基于归一化稀疏先验和指导滤波的运动模糊图像复原

【摘要】：随着时代的不断发展,人类对图像画质的要求逐渐变高。图像复原技术作为提高图像画质方法之一,逐渐受到人们的重视,而其在遥感航天、医学、工业等领域有着广泛的应用。所以,研究图像复原有着很好的现实意义。在获取图像时,相机与场景之间发生了相对的位置移动,从而导致运动模糊图像的产生。图像模糊过程可以用点扩散函数表示,但在点扩散函数未知的情况下,图像去模糊便成了一个严重的不适定问题,这提高了复原的难度。本文主要处理由运动产生的模糊,以单幅图像作为输入图像,在点扩散函数未知的条件下,对模糊图像进行去模糊处理。本文大体分为四个部分,首先,详细介绍了在图像复原领域中国内外的研究近况。其次,介绍了在图像复原领域中的相关概念,其中包括傅里叶变换、模糊图像的退化模型以及一些图像画质的评判标准。再次,介绍了几个比较常见的图像复原算法,如逆滤波,维纳滤波,Richardson-Lucy算法等。最后,本文提出了基于图像归一化稀疏先验估计点扩散函数的方法,和基于指导滤波的图像复原方法。通过实验可以看出,采用本文的算法去运动模糊,可以复原出较好的结果。一方面,在点扩散函数未知的条件下,点扩散函数估计的准确性对实验结果起着十分重要的作用,本文提出的方法,可以较为准确的估计出点扩散函数。另一方面,对于本文的基于指导滤波的复原算法,其主要分为去噪和去模糊两个部分,当处理模糊图像中含有比较大的噪声时,可以有很好的抑制噪声作用。