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智能交通系统中模糊图像的恢复

高晓宇  
【摘要】:近年来,世界各国都承受着各种交通问题的困扰,如交通阻塞严重、交通事故发生频繁等,为了解决这些问题,人们将先进的科学技术(如通信技术、网络技术等)综合有效地运用于整个交通运输管理体系,即智能交通系统。图像处理技术在智能交通系统中应用非常广泛,基于视频或图像的交通监控系统是获取交通信息的主要途径之一。在图像信息采集过程中,由于成像设备与目标物体的相对运动或光学系统聚焦不准等因素,会造成图像模糊的现象。模糊图像复原是数字图像处理的一个重要研究领域,运动模糊和散焦模糊是导致图像模糊的常见因素之一,点扩散函数(Point spread function,PSF)的参数估计是运动模糊和散焦模糊图像恢复的前提和关键,也是本文研究的重点。针对运动模糊图像参数估计,本文通过对运动模糊图像的频谱和倒谱特征进行分析,提出了一种基于频域和倒谱域的自动检测算法。在模糊角度估计中,对模糊图像进行倒频域分析,采用Radon变换检测模糊角度;在模糊尺度估计中,采用频域投影鉴别曲线求极小值距离的算法,精确检测出模糊尺度,从而求出点扩散函数,实现对运动模糊图像的恢复。实验表明,在没有噪声存在的情况下,该方法在15-75 pixel时,误差在0.2 pixel内。针对散焦模糊图像参数估计,本文运用基于拉普拉斯算法的自相关函数鉴别散焦半径,利用拉氏算子求得该模糊图像的微分自相关曲线,根据等高线投影的环形槽,槽底位置构成鉴别圆,圆心为零频相关峰,所求半径即为散焦退化函数半径参数的2倍。实验表明,该算法抗噪性强,半径误差在0.5 pixel内。对于这两种退化图像复原,本文运用去卷积、维纳滤波、改进的维纳滤波、最小二乘方和Lucy-Richardson算法对图像进行复原,其中改进的维纳滤波和Lucy-Richardson算法效果最好。


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