模糊图像评价及在视频去模糊中的应用

发布时间：2023-03-04 06:13

　　图像和视频作为信息传递的主要方式之一,在获取和传输的过程中可能会引入不同类型的失真,这些失真会影响图像和视频的质量。失真类型有多种,其中模糊是最常见的失真类型。针对图像和视频中存在的模糊失真,以及现有相关算法的缺点,本文首先提出了一种有效的模糊图像质量评价算法,然后,将模糊图像质量评价算法应用到视频去模糊中,提出了一种有效的视频去模糊算法。本文主要的研究工作如下:(1)针对目前模糊图像质量评价算法不能同时在合成模糊图像库和真实模糊图像库上有很好效果的问题,本文提出一种基于奇异值响应函数(Response Function of Singular Values,RFSV)的模糊图像质量评价算法。该算法在两类图像库上都表现出很好的性能。算法包括四个步骤:首先,分别计算失真图像的灰度图、梯度图和显著性图。显著性图通过尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)得到,并将灰度图、梯度图和显著性图分成相等大小的图像块;其次,将梯度图的图像块转换到离散余弦变换(Discrete Cosine Tra-nsform,DCT)域,并在 DCT 域中设...

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【学位级别】：硕士

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详细摘要
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 模糊图像质量评价算法
        1.2.2 视频去模糊算法
    1.3 本文主要工作
    1.4 本文结构安排
第二章 本文相关技术概述
    2.1 模糊图像质量评价经典算法
        2.1.1 基于图像空域信息的方法
        2.1.2 基于图像频域信息的方法
        2.1.3 基于图像特征点的方法
    2.2 视频去模糊经典算法
        2.2.1 基于几何的方法
        2.2.2 基于深度学习的方法
    2.3 标准数据库和性能指标
        2.3.1 标准数据库
        2.3.2 性能指标
    2.4 本章小结
第三章 基于奇异值响应函数的模糊图像质量评价算法
    3.1 引言
    3.2 算法原理
        3.2.1 SIFT与HVS
        3.2.2 算法流程图
    3.3 算法步骤
        3.3.1 计算灰度图和梯度图
        3.3.2 计算每一个图像块的RFSV
        3.3.3 计算每一个图像块的方差和DCT域熵
        3.3.4 计算每一个图像块的权重
    3.4 实验结果与分析
        3.4.1 实验环境与参数设置
        3.4.2 对比实验与分析
    3.5 本章小结
第四章 基于运动矢量的视频去模糊算法
    4.1 引言
    4.2 算法流程
        4.2.1 算法思想
        4.2.2 算法流程图
    4.3 算法步骤
        4.3.1 定位视频中的模糊区域
        4.3.2 基于运动矢量的最优候选块搜索
        4.3.3 单个图像块的修复
        4.3.4 整个视频帧的修复
    4.4 实验结果与分析
        4.4.1 实验环境与参数设置
        4.4.2 对比实验与分析
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 工作总结
    5.2 未来展望
致谢
参考文献
附录



本文编号：3753864