全局运动模糊图像的盲去模糊算法研究

发布时间：2023-06-01 20:12

　　图像是传递信息的重要载体,其质量直接影响信息传递的准确度。随着手机、相机等设备的普及,因抖动造成图像全局运动模糊的情况越发频繁,给人们的生活、学习和工作都带来了极大的不便。如何从全局运动模糊图像中恢复出高质量的清晰图像是数字图像处理领域的一个热门研究课题,具有极其重要的意义和广泛的应用价值。在图像模糊核未知的情况下,利用盲去运动模糊技术获取高质量清晰图像是一个严重的不适定问题。为解决该问题,本文深入研究现有算法并进行分析,主要针对准确估计模糊核、抑制图像恢复过程中的振铃效应以及加快模糊图像恢复时间等问题进行算法优化和改进。本文主要研究内容如下:一、由于传统算法易受噪声干扰,影响先验信息的获取及模糊核的估计,为确保能够获得纹理细节更为丰富的先验,需要对全局运动模糊图像进行预处理。首先,本文提出一种联合中值滤波和双边滤波相结合的双滤波方法,尽可能地消除图像中的高低频噪声。然后,根据模糊图像和清晰图像之间的梯度分布差异,使用方向性较强的Canny算子求取模糊图像的梯度信息,增强边缘特征,获得更有利的图像强边缘先验。二、为了获得更加准确的模糊核,恢复出高质量清晰图像,本文提出了一种基于最大后验...

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
    1.1 课题研究目的与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 非盲去运动模糊算法
        1.2.2 盲去运动模糊算法
        1.2.3 基于深度学习的去模糊算法
    1.3 论文技术难点和主要研究内容
    1.4 论文结构安排
第二章 图像去运动模糊理论基础
    2.1 运动模糊的成因及其退化模型
        2.1.1 运动模糊形成原因
        2.1.2 模糊图像退化模型
    2.2 最大后验概率法在去模糊中的应用
        2.2.1 最大后验概率方法
        2.2.2 似然性
        2.2.3 图像先验约束
        2.2.4 运动模糊核先验约束
    2.3 深度学习相关理论基础
        2.3.1 深度学习的概念与发展
        2.3.2 卷积神经网络
        2.3.3 残差网络
        2.3.4 生成式对抗网络
    2.4 振铃效应
    2.5 本章小结
第三章 基于MAP的多尺度盲去运动模糊算法
    3.1 引言
    3.2 基于MAP的多尺度盲去模糊
        3.2.1 算法简介
        3.2.2 双滤波去噪获取强边缘先验
        3.2.3 多尺度迭代估计运动模糊核
        3.2.4 基于改进的RL算法恢复模糊图像
    3.3 实验结果与对比分析
        3.3.1 图像去模糊质量评价准则
        3.3.2 实验数据集
        3.3.3 实验结果与分析
    3.4 本章小结
第四章 基于改进生成式对抗网络的盲去运动模糊算法
    4.1 引言
    4.2 Motion Deblur GAN模型
        4.2.1 MD-GAN网络模型及优化
        4.2.2 MD-GAN网络损失函数
    4.3 实验结果与分析
        4.3.1 实验数据集
        4.3.2 模型参数设置
        4.3.3 实验结果及对比分析
    4.4 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢
作者简介



本文编号：3826968