彭青建[1]2010年在《运动模糊图像复原算法研究》文中研究指明运动模糊图像复原主要研究怎样从一幅已经由于运动而造成模糊的图像中提取有用信息,恢复出清晰的原始图像。运动图像复原的研究主要包括模糊参数估计、图像恢复算法和图像的去振铃效应组成,其中模糊参数估计主要是用于获得运动模糊的点扩散函数,这其中主要包括运动方向和模糊尺度的估计,图像的恢复主要研究在已经得到的图像退化函数和模糊图像的情况下怎样恢复出清晰的图像,主要包括反向滤波和维纳滤波等算法,而去振铃效应是对恢复后的图像做的进一步处理,使得图像的视觉效果进一步地提高。本文主要讨论以运动模糊图像的参数估计为主要内容的全面的图像恢复理论,主要包括:1.运动模糊图像的退化函数参数估计,介绍了频域估计参数的方法,讨论了以霍夫变换、Randon变换以及自相关函数为工具的参数估计理论,重点提出了将谷点深度函数运用在频域估计理论里面,提高算法对模糊尺度范围的限制,也讨论了采用精简自相关函数估计运动模糊的尺度,进一步减小了参数估计的运算负担。2.现有图像复原算法的研究,包括反向滤波法、维纳滤波法。3.现有的图像的去振铃效应研究。
白浩玉[2]2014年在《动目标多视点运动去模糊方法研究》文中研究表明在制造业领域，叁维视觉检测技术是实现自动化和智能化的重要技术。但在实际生产线上，由于产品都是处于运动状态，相机获取的图像都会产生运动模糊，人们很难通过模糊的图像来进行叁维重建，更不能实现视觉检测。因而需要复原模糊图像，使其尽可能的清晰化。然而现有的图像复原技术存在着局限性，比如单视点去模糊方法在复原图像的同时破坏了每幅图像同名特征点的对应关系，而多视点(幅)去模糊方法则要求每幅图像的背景要相同。这些都使得复原后的图像很难用来进行叁维重建，进而也不能实现叁维视觉检测。针对这个问题，本文提出了一种新的动目标多视点图像去模糊方法。本文提出的动目标多视点图像去模糊方法是在提高各个视点运动模糊图像清晰度的同时，还保证各个视点点扩展函数路径的对应关系不被破坏。对于从不同拍摄视角获取的模糊图像，如果要保证每幅图像中同名特征的对应关系，就必须建立多视点图像点扩展函数路径的关系，这样才能使得复原后的图像的同名特征点的关系不被破坏。首先估计出部分视点模糊图像(本文以两个视点的模糊图像为例)点扩展函数。其次根据多视点几何理论，利用相机标定方法，得到各个相机的参数矩阵。结合估计出的部分视点的点扩展函数和相机参数矩阵，以直线运动为例，建立多视点模糊图像的点扩展函数关系。然后利用最小二乘误差准则来保证多视点模糊路径的对应性，并对各个视点图像的点扩展函数进行精确优化。最后在确保各视点模糊路径对应的关系下，对多视点图像进行整体去模糊。一系列实验验证了本文提出的动目标多视点图像去模糊方法的有效性。在实验过程中，首先对本文方法的主要步骤进行实验验证，然后对两种运动形式（水平运动和斜线运动），不同数量（叁幅和八幅）的仿真模糊图像进行了复原实验，最后对两种运动形式（水平运动和斜线运动），不同数量（叁幅和八幅）的实际模糊图像进行了复原实验。实验结果表明：本文提出的复原方法在图像背景不同的情况下也可以进行多幅图像联合去模糊，而且对于两种不同的运动形式引起的实际模糊图像都能实现复原。
