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《国防科学技术大学》 2011年
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基于计算摄影的运动模糊图像清晰化技术研究

徐树奎  
【摘要】:图像运动模糊复原问题一直是图像处理领域中的著名难题。随着微电子、传感器以及计算机等技术的发展,人们开始利用这些新技术来改进传统摄影技术中存在的种种问题和限制,逐渐形成了一个新的研究领域——计算摄影。计算摄影将众多学科领域中的先进技术应用到运动模糊图像复原当中,巧妙地解决传统运动图像复原中需要依靠复杂数学模型才能解决的难题,成为当前研究的热点方向。 本文围绕运动模糊图像清晰化这一主题,采用计算摄影领域中混合相机和编码曝光技术来解决传统运动模糊图像清晰化过程中点扩展函数难于求解和图像反卷积病态性问题。本文首先利用高速低分辨率传感器获得高分辨率低速传感器曝光过程中的图像序列,应用视觉运动测量技术得到高分辨率图像曝光过程中的运动参数,通过对图像运动模糊过程建模,得到运动模糊图像的点扩展函数;然后针对图像反卷积复原的病态性问题,本文采用计算摄影中编码曝光的方式来拍摄高分辨率图像,编码曝光从图像获取的前端改变图像运动模糊的形成过程,从根本上解决了图像运动模糊复原问题的病态性。论文的主要研究内容及创新点如下: 运动模糊图像建模方法研究。针对传统的运动模糊图像复原研究中采用二维清晰图像到二维模糊图像的模型难以准确描述运动模糊过程的难题,本文从图像获取的源头开始,将相机成像过程纳入到运动模糊过程的分析当中,建立了从三维场景到二维图像的运动模糊模型,给出了直线运动和复杂运动情况下的基于成像模型的运动模糊图像点扩展函数求解方法,为后面研究奠定了理论基础。 混合视觉采集系统标定方法研究。本文用于运动模糊图像点扩展函数测量的高速传感器与拍摄运动模糊图像的高分辨率传感器的空间分辨率是不同的,因而建立了以空间尺度为统一度量标准的混合视觉采集系统标定模型。利用三个相机之间的空间几何关系,提出了一种基于三维空间几何约束的混合视觉系统相对外部参数估计方法。与目前公认的优秀标定算法的对比实验表明本文算法具有较高的标定精度和稳定性。在标定所用棋盘格黑-黑格交点的检测方面,针对SUSAN角点检测算法难以区分边缘点和角点的问题,提出了一种基于多方向对称约束和匀质约束的改进SUSAN角点检测算法,算法引入了多方向对称约束算子和匀质约束算子两个约束算子来去除SUSAN算法误检测的边缘点。对比实验表明在引入两个约束算子后,算法的准确性获得了较大提高。 基于双目立体视觉的三维运动测量方法研究。本文基于双目立体视觉的三维运动测量技术需要在4维空间(3维空间+1维时间)中进行特征的检测和匹配,本文同时考虑了双目立体匹配约束和运动匹配约束两种约束条件,提出了一种基于立体-运动双约束SIFT立体运动测量方法。算法在搜索匹配过程采用极线约束缩小匹配算法的搜索空间,在消除误匹配点时采用了运动约束条件来提高匹配的准确性和可靠性。针对由运动目标导致的局部运动模糊应用,提出了一种基于彩色“减背景”和SUSAN的精确目标检测算法,首先进行彩色“减背景”方法的运动目标区域粗检测,在粗检测结果中进行改进SUSAN算法边缘检测,获得目标边缘,对边缘内部进行形态学填充处理后获得精确目标区域。实验表明目标检测算法可以较为精确地检测出目标区域,运动测量算法与已有算法相比具有较高的时间效率和较好的测量精度。 基于编码曝光的运动模糊图像复原方法研究。编码曝光技术改变了传统相机的曝光方式,解决运动模糊图像点扩展函数的可逆性问题。针对已有编码曝光技术中存在的纹理背景对模糊区域的不良影响、最优码搜索时间长、分辨率损失等问题,本文先后提出了基于“抠图”思想的局部运动模糊模型、快速码字搜索算法以及编码曝光匀加速直线运动模糊点扩展函数计算方法。综合应用本文混合视觉系统的信息优势,提出了一种基于混合编码曝光的运动模糊图像复原方法,突破了已有编码曝光技术不能够自动获取运动模糊长度和不适用纹理背景条件下的局部运动模糊问题,并延展了编码曝光技术的应用范围,使其不仅能够处理匀速运动而且能够处理匀加速运动所导致的运动模糊问题。最后通过实验验证本文算法在各种情况下的有效性,并与已有算法进行了多方面的对比分析。实验表明本文算法在有效性方面优于已有编码曝光方法,在复原时间效率方面较传统复原方法具有较大的优势,经程序优化后有望达到实时处理目标。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
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8 赵兴荣;基于光场相机深度信息获取技术的研究[D];中北大学;2014年
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【参考文献】
