运动模糊图像复原算法实现及应用
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水平运动模糊图像模糊像素判断算法的应用
峰 向 下 ） 对 乘 分 布 在 零 频 尖 峰 两 侧 ， 相 关 峰 问 的 距 离 等 于 运 此 运 动 模糊 点扩 散 函 数 为 ， 两
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２
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即 鉴 别 出 此 图 的运 动 模 糊参 数 为 ３ １
４ 结语 ．
水 平 方 向运 动模 糊 车 牌 复 原 中 的一 个 关 键 技 术 就 是运 动模
这 里 ｆ ０， 一 ； ＾ － ） 一 ，１＾ 一 ＝ ，一 １ １ ｊ＝ １ … １ ， ． １ ， ０．
步骤 ３ ：
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ｉ Ｏ －
２张远鹏。 ． 董海， 文灵． 周 计算机 图像处理技术基础 ［ ． Ｍ】 北京 ： 北京大 学出
版 社 ． ９ ６ １９ ．
于车牌识别中。
参 考 文 献：
１王旭辉， ． 郭光亚． 二维 匀速运动模糊 图像恢 复问题的研究ｏ． 】 计算机应
用 ．００．２ （Ｏ ： － ８ ２ ０ ２０ １ ）１ ２ ． 』
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(完整word版)运动模糊图像复原开题报告
数字图像处理大作业 - 运动模糊图像复原开题报告小组成员：张博文、范桂峰、笪腾飞一、研究意义相机对物体成像时 ,由于平台的颤振,在曝光时间内成像器件与物体之间往往存在着相对运动 ,在像面上产生像移 ,因此拍出来的图像是被运动模糊后的图像。
这种图像质量较差 ,对比度和分辨率均降低 ,需要进行恢复。
二、研究现状如果这种相对运动属于平动,则可以把模糊过程看作一个线性位移不变的系统。
因此 ,如果知道了系统的冲激响应 ,在这里是点扩展函数 ( PSF) ,就可以用来恢复图像。
但是 ,模糊过程的点扩展函数往往是不知道的,因此图像恢复的关键就变成了如何推导点扩展函数。
如 Marius Tico 从图像序列入手 ,通过一帧快速曝光未被运动模糊,但却因曝光不足而信噪比很低的图像,以及一帧曝光充足但被运动模糊了的图像来计算点扩展函数,然后恢复。
但更多的研究还是集中在如何从单帧被模糊了的图像中找出点扩展函数,主要有2类 ,一类从空域直接入手,利用差分、相关等等各种方法计算,另一种则是通过图像变换后的频谱域中的零值点来计算,这些方法往往只能计算特殊运动形式的点扩展函数 ,主要是匀速直线运动,而且受噪声影响精度比较低。
相机的振动通常比较复杂 ,这些方法的适用性受到限制,因此 ,需要找到一种能够不受运动形式和运动方向限制的计算模糊过程点扩展函数的方法。
一种方法是利用了利用经阈值化处理的Radon 变换估计模糊方法，通过微分自相关法估计模糊长度，最后应用带最优窗的维纳滤波进行图像复原，该算法能够较为精确地估算出运动模糊图像的模糊参数并取得了较好的恢复效果，提升了图像恢复的抗噪性能，具有实际参考价值。
这是属于第一种空域处理方法。
另一种方法是运动模糊图像经傅立叶变换后在频域有频谱零点进行参数估计，通过霍夫变换初步求得运动模糊图像的点扩展函数，当估计出运动模糊图像的点扩展函数的参数后，用神经网络方法进行恢复。
这种恢复模型可以对任意角度的匀速运动模糊图像的恢复取得恢复效果。
运动模糊图像复原算法综述
Ｅ∑∑ｆｘ ） ＝ （ｙ ，
图像的熵 为
（ ５ ）
Ｈ ∑∑ｆ ， ｌ （ｙ ｆ ＝ － （ｙｎ ｘ ） ｘ ） ｆ ，
噪 声熵 为
（ ６ ）
性 ，此 时 即使没 有 噪声 ，也 无 法精 确 的恢 复 图像 。 由于逆 滤 波恢 复 方法 的 普 遍病 态 性 ，所 以需要 模 糊 图像 具 有 很 高 的信 噪 比 ［］ ６ 。在 有 噪 声 的情 况 下 ，这 种恢 复方 法 的效 果很 差 ，对 于运 动 模糊 图像 ， 由于其 传输 函 数存 在