张文莫[3]2015年在《动目标双目视点图像去模糊算法理论及叁维非接触测量研究》文中研究表明现代工业生产对于自动化程度的需求越来越高,实际生产中质量检测,反馈信息等环节必然涉及到对于产品的叁维非接触测量。但是,由于在相机快门曝光的时间之中工件已经在生产线上产生了一定的位移,采集到的图像会产生运动模糊。运动模糊使得图像信息发生缺失,从而使得后续叁维重建,非接触测量等步骤难以进行,因而需要首先对采集到的图像进行复原。现有的图像复原技术在处理此类问题中存在一定的局限性,例如以往的盲目去模糊方法并没有考虑到空间点投影在成像平面上的对应关系,难以使复原结果中保留各个质点的空间信息,无法很好的胜任后续叁维重建工作的需要。针对此问题,本文提出了一种基于双目视点的运动图像去模糊方法。本文提出的基于双目视点的运动图像去模糊方法通过对双目相机模型的对极几何关系进行分析,确立物体在叁维空间中的运动轨迹按照小孔成像模型及几何关系投影到成像平面上的对应关系,保留了各视点图像上的点扩展函数路径对应关系,进而统一去模糊,在恢复图像清晰度时取得了良好的效果,同时为后续重建工作提供基础。本文首先通过相机模型及对极几何建立起双目视点运动模糊点扩展函数路径之间逐点对应的关系,然后用单帧图像的盲目复原算法粗略估计单视点图像模糊核,再对模糊核进行细化,然后通过点扩展函数路径关系推导另一幅图像上的点扩展函数路径。在保证各视点模糊路径对应关系的前提下,对线性运动模糊进行精确优化,最后对双目视点图像进行整体去模糊。一系列实验验证了本文提出的设想与方案在处理双目视点运动图像去模糊问题的有效性及通用性。本文首先进行了仿真实验验证算法求取的对应关系数学模型的正确性,分别进行了水平直线运动(单参数求解)和倾斜直线运动(双参数求解)仿真实验。在验证了数学模型之后,本文又验证了面对实际问题时的正确性,分别对实际运动图像(水平与斜线运动)进行了复原实验。实验结果表明:本文提出的双目视图的运动图像去模糊方法能够在保持点扩展函数路径对应性的前期下对线性运动模糊实现良好的复原效果。
寇杰[4]2016年在《图像的运动模糊复原算法研究》文中认为图像模糊复原一直是图像处理领域的热门研究课题,其具有广泛的应用前景。造成图像模糊的原因有很多,诸如大气湍流,相机离焦以及相机抖动等均会造成图像模糊,由于相机抖动或者物体相对运动造成的图像模糊就叫运动模糊。在日常生活中经常遇到的相机去抖动模糊,视频监控还原和运动车牌识别都需要应用运动模糊复原技术。现阶段的运动模糊复原技术有很多发展方向,相关算法层出不穷,但主旨都在于消除模糊,同时提高图像清晰度和抑制振铃效应,保留更多细节。本文将运动模糊复原分为模糊核估计和清晰图像复原两个阶段,深入分析了图像去模糊的主要算法模型以及模糊核的估计方法,并对基于先验约束的正则化复原方法进行探究。本文从研究运动模糊模型开始,在以下方面做了相关工作:1)概述了图像运动去模糊的发展现状,分析了图像复原的难点问题。介绍了图像去模糊的主要算法模型和先验约束条件,同时详细论述了图像复原的质量评价准则。2)分析和实现匀速直线模型的模糊核估计,针对RL(Richardson-Lucy)复原算法中出现强的振铃效应,利用基于梯度衰减的方法有效地抑制了振铃效应。3)重点阐述基于边缘信息预测的图像模糊核快速估计算法,通过模糊核优化和修正策略,提高了模糊核估计的精度。并引入梯度的超拉普拉斯分布约束提高复原图像质量。4)在分析了基于图像梯度稀疏约束的四种算法后,应用分裂Bregman算法求解L1范数约束的复原算法提高复原图像质量。5)在分析了图像局部与非局部复原特性后,引入引导滤波算法,并结合快速高效的分裂Bregman方法,提出了联合图像局部与非局部信息结合引导滤波的复原算法。在运动模糊图像的盲复原中提升了复原效果,达到了去噪的目的,而且还保留了更多的细节信息。通过实验对本文的算法与原有的算法作对比,证明了本文提出的算法无论在振铃效应的抑制和模糊核估计方面,还是在图像约束复原中均得到很好的效果。
