运动模糊图像复原技术的算法研究
[Abstract]:With the rapid development of computer technology and the daily application of images, image restoration has become a wide range of multidisciplinary cross-penetration field. The research focus of digital image field has gradually shifted to the research of image restoration technology. In the field of image restoration, motion blur image belongs to one of the more difficult one, and its application in every field is very common. The research on it is of great practical significance and has attracted the attention of experts at home and abroad, and has made remarkable achievements. However, the computation of the restoration algorithm proposed by some researchers is relatively complicated, which can not take into account the preservation of image details and the elimination of artifacts. On the basis of extensive understanding and analysis of previous scientific research achievements, this paper proposes an improved Lucy-Richardson restoration algorithm by synthesizing the advantages of various methods. Firstly, the research situation in the field of motion blur image restoration at home and abroad is described, and the theoretical basis of the related image restoration technology is introduced. The degradation mechanism of motion blur image and the working principle of classical restoration algorithm are described. The subjective and objective aspects of each algorithm are evaluated and their advantages and disadvantages are analyzed. Secondly, for the problem that the K-value can not be estimated accurately by Wiener filter, an improved method of automatically estimating K-value is proposed. The simulation results show that the improved K-value estimation algorithm can estimate the K-value accurately and improve the quality of restored image. Finally, the Lucy-Richardson algorithm is analyzed in detail. The simulation results show that the Lucy-Richardson algorithm has a big defect when it is used. The increase of iteration times will lead to more and more noise pollution to the image. Moreover, the number of iterations is not clear, which leads to the limitation of the application of Lucy-Richardson algorithm. To solve these problems, the improved algorithm is first used to remove noise from fuzzy images using Gao Si filter to suppress the ringing effect, and the coefficient term is added to the iterative formula to constrain the restoration of the image. For the problem that the number of iterations can not be estimated accurately, a reasonable solution is put forward, that is, the range of the best iteration number is determined by the large step size, and the exact value is determined by the small step length. Finally, the improved Lucy-Richardson algorithm is simulated by Matlab software. The results of simulation experiments are evaluated from both subjective and objective aspects. The evaluation parameters can prove that the proposed algorithm is more effective.
【学位授予单位】:北京印刷学院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP391.41
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 万里,路林吉;基于频谱参数估计和神经网络的运动模糊图像恢复[J];计算机工程;2004年10期
2 洪汉玉,张天序;非零边界旋转运动模糊图像的恢复算法[J];中国图象图形学报;2004年03期
3 贺卫国,黎绍发;运动模糊图像的噪声功率的精确估计[J];计算机工程与应用;2005年08期
4 孟昕;张燕平;;运动模糊图像恢复的算法研究与分析[J];计算机技术与发展;2007年08期
5 张磊;王广生;;运动模糊图像重构的算法及其并行化处理研究[J];现代电子技术;2008年10期
6 相林;崔荣一;;利用独立分量分析的运动模糊图像检索[J];计算机工程与应用;2010年10期
7 王晓;刘泽乾;;基于提升小波的运动模糊图像恢复[J];计算机仿真;2010年05期
8 魏雷;;运动模糊图像的复原[J];硅谷;2011年02期
9 李阳;张路;张志勇;赵菲;;一种改进的运动模糊图像恢复算法[J];计算机仿真;2011年05期
10 郭永彩;丁小平;高潮;;基于差分自相关的运动模糊图像尺度参数识别[J];光电工程;2011年06期
相关会议论文 前8条
1 刘立欣;平振;陈曦;;高速运动模糊图像的恢复[A];第九届全国信息获取与处理学术会议论文集Ⅰ[C];2011年
2 张旭明;熊有伦;尹周平;;噪声污染运动模糊图像点扩散函数估计[A];图像图形技术研究与应用(2010)[C];2010年
3 杨晓冬;刘俊;张倩倩;;红外运动模糊图像复原技术[A];浙江省信号处理学会2012学术年会论文集[C];2012年
4 李金夏;胡绍海;李向军;;匀速直线运动模糊图像的恢复技术研究[A];全国第三届信号和智能信息处理与应用学术交流会专刊[C];2009年
5 范学良;张晶晶;贾志海;蔡小舒;;基于频域分析的水滴运动方向识别[A];中国颗粒学会第六届学术年会暨海峡两岸颗粒技术研讨会论文集(上)[C];2008年
6 孙农亮;曹茂永;;运动模糊图像清晰度评价函数的研究[A];中国仪器仪表学会第三届青年学术会议论文集(上)[C];2001年
7 杜春;孙即祥;;基于峰度和圆拟合的旋转运动模糊参数辨识[A];全国第19届计算机技术与应用(CACIS)学术会议论文集(上册)[C];2008年
8 禹晶;翁梓钧;苏开娜;;散焦与运动模糊图像参数辨识的研究[A];第十三届全国图象图形学学术会议论文集[C];2006年
相关博士学位论文 前5条
1 徐树奎;基于计算摄影的运动模糊图像清晰化技术研究[D];国防科学技术大学;2011年
2 范赐恩;运动模糊图像复原方法的研究[D];武汉大学;2012年
3 关柏青;基于主动序列模糊图像的运动估计和振动测量[D];上海交通大学;2007年
4 邸慧;靶场图像预处理和目标运动单像机测量方法研究[D];国防科学技术大学;2007年
5 石明珠;运动模糊图像全变分复原理论及关键技术研究[D];北京理工大学;2014年
相关硕士学位论文 前10条
1 马彦中;基于正则约束的运动模糊图像盲复原研究[D];东北大学;2014年
2 贾秋月;基于归一化稀疏先验和指导滤波的运动模糊图像复原[D];吉林大学;2016年
3 周培培;基于块先验的运动模糊图像复原算法研究[D];华中科技大学;2014年
4 付婷;印刷检测系统运动模糊图像复原的研究[D];天津科技大学;2015年
5 王青青;雾化场景下运动模糊图像复原技术研究[D];昆明理工大学;2016年
6 刁兆静;基于变分方法的单幅运动模糊图像盲复原[D];青岛大学;2016年
7 马忍;基于全变分模型的运动模糊图像复原方法的研究[D];重庆邮电大学;2016年
8 牟加俊;一种理论可分的单幅图像模糊区域检测方法[D];天津大学;2014年
9 王欣;运动模糊图像复原技术的算法研究[D];北京印刷学院;2017年
10 刘辉;受限运动模糊图像的处理研究[D];武汉理工大学;2009年
,本文编号:2128780
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/2128780.html