如何消除图像运动模糊中由运动造成的模糊

场景图像旋转运动去模糊--《武汉工程大学》2014年硕士论文
场景图像旋转运动去模糊
【摘要】:相机在拍摄目标图像的过程中,通常会因为一些意外的因素导致所拍摄的图像不理想,这些因素包括相机和所拍摄物体间的相对运动,相机抖动,光学衍射、散射,散焦,大气干扰等等。这些因素导致所拍摄到的图像有用信息被掩盖,因此,图像复原成为近年来数字图像处理领最热门的课题之一。本文讨论的图像模糊主要是线性运动模糊和旋转运动模糊,线性运动模糊主要体现在相机与拍摄物体之间作线性运动,比如摄像头拍摄移动的车辆,旋转运动模糊主要应用于机载、弹载等方面。
本文提出了基于R-L迭代算法的优化一维线性去模糊算法和旋转运动去模糊算法。由于实际运动模糊图像的参数的不可控性,本文首先进行了一系列仿真实验,首先使用仿真图像验证所提出的算法,以此作为研究素材,在验证了算法的正确性以后,再对实际图像进行复原。
旋转运动去模糊的关键是确定旋转的角度和点扩展函数,本文在假设角度已知的情况下来求解点扩展函数,在此基础上,讨论了几种复原算法的可能性,最终选定R-L算法进行去模糊,提出了一种旋转运动去模糊的方法,把空间可变模糊转变为空间不变模糊,利用一维去模糊算法进行去模糊,再进行极坐标转换,变回平面直角坐标系,达到图像复原的目的。
【学位授予单位】:武汉工程大学【学位级别】:硕士【学位授予年份】:2014【分类号】:TP391.41
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?? 图像的复原 ?? 图像复原 ?? 图像复原 图像退化现象:图像模糊、失真、噪声等。 图像退化原因;大气湍流效应、光学系统的绕射、光学系统的像差、成像设备与物体的相对运动、传感器特性的非线性、感光胶卷的非线性和胶片颗粒噪声、摄像扫描所引起的几何失真等。 图像恢复:明确图像退化原因,建立数学模型,沿逆过程恢复图像。 主要方法:代数方法恢复、运动模糊恢复、逆滤波恢复、Wiener滤波恢复、功率谱均衡恢复、约束最小平方恢复、最大后验恢复、最大熵恢复、几何失真恢复。 ?? 图像复原 ?? 图像复原 ?? 图像退化模型 ?? 图像退化模型 ?? 离散退化模型 离散退化模型:
离散退化模型的矩阵表示: =262144 ? 262144
H的矩阵表示: ?? 图像复原模型 ?? 逆滤波复原法 ?? 逆滤波复原法 ?? 逆滤波复原法 ?? 逆滤波复原法 ?? 逆滤波复原法 ?? 逆滤波复原法 ?? 逆滤波复原法 ?? 逆滤波复原法 维纳滤波复原法 维纳滤波复原法 功率谱特征:图像的功率谱具有低通性,噪声的功率谱为常数或变化平缓。 图像信号近似看作平稳随机过程。 图像恢复准则:f(x,y)和
的之间的均方误差e2达到最小,即
线性滤波:寻找点扩散函数hw(x,y),使得 维纳滤波复原法 维纳滤波复原法 维纳滤波复原法 去除由匀速运动引起的模糊 去除由匀速运动引起的模糊 去除由匀速运动引起的模糊 去除由匀速运动引起的模糊 去除由匀速运动引起的模糊 ?? 图像的几何校正 ?? 空间坐标变换 ?? 空间坐标变换 ?? 几何校正 ?? 几何校正 ?? 几何校正 ?? 几何校正 ?? 几何校正 ?? 像素灰度内插方法 间接法:设恢复的图像像素在基准坐标系统为等距网格的交叉点,从网格交叉点的坐标(x,y)出发算出在已知畸变图像上的坐标(x‘,y’),即
虽然点(x,y)坐标为整数,但(x',y')一般不为整数,不会位于畸变图像像素中心,因而不能直接确定该点的灰度值,而只能由其在畸变图像的周围像素灰度内插求出,作为对应像素(x,y)的灰度值,据此获得校正图像。由于间接法内插灰度容易,所以一般采用间接法进行几何纠正。
2.h1(x,y)和h2(x,y)未知条件下的几何校正
在这种情况下,通常用基准图像和几何畸变图像上多对同名像素的坐标来确定h1(x,y)和h2(x,y)。
假定基准图像像素的空间坐标(x,y)和被校正图像对应像素的空间坐标(x',y' )之间的关系用二元多项式来表示。 式中N为多项式的次数,aij和bij为各项系数,aij,bij为待定数。
线性畸变 可从基准图像上找出三个点(r1,s1),(r2,s2),(r3,s3) ,它们在畸变图像上对应的三个点坐标为(x1,y1) ,(x2,y2) ,(x3,y3)。
把坐标分别代入上式,并写成矩阵形式
通常用线性变换表示:
则可解联立方程或矩阵求逆,得到ai、bi系数,这样h1(x,y)和h2(x,y)确定了,则可用已知h1(x,y)和h2(x,y)的间接法校正几何失真的图像。
图像复原是图像处理的另一重要课题。它的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。
图像在形成、传输和记录过程中,由于成像系统、传输介质和设备的不完善,使图像的质量变坏,这一过程称为图像的退化。图像的复原就是要尽可能恢复退化图像的本来面目,它是沿图像降质的逆向过程进行。
典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型,以此模型为基础,采用各种逆退化处理方法进行恢复,使图像质量得到改善。可见,图像复原主要取决于对图像退化过程的先验知识所掌握的精确程度。
图像复原的一般过程:
弄清退化原因→建立退化模型→反向推演→恢复图像
对图像复原结果的评价已确定了一些准则,这些准则包括最小均方准则、加权均方准则和最大熵准则等,这些准则是用来规定复原后的图像与原图像相比较的质量标准。
图像复原和图像增强是有区别的,二者的目的都是为了改善图像的质量。但图像增强不考虑图像是如何退化的,只通过试探各种技术来增强图像的视觉效果。因此,图像增强可以不顾增强后的图像是否失真,只要看得舒服就行。而图像复原就完全不同,需知道图像退化的机制和过程的先验知识,据此找出一种相应的逆过程方法,从而得到复原的图像。如果图像已退化,应先作复原处理,再作增强处理。
用巴特沃思带阻滤波器复原受正弦噪声干扰的图像 (a) 被正弦噪声干扰的图像
(b) 滤波效果图
(a) (b) 维纳滤波器应
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