梁晓萍[5]2017年在《运动图像去模糊算法研究》文中指出图像在拍摄过程中会因为相机的抖动或者是物体本身的运动产生运动模糊。运动图像去模糊的目的是从模糊图像中恢复出清晰的图像信息。在模糊核未知和模糊图像含噪声的情况下,图像去模糊难度大大加深。本文在介绍了图像模糊的退化模型等理论基础后,对模拟图像和实拍图像进行去模糊算法研究。本文的工作主要在以下几个方面:(1)研究了改进的自适应中值滤波方法对椒盐噪声进行去噪,此方法仅对疑似噪声进行中值滤波,弥补了常规中值滤波造成图像细节丢失的缺陷。(2)研究了一种改进的匀速直线运动估计模糊核的方法。模糊角度的估计采用改进的基于二次傅立叶变换和霍夫变换的模糊角度估计法。设计了一个改进的自适应模糊长度的估计方法,首先对模糊长度进行自相关估计,当所求模糊长度小于所设阈值时再用频谱投影法进行估计。设计精确估计的方法对所估计的模糊核进行误差范围内的遍历,把所遍历的值进行维纳滤波去模糊算法检验,精确估计出最佳的模糊核。计算机仿真实验结果表明:此方法能很好的估计匀速直线运动模糊核。此研究为后续运动图像去模糊算法研究打下了较好的前期基础。(3)研究了一种基于遗传自适应的维纳滤波去模糊方法。此方法用遗传算法自适应优化维纳滤波的正则化项k值达到最佳图像复原效果。本方法不仅适用于含噪声和不含噪声的模拟图像去模糊,对实拍图像去模糊也具有一定的效果。(4)研究了一种改进的自适应中值滤波的RL图像去模糊方法。对于含噪图像,先对噪声进行改进的自适应中值滤波然后再用RL算法对图像去模糊。之后对实拍图片进行两种改进的方法去模糊效果的比较,依据计算机仿真结果对两种方法的最佳使用范围进行了讨论。(5)设计了以MatlabGUI为平台的运动图像去模糊系统。
王亚[6]2015年在《个人导航系统中惯性辅助图像去运动模糊算法研究》文中研究说明个人导航系统中,随着移动设备的小型化、智能化发展,智能手机拍照摄像方面对图像清晰化要求越来越高,尤其是对于运动造成的模糊图像的清晰化处理。在图像去运动模糊算法研究中,主要有单帧图像处理算法和多帧图像处理算法。根据模糊核PSF是否可知,又可将其分为盲图像复原问题和非盲图像复原问题。本文主要研究的是个人导航系统中,动态捕获环境信息图像时,利用多帧图像序列的盲图像复原问题,且主要研究的算法是利用惯性信息辅助图像去运动模糊算法。在惯性辅助图像去运动模糊算法研究中,2010年Joshi团队最早利用惯性信息辅助图像去运动模糊实现摄像机的去抖功能,与此同时,柯达中国研究院提出了一种提取隐藏头文件的算法来实现去运动模糊。2011年卡内基梅隆大学的Myung Hwangbo等人利用陀螺辅助图像特征跟踪,实现运动摄像机的自校准和GPU补偿。2013年?indelá?在Joshi算法基础上采用了相同的方法首次在Android系统叁星手机上实现。紧接着,德国慕尼黑工业大学的Daniel Cremers团队则在iOS系统苹果手机上实现,并提出了VIO的概念,即利用MIMU辅助摄像机进行测速和测距等工作,相较于传统的视觉里程计精度更高,实时性更好。本文则考虑个人导航系统中,利用惯性信息匹配多帧图像序列,进行了惯性辅助图像去运动模糊相关的算法研究,具体工作如下:(1)利用微惯性传感器(Xsens公司开发的MTi-G-700及Android手机、平板等个人移动设备自带的MEMS陀螺仪和加速度计)辅助修正图像去运动模糊,搭建新的数学模型,短时间内利用MIMU得到的惯性数据来估计摄像机运动的位置、姿态、速度,修正图像像素点位置,进行图像去运动模糊处理,再进行去噪等图像处理从而解决图像运动模糊问题,设计出新的算法,并用MATLAB仿真验证其科学性。(2)在Windows、Ubuntu、Android等叁个操作系统平台上分析模糊图像的清晰化复原处理算法。在Windows系统中,利用MATLAB软件仿真设计并验证算法;在Ubuntu系统中,利用ROS平台离线采集惯导数据并拍摄图像,运行PTAM算法;在Android系统手机平板等移动平台下利用JNI和NDK实现Java和C++混合编译从而实现简单的维纳滤波,以及图像序列与MIMU采集的惯导数据同步存储。