几乎是伴随着数 字图像处理产 生的，并成为 图像处理领域 中非常重要 的一块 。然 而，在实 际的图像复原 工作 中，会遇 到各种各样 的具体情 况，针对各种 不同的具体 情况，需要用特 定的复原方法 去解 决 。所 以，针对特定 图像的复原 办法是千差万 别的 ，阐述 几种经典 的图像复原方 法原理 以及 各 自的适用环 境 ，并对 图像复原的今 后发展方 向做 阐述 。 ［ 关键 词］ 质量退化 图像 复原 复原方法 中图分类号 ：Ｔ ３ 文献标 识码：Ａ 文章编号 ：１ ７ —７ ９ ２ １ ）０ １ ０ ５ ０ Ｐ １ ５ ７（ ０ ０ １ ０ ５ － ２ ６
及 其频 率域 的描述 ；
Ｇ （ ｖ）＝ （ ， ｕ， Ｈ ｕ ｖ） Ｆ （ ， Ｕ ｖ） ＋ （ ， Ｎ ｕ ｖ） （） ２
原错 误 的感 知在 具有 一 致 灰度 和亮 度 的 区域 中更 为严 重 ，而 对于 出现在 暗
的和 高梯 度 区域 的误 差 敏感 性 差得 多 。第 二 ，空 间可 变得 退 化不 能用 标准
的维 纳滤 波 方法 复原 ，而这 样 的退 化是 常 见 的。第 三 ，纳 滤 波不 能 处理 非
运动去模糊算法
运动去模糊算法摘要：一、引言二、运动去模糊算法的原理1.运动模糊的产生2.运动去模糊算法的理论基础三、运动去模糊算法的实际应用1.基于图像增强的去模糊算法2.基于物理模型的去模糊算法四、总结正文：一、引言在摄影或录像过程中，由于相机或物体的移动，图像可能会产生模糊。
这种模糊被称为运动模糊。
为了解决这个问题，研究者们提出了许多运动去模糊算法。
本文将从原理和实际应用两个方面介绍运动去模糊算法。
二、运动去模糊算法的原理1.运动模糊的产生运动模糊是由于相机或拍摄物体在曝光期间发生移动而导致的图像模糊。
当相机的快门速度不够快，或者拍摄物体的运动速度过快时，图像上就会出现明显的运动模糊。
2.运动去模糊算法的理论基础运动去模糊算法的理论基础主要涉及图像处理、计算机视觉和数学等领域。
其中，常见的方法有基于图像增强的去模糊算法和基于物理模型的去模糊算法。
三、运动去模糊算法的实际应用1.基于图像增强的去模糊算法基于图像增强的去模糊算法主要通过增强已有结构，消除噪声，从而达到去模糊的效果。
常见的方法包括直方图均衡、直方图处理和各种滤波算法等。
2.基于物理模型的去模糊算法基于物理模型的去模糊算法通过建立运动模糊的物理模型，利用光学、图像处理等领域的知识，对模糊图像进行恢复。
例如，图像去雾算法就是一种基于物理模型的去模糊方法。
四、总结运动去模糊算法是图像处理领域的一个重要研究方向。
在实际应用中，研究者们提出了许多有效的去模糊方法，包括基于图像增强的去模糊算法和基于物理模型的去模糊算法等。
运动模糊图像复原技术介绍
运动模糊图像复原技术介绍摘要：图像复原是数字图像处理的重要组成部分，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。
要想实现运动模糊图像的复原，运动退化模型的建立和噪声的滤除是不可或缺的部分。
该文先对运动模糊参数的确定方法进行了介绍，然后对噪声滤除方法进行讲述；最后对运动模糊图像复原技术的总结和展望。
关键词：退化模型；运动模糊参数；滤波中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)25-6187-03A Review on Image Recovery TechniquesZHAO Xin1, GUO Jun-chang2(1.School of Computer Science & Information Technology of Guizhou University, Guiyang 550025, China; 2.Electrical and Information Engineering College, Changsha University of Science & Technology, Changsha 410014, China)Abstract: Image recovery is an important part of the digital image processing. And image of motion blur recovery is an important subject in one of rehabilitation. To realize the image of motion blur's recovery, the movement of the blur model andthe noise of the division is an integral part. The paper first introduced how to define parameter of the motion blur, and then described the noise suppression mothers. finally makes conclusions and outlooks for image recovery technology.Key words: the blur model; parameter of the motion blur; filtering图像复原是指将模糊或者退化了的图像进行修复，改善退化图像的质量使其尽可能复原出原始的真实图像。