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【共引文献】
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7 廖赣丽;叶龙;郭名;李云涛;;北京市出租车司机工作满意度现状调查研究[J];人力资源管理;2015年10期
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3 何凯;基于双目视觉的煤矿井下救援机器人避障策略的研究[D];西安科技大学;2018年
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5 罗珺;基于双目立体视觉的远距离测量系统[D];西安电子科技大学;2018年
6 李志魁;基于双目立体视觉的工件测距技术研究[D];湖北工业大学;2018年
7 胡鹏;基于动态图像的运动物体六自由度位移测量[D];电子科技大学;2018年
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10 刘康;基于视觉的机器人姿态测量[D];北京邮电大学;2018年
【同被引文献】
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1 初守艳;席志红;;改进Noble算子匹配的电子稳像法[J];光学精密工程;2014年01期
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中国博士学位论文全文数据库 前4条
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2 徐树奎;基于计算摄影的运动模糊图像清晰化技术研究[D];国防科学技术大学;2011年
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1 齐超;桥梁裂缝检测中图像识别处理与测量技术的研究[D];北京交通大学;2014年
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【二级引证文献】
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【二级参考文献】
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5 明文华;运动模糊图像复原算法研究[D];安徽大学;2004年
6 杨彦;图像复原算法研究[D];四川大学;2004年
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8 刘艳春;利用传播波方程作运动模糊图像质量恢复的客观评价[D];暨南大学;2002年
9 李红阳;运动图像恢复[D];清华大学;2002年
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中国博士学位论文全文数据库 前8条
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2 范赐恩;运动模糊图像复原方法的研究[D];武汉大学;2012年
3 关柏青;基于主动序列模糊图像的运动估计和振动测量[D];上海交通大学;2007年
4 李垒;无规律运动条件下立木模糊图像恢复方法研究[D];北京林业大学;2014年
5 邸慧;靶场图像预处理和目标运动单像机测量方法研究[D];国防科学技术大学;2007年
6 石明珠;运动模糊图像全变分复原理论及关键技术研究[D];北京理工大学;2014年
7 黄魁华;信息集成中编码曝光技术优化研究[D];国防科学技术大学;2014年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 洪雪婷;光电混合相关的运动模糊图像复原[D];浙江师范大学;2015年
3 杨万元;基于复杂路径的运动模糊图像模拟与复原研究[D];南京理工大学;2013年
4 张明谦;运动模糊图像的运动参数估计及复原研究[D];电子科技大学;2009年
5 盛文正;运动模糊图像复原技术的研究[D];长沙理工大学;2015年
6 陈建功;运动模糊图像复原算法研究[D];南昌航空大学;2012年
7 何怡;运动模糊图像复原系统设计与实现[D];西安电子科技大学;2009年
8 张云霞;运动模糊图像的复原与重构[D];大连理工大学;2006年
9 贾帅;运动模糊图像的恢复[D];南京航空航天大学;2014年
10 吴梦婷;双框架卷积神经网络用于运动模糊图像盲复原[D];重庆大学;2018年
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