(3)不同平台的对比实验结果都定性并定量分析了其图像复原质量,评价指标的结果基本满足人类视觉感受,另一方面还讨论了图像质量对个人导航系统中环境信息图像匹配问题的影响。(4)通过对陀螺采集的离散数据进行采样量化误差分析,对比了单子样算法、叁子样扩展频率级数算法和叁子样显式频率整形算法,理论推导给出MEMS陀螺角增量分辨率造成的量化误差方差和圆锥算法姿态误差方差间关系的理论表达式,推导公式及蒙特卡罗仿真结果表明,除了提高陀螺角增量分辨率外,低通滤波和提高姿态更新频率也可减小量化误差对姿态解算的误差影响。图像量化问题也进行了简单的分析。
张颖[7]2014年在《基于分裂Bregman迭代的快速盲去运动模糊算法》文中认为图像去模糊技术是图像处理领域中的重要方向之一。通过近几年来业内研究者的不断努力,众多图像复原成果相继产生,然而许多成果的实用性尚待进一步证实和提高。因此,针对数字图像盲去模糊技术,其研究意义不仅体现在理论价值上,更体现在实际应用中。为解决运动模糊图像盲复原问题,本文对快速图像盲复原算法、模糊核估计技术以及分裂Bregman迭代算法进行了深入研究,提出了利用图像边缘及多尺度策略估计模糊核,并建立基于分裂Bregman迭代算法的快速盲去运动模糊算法框架。实验结果表明该算法与现有的其他算法相比,复原后的图像具有更好的视觉效果,且计算时间大幅减少。论文的主要工作包括以下几方面：(1)介绍了本文算法研究的目的和意义,分析了运动模糊图像复原技术的发展和研究现状,并陈述了本文的主要研究内容和整体组织框架。(2)研究图像退化模型及其基本知识,深入分析研究经典图像复原技术,对现有算法进行分类,并通过实验对比分析各种算法的优缺点。(3)研究了快速盲去模糊算法,分为模糊核估计和图像复原两个阶段。估计模糊核时,首先利用双边滤波器去除图像中的噪声,再采用改进的冲击滤波器对图像进行边缘增强,选取有用的边缘信息估计模糊核,并对估计出的模糊核进行修正,从而得到高质量的模糊核。图像复原阶段,利用快速反卷积算法得到清晰图像。(4)研究分裂Bregman迭代算法的原理和性质,将快速盲去模糊算法与分裂Bregman迭代算法结合,提出一种基于分裂Bregman迭代算法的快速盲去模糊算法,利用上一部分得到的模糊核,恢复出清晰图像。最后,通过实验比较验证了本文算法复原后的图像具有更好的视觉效果,且计算时间大幅减少。(5)总结本文的主要研究内容,并对以后可深入研究的方向提出设想。
王光辉[8]2011年在《运动模糊图像复原算法研究》文中提出运动模糊图像复原(Motion Blurred Image Restoration, MBIR)是运用模糊退化函数的估计重建原始图像,运动造成图像模糊现象普遍存在,MBIR在天文遥感、交通监控、军事卫星侦察、医学图像处理、公安侦探以及工业控制等众多领域有着广泛的应用。该文介绍了MBIR的有关理论,还给出了传统图像复原(Traditional Image Restoration, TIR)方法的实验效果,阐述了点扩散函数(Point Spread Function, PSF)和MBIR的频谱特征以及二者之间的关系；在传统复原算法的基础上,提出了一种改进测量PSF参数的算法,这就是采用标准差曲线来鉴别PSF的模糊方向(其中要对MBIR的傅氏频谱进行Radon变换),在此方向上计算MBIR的自相关函数(Autocorrelation Function, ACF)来估计PSF的模糊长度。结果表明,该算法比以前的传统算法更为精确。全变分模型(Total Variational Model, TVM)应用于MBIR领域较传统图像复原方法有着独特的优势,已经成为MBIR的研究热点。本文对一种自适应全变分模型(Adaptive Total Variational Model, ATVM)做了梯度阈值参数的选取改进,将其用于MBIR,能在去噪的同时,保护图像的边缘。仿真结果表明,本文提出的方法与传统图像复原方法相比,可得到更好的复原结果。某些实际采集模糊图像在复原后会产生严重振铃效应(Ringing Effect, RE).本文分析了RE产生的原因,以及用循环边界法可以抑制RE的原理。实验结果表明,此法可以有效抑制RE。
