当前位置:主页 > 科技论文 > 软件论文 >

运动模糊图像复原技术的算法研究

发布时间:2018-07-17 03:20
【摘要】:随着计算机技术的飞速发展和图像应用的日常化,图像复原成为一个应用面极为广泛的多学科交叉渗透的领域,数字图像领域的研究重点也逐渐转移到对图像复原技术的研究上来。在图像复原领域中,运动模糊图像属于其中较难的一类,它在各个领域的应用都非常普遍。对它的研究具有极其重大的实际意义,也引起了国内外专家的注意,并取得了斐然的成绩。然而,部分科研工作者提出的复原算法的计算相对繁琐复杂,不能很好兼顾图像细节的保存和伪像的消除。本文在广泛的理解和分析前人科研成果的基础上,综合各种方法的优势,提出一种改进的Lucy-Richardson复原算法。首先,描述了国内外在运动模糊图像恢复领域的研究情况,并介绍了相关的图像复原技术的理论基础。对运动模糊图像的退化机理和经典复原算法的工作原理做了叙述,并对各算法分别从主观、客观方面做出了评价,分析它们的优缺点。其次,对于维纳滤波法中不能准确估计K值的问题,提出一种改进的自动估计K值的方法,通过仿真验证改进的K值估计算法可以准确估计K值,提高了复原图像的质量。最后,本文重点分析了Lucy-Richardson算法,通过仿真实验,发现在使用Lucy-Richardson复原算法时暴露出一个很大的缺陷,迭代次数的增多会导致噪声对图像的污染越来越严重,而且迭代次数基本上都是不明确的,这些问题导致了Lucy-Richardson算法的应用范围受到限制。针对这些问题,提出的改进算法先是对模糊图像用高斯滤波器进行去噪声处理以抑制振铃效应,并在迭代公式中加入系数项用来约束复原图像。对迭代次数不能准确估计的问题,提出合理的解决办法,即最佳迭代次数的范围由大步长来确定,而精确值由小步长来确定。最后利用Matlab软件来仿真改进的Lucy-Richardson算法的效果。对仿真实验的结果从主观和客观两个方面评价,由评价参数可以证明本文算法更加有效。
[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

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/ruanjiangongchenglunwen/2128780.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户9d8b2***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com