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图像盲恢复的算法研究

作　者: 赵凌
导　师: 梁德群
学　校: 大连海事大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像恢复盲恢复点扩展函数维纳滤波
分类号: TN911.7
类　型: 硕士论文
年　份: 2003年
下　载: 453次
引　用: 7次
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内容摘要

图像恢复的经典方法包括逆滤波、维纳滤波、有约束最小二乘滤波等方法，图像的盲恢复方法是目前图像恢复领域中的一个研究热点。本文主要讨论了盲恢复算法中的先验模糊辨识方法和迭代盲目反卷积方法。所谓盲恢复就是利用成像系统的部分信息，根据降质图像来恢复出清晰图像和模糊因子的图像恢复过程。先验模糊辨识方法是先获得点扩展函数的信息后再进行图像恢复，而迭代盲目反卷积方法是同时估计出清晰图像和点扩展函数。在先验模糊辨识方法的基础上，本文提出了一种根据模糊图像自动估计点扩展函数参数d、θ、R和维纳滤波中的参数k的方法来进行图像恢复。由于模糊图像中包含点扩展函数频域零点的位置信息，而零点的位置与点扩展函数的参数之间存在着联系，该方法利用这些关联特点可以准确地估计出图像的模糊类型和参数；再通过误差曲线E-k可以精确地选取使维纳滤波恢复效果达到最优的k值。这种自动估计参数的方法，克服了人机对话调节参数的不准确性和复杂性的缺点，而且具有速度快的优点。可以解决任意角度的运动模糊、散焦模糊以及两种类型的模糊相混合情况下的图像恢复，为常见的模糊图像恢复提供了一个简洁、准确的方法。实验表明这种方法的恢复效果令人满意。本文对迭代恢复算法也作了研究，并实现了迭代盲目反卷积恢复算法(IBD)，这种方法对于具有单一背景及有界区域内的模糊图像具有较好的恢复效果。在文章的最后，在总结上述方法优缺点的基础上提出了进一步深入解决图像恢复问题的几个思路和方向。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
第1章图像恢复技术介绍  7-13
  1.1 引言  7-8
  1.2 图像的降质模型  8-9
  1.3 图像恢复技术回顾  9-11
  1.4 本文所做的工作  11-13
第2章图像盲恢复的方法  13-26
  2.1 图像盲恢复技术介绍  13-14
  2.2 图像盲恢复的方法的分类  14-26
    2.2.1 先验模糊辨识方法  15-18
    2.2.2 非参数限定支持域恢复技术  18-23
    2.2.3 ARMA参数估计方法  23-24
    2.2.4 零层面分离方法  24-26
第3章改进的先验模糊辨识方法  26-46
  3.1 任意角度的运动模糊的参数估计  26-32
    3.1.1 模糊模型  26-27
    3.1.2 参数估计  27-30
    3.1.3 维纳滤波恢复  30-32
  3.2 散焦模糊的参数估计  32-37
    3.2.1 模糊模型  32-33
    3.2.2 参数估计  33-35
    3.2.3 散焦模糊图像恢复  35-37
  3.3 运动与散焦模糊共存时的参数估计  37-40
    3.3.1 参数估计  38-39
    3.3.2 图像恢复  39-40
  3.4 参数k的估计  40-43
  3.5 循环边界法在图像恢复中的应用  43-46
第4章 IBD方法的实现  46-50
第5章总结  50-51
攻读学位期间公开发表的论文  51-52
致谢  52-53
参考文献  53-55

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