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基于核估计的运动图像去模糊算法研究与实现

作 者: 刘衡
导 师: 孙俊喜
学 校: 长春理工大学
专 业: 电子科学与技术
关键词: 运动图像去模糊 图像反卷积 模糊核估计 总变分 强边缘图像
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 5次
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内容摘要


运动图像去模糊是图像恢复领域的重要研究课题,产生原因是由于图像在采集、传输的过程中形成了相对运动,造成了图像的模糊,尽管目前图像去模糊的方法很多,但多数计算量大、复原图像存在噪声、振铃效应现象等缺点,且不能处理大尺寸的模糊核。对于空间线性不变的运动模糊,本文工作包括在模糊核初始化阶段进行了图像强边缘的预测,从而有效的选择了图像梯度信息,使该算法能够处理大尺寸的模糊核。在模糊核细化阶段采用迭代支持检测(ISD)算法,此算法加强了模糊核的稀疏性,从而提高运算速率,同时在图像反卷积恢复清晰图像的过程中,采用了基于L1范数的总变分(TV-L1)反卷积模型,由此有效的抑制了噪声。实验表明,本文所实现的模糊核估计算法和图像反卷积算法,在核估计精度和运行速度性能上都有很好的表现,整个算法在模拟数据及实际的车牌图像去模糊中都有较强的鲁棒性。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章 绪论  8-13
  1.1 课题背景  8-11
    1.1.1 研究现状  8-10
    1.1.2 应用前景  10-11
  1.2 研究目标和工作  11
  1.3 本文章节组织  11-13
第二章 图像退化模型及相关研究  13-19
  2.1 单帧图像退化模型  13-14
  2.2 多帧图像退化模型  14-15
  2.3 反卷积算法概述  15-18
    2.3.1 盲反卷积算法  15
    2.3.2 非盲反卷积算法  15-18
  2.4 本文运动图像去模糊算法流程  18-19
第三章 图像模糊核的估计  19-31
  3.1 基于最大后验概率算法求解模糊核  19-21
  3.2 基于变贝叶斯算法求解模糊核  21-24
  3.3 基于迭代支持检测算法(ISD)求解模糊核  24-29
    3.3.1 预测清晰图像边缘进行模糊核初始化  24-28
    3.3.2 利用迭代支持(ISD)算法进行模糊核细化  28-29
  3.4 本章小结  29-31
第四章 图像反卷积恢复清晰图像  31-42
  4.1 基于超拉普拉斯模型的正则化反卷积复原算法  34-36
  4.2 基于图像统计先验的贝叶斯反卷积复原算法  36-38
  4.3 基于总变分(TV-L1)反卷积复原图像算法  38-40
  4.4 本章小结  40-42
第五章 实验结果  42-47
  5.1 实验中使用的软硬件环境  42
  5.2 实验数据及分析  42-44
  5.3 各步骤细化结果图  44-46
  5.4 本章小结  46-47
第六章 总结与展望  47-49
  6.1 总结  47
  6.2 展望  47-49
致谢  49-50
参考文献  50-52

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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