基于單幅圖像的模糊去除及質量評價研究.pdf

1、數(shù)碼相機的時代已經(jīng)到來，其革命無處不在，數(shù)字圖像也是。然而，相機對圖像質量的提高并非總能跟得上人類的苛求。圖像質量的降低稱為圖像降質，有許多原因導致，最主要是由于模糊和噪聲。隨著相機鏡頭的小型化和廉價化，受限于拍攝水平，如果沒有拍攝時沒有拿穩(wěn)相機或者對焦不準，都會減少圖像清晰度，讓人很難分辨細節(jié)。一些其它的隨機因素也會給相機帶來不可避免的噪聲。美好的瞬間一去不回，難以復制。人們迫切希望找到一些簡單有效的方法來恢復圖像，提高質量。我們的工

2、作就是圍繞著各種形式的圖像模糊展開。
　　我們的主要工作和創(chuàng)新點如下:
　　一、首先回顧了相關背景知識和研究現(xiàn)狀，指出了圖像恢復和圖像增強之間的區(qū)別，介紹了圖像式恢復相對于其它恢復方式的優(yōu)點，展望了其廣泛的應用領域;就什么是圖像恢復技術這個問題的解釋，將圖像恢復和圖像增強之間作出對比。接著我們對圖像恢復技術中的關鍵技術和難點進行了闡述。
　　二、搭出基于單幅模糊圖像的盲復原框架:模糊圖像的盲恢復是一項極富挑戰(zhàn)性的工作，

3、導致其病態(tài)性的主要原因是已知量少于未知量。針對這個問題，我們試圖通過增加輔助信息作為約束條件來限制未知量。具體做法是:用兩個包含顯著邊緣的空間先驗的正則代價函數(shù)來交替迭代模糊核和清晰圖像直至收斂，得到模糊圖像的模糊核;之后又利用包含稀疏先驗的正則函數(shù)來恢復清晰圖像，可以保持更多的結構細節(jié)。為減少噪聲對模糊核的干擾，我們還提出模糊核的修正準則。針對前人相對盲目的人工設置模糊核尺寸，我們首次提出了自適應模糊核尺寸選擇機制。
　　三、根

4、據(jù)各自數(shù)學模型，對幾種特殊模糊作出快速處理:在直線運動模糊的對數(shù)頻譜中找到其模糊參數(shù):模糊方向和模糊尺度，并且結合誤差參數(shù)法進一步做出精確估計;在離焦模糊的倒頻譜的第一個中心圓環(huán)中估計出了離焦半徑;用Hough變換先提取出旋轉運動模糊圖像邊緣中的有效圓弧段，接著用最小二乘擬合出圓心位置，然后依據(jù)Bresenham畫圓算法提取出各個同心圓上的像素，分別對其進行一維復原，最后鑲嵌回去得到完整的二維去模糊圖像;針對局部模糊，用一系列的形態(tài)學方

5、法先分割出模糊區(qū)域，接著用盲復原框架算法對模糊區(qū)域進行恢復，最后同原清晰區(qū)域整合得到完整去模糊圖像。
　　四、針對更加病態(tài)的含噪模糊圖像，首先利用方向高通濾波器和Radon逆變換來重建模糊核。然后在去噪去卷積階段，我們建立兩個代價函數(shù)交替迭代直至收斂，最終收斂得到去噪去卷積的清晰圖像。
　　五、針對模糊圖像質量的評價，首次提出了考慮主觀感受的客觀評價標準。我們不僅考慮了一些客觀評價準則諸如飽和度、對比度、邊緣信息以及基于自然