向。按照图像退化的基本理论,图像复原可分为点扩散函数的估计和非盲反卷积两个步骤。本文在这两个步骤上都实现了创新。现有点扩散函数的估计方法有使用单图像的估计,也有使用多图像的估计。本文的方法属于采用多图像的估计,该方法可以使用一张快速曝光的噪声图像来复原多张运动模糊图像。通过提取模糊图像和噪声图像中局部相同对象的透明度,本文算法可以有效地估计模糊图像的点扩散函数。在已知点扩散函数的情况下,使用非盲反卷积算法即可复原出清晰图像。非盲反卷积是一个相对成熟的研究方向,但是研究表明,即使采用精确的点扩散函数作为输入,现有的反卷积也无法避免结果中存在的伪迹。本文在对图像融合研究的基础上,通过实践创新性地将图像融合加入到经典反卷积算法中,使得在反卷积过程中,去模糊的同时也抑制反卷积产生的伪迹,最终生成的结果图像效果优于经典反卷积算法的结果。综上所述,本文的工作和创新点可以归纳为:1.充分利用多图像复原的信息量多的优势,提取模糊图像和噪声图像中局部物体的透明度,并通过两者求解出模糊图像的点扩散函数。算法可以输入多张同场景的模糊图像,并对多张模糊图像进行复原。2.将图像融合加入到反卷积过程中,极大地抑制反卷积过程中产生的伪迹,使得结果图像中恢复的信息更加准确清晰。3.采用局部物体的透明度,而非完整图像的灰度值。减少计算量的同时,使得前景模糊的图像(背景模糊)也可以处理。实验研究表明,本文提出的方法有效并且复原效果良好。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
1 绪论  9-15
  1.1 引言  9-11
  1.2 国内外研究现状  11-13
  1.3 本文的工作  13-15
2 图像复原的理论基础  15-28
  2.1 基本概念和理论  15-21
  2.2 非盲复原算法  21-27
  2.3 本章小结  27-28
3 盲图像复原算法研究  28-43
  3.1 单图像盲复原算法  28-32
  3.2 改进设备的复原方法  32-36
  3.3 多图像的盲复原  36-41
  3.4 本章小结  41-43
4 点扩散函数(PSF)的估计  43-52
  4.1 Matting 技术与透明度  43
  4.2 采用透明度的图像复原  43-49
  4.3 透明度估计 PSF 算法  49-51
  4.4 本章小结  51-52
5 图像融合技术在复原中的应用  52-65
  5.1 图像融合技术介绍  52-53
  5.2 基于泊松方程的融合  53-59
  5.3 泊松方程的求解  59-62
  5.4 使用图像融合的反卷积算法  62-63
  5.5 本章小结  63-65
6 多图像复原系统的设计和实现  65-75
  6.1 多图像复原系统的设计  65-69
  6.2 复原系统的实现  69-74
  6.3 本章小结  74-75
7 总结与展望  75-77
  7.1 全文总结  75-76
  7.2 展望  76-77
附录  77-78
参考文献  78-82
攻读硕士学位期间发表的学术论文  82-83
致谢  83

采用图像融合过程的多图像复原

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