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运动模糊图像恢复算法的研究与实现

刘微  
【摘要】: 无人侦察机在高速运动中拍摄的图像会有拖尾效应,造成模糊。模糊图像会造成目标很难识别或无法提取,必须对其进行恢复。研究适合工程应用的图像恢复算法、抑制恢复过程中的振铃效应以及将恢复算法用硬件平台来实现,这是本文所要解决的核心问题。 介绍了与运动模糊图象恢复有关的基础理论,如图象噪声的特点、图象傅里叶变换的基本性质、推导了退化模型、给出了图象质量评价的一些常用指标。为提高FFT计算速度,提出了一种全新的倒位序实现方法,此方法无需对数据的各个位进行任何操作即可完成倒位序运算,比传统方法节约N*log_2N次移位判断的时间,运算速度随着N的增大明显优于传统算法。 阐述了逆滤波、有约束最小二乘方、维纳滤波和Richardson-Lucy四种恢复方法的原理,在有噪声和无噪声两种条件下对其做了运动模糊恢复实验,结果表明维纳滤波在恢复效果以及计算时间上优于其它算法。 介绍了点扩散函数(PSF)和模糊图象的频谱特点以及二者之间的关系。从数学角度分析了人工与实际采集模糊图片在频谱上存在差异的原因,解释了实际采集模糊图片在恢复后产生严重振铃效应的原因。通过循环边界法和最优窗法抑制振铃效应结果的比对,决定使用维纳滤波与最优窗相结合作为本文运动模糊图象恢复的算法。 设计了运动模糊图象恢复的硬件DSP平台,阐述了核心器件选型过程及性能


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