李红阳[9]2002年在《运动图像恢复》文中研究表明图像恢复就是在存在噪声的情况下去除模糊。相机和目标之间的相对运动、相机聚焦不好、大气扰动和其他原因，都可能引起图像模糊。图像恢复是数字图像处理的一个重要的研究方向，在现实生活中，有着广阔的应用前景和市场。对由于相机和目标之间的相对运动造成的运动模糊图像，根据不同的应用背景和先验知识，本文提出两种方法进行图像恢复。首先，在大多数应用中，为了满足适时性图像处理的要求，如何快速恢复图像是一个很重要的问题。这里提出的方法是仅根据模糊图像本身，求出确定系统点扩散函数（PSF）的重要参数-模糊距离。本文提出的方法是针对水平方向的运动模糊图像。如果我们事先知道或者通过其他方法确定出来的直线运动方向不是水平方向时，我们可以通过坐标旋转变换到水平方向。一般情况下，由于相机的曝光时间很短，在曝光时间内，可以认为目标的运动是匀速直线运动。当确切知道模糊系统的点扩散函数时，就可以快速有效地恢复模糊图像，使用本文方法，可以满足适时性图像处理的需要，并且不需要事先知道相机的系统参数，在图像噪声较大的情况下，也可以很好的确定出来模糊距离。其次，当我们不能确定系统的点扩散函数时，也就是说，对于模糊图像，我们没有充分的信息。如何在信息不足的情况下恢复模糊图像？这就是图像盲恢复。在本论文中，提出一种EMM（最小恢复残差和最大后验概率）方法进行模糊图像的盲恢复。这个方法中对于点扩散函数利用分片光滑的约束条件，也就是系统的点扩散函数不是急剧变化的，对于现实中大部分运动模糊图像来说，这个条件是成立的。EMM方法分为两个步骤，第一个步骤是EM步骤，利用最小恢复残差准则，估计系统的点扩散函数PSF，第二个步骤是M步骤，利用最大后验概率准则恢复模糊图像。对于运动模糊图像，利用本方法可以较快地恢复图像，效果明显。
刘衡[10]2013年在《基于核估计的运动图像去模糊算法研究与实现》文中提出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。
参考文献：
[1]. 运动模糊图像复原算法研究[D]. 彭青建. 电子科技大学. 2010
[2]. 动目标多视点运动去模糊方法研究[D]. 白浩玉. 武汉工程大学. 2014
[3]. 动目标双目视点图像去模糊算法理论及叁维非接触测量研究[D]. 张文莫. 武汉工程大学. 2015
[4]. 图像的运动模糊复原算法研究[D]. 寇杰. 中国科学院研究生院(光电技术研究所). 2016
[5]. 运动图像去模糊算法研究[D]. 梁晓萍. 广西师范大学. 2017
[6]. 个人导航系统中惯性辅助图像去运动模糊算法研究[D]. 王亚. 国防科学技术大学. 2015
[7]. 基于分裂Bregman迭代的快速盲去运动模糊算法[D]. 张颖. 北京交通大学. 2014
[8]. 运动模糊图像复原算法研究[D]. 王光辉. 兰州大学. 2011
[9]. 运动图像恢复[D]. 李红阳. 清华大学. 2002
[10]. 基于核估计的运动图像去模糊算法研究与实现[D]. 刘衡. 长春理工大学. 2013
标签：计算机软件及计算机应用论文; 图像复原论文; 模糊算法论文; 运动估计论文; 运动论文; 模糊理论论文; 函数图像论文; 对应分析论文; 算法论文; 相机论文;