运动模糊检测算法 -回复
运动模糊检测算法-回复运动模糊检测算法是一种用于分析并检测图像中运动模糊的技术。
运动模糊是由于相机或者被拍摄对象的运动导致的图像模糊。
在许多场景中，如高速摄影、移动拍摄和低光条件下的摄影，运动模糊都是一个常见的问题。
通过运动模糊检测算法，我们能够在图像处理中更好地理解和处理运动模糊问题。
首先，我们需要了解运动模糊的成因。
当相机或者被拍摄对象在图像曝光的过程中发生运动时，由于这个相对运动，图像上的像素点会在传感器上产生模糊效果。
这导致了图像中的细节丢失，使得图像看起来模糊不清。
运动模糊的强度取决于运动的速度和图像曝光的时间。
为了检测运动模糊，我们需要利用图像中的信息来判断图像是否存在运动模糊。
下面是一个基本的运动模糊检测算法的步骤：1. 预处理：首先，我们需要对图像进行预处理。
这包括调整图像的亮度、对比度和颜色平衡。
预处理有助于提高图像的质量和减少噪声。
2. 运动分析：接下来，我们需要对图像进行运动分析。
这可以通过比较不同帧之间的像素值来实现。
如果某个像素点的像素值在不同帧中发生了较大的变化，那么可以判断这个像素点可能存在运动模糊。
3. 运动特征提取：针对存在运动模糊的像素点，我们可以提取一些特征来描述运动模糊的程度。
常见的特征包括像素点的运动方向和运动速度。
4. 运动模糊度量：通过运动特征，我们可以定义一个度量标准来量化运动模糊的程度。
这个度量标准可以是一个数值，用于表示图像中的运动模糊程度。
5. 模糊检测：最后，我们需要使用定义的运动模糊度量来判断图像中是否存在运动模糊。
如果度量值超过了一个预设的阈值，那么可以判断这个图像存在运动模糊。
需要注意的是，上述算法是一个基本的运动模糊检测算法，并不能应对所有的运动模糊情况。
在实际应用中，可能需要根据具体的需求和场景进行算法的优化和改进。
例如，可以利用机器学习或深度学习的方法来提高运动模糊检测的准确性和鲁棒性。
总之，运动模糊检测算法是图像处理中的一个重要技术。
运动模糊图像复原算法
运动模糊图像复原算法【摘要】运动模糊图像的产生是由于拍摄瞬间摄影镜头与被摄物体之间的相对运动产生的。
解决方法如模糊方向和大小未知时使用的盲卷积复原，即先估计模糊核中的参数，再利用复原滤波例如Lucy and Richardson或Wiener滤波等恢复出清晰图像。
在这篇文章中，提出了一种新的去模糊的算法，能更准确的寻找赖以重建模糊核信息的参数。
本文提出的预处理方法，能迅速恢复模糊图像，实验结果证明该方法能更准确的恢复出清晰图像。
【关键词】运动模糊；反卷积；图像复原；预处理；Butterworth带通滤波0 引言图像复原技术是当今图像处理研究领域的一个重要分支。
目的是去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降即退化的问题，从而使图像尽可能接近真实的场景。
景物形成过程中可能出现畸变、模糊、失真或混入噪声，使所成图像降质，则称为图像的“退化”。
运动模糊图像的产生原因可能是由于摄像机与被摄物体之间的相对运动或曝光瞬间相机抖动造成的。
通过硬件上的去模糊技术并不容易实施且往往价格昂贵。
因此，软件补偿非常流行。
先通过数学方法将运动模糊建模为点扩展函数（psf）与图像的卷积。
再由去模糊方法如迭代算法Lucy-Richardson或非迭代算法Wiener 算法[1]或更复杂的方法如Bussgang算法[2]重建原始图像。
由于清晰的源图像信息是未知的，因此为了重建图像需要估计点扩散函数。
很多方法估计psf已经发展的很好[3-4]。
估计点扩散函数的方法很大程度依赖于特定类型的图像如天文学和天体物理学的照片，电脑断层扫描图像，或显微镜图像。
本文提出一个估计点扩散函数参数的新方法。
对图像先进行预处理，在做参数识别和复原滤波，从而更准确的恢复清晰图像。
实验结果证明本文方法效果较好。
1 图像恢复方法的数学模型2 快速恢复算法2.1 点扩散函数的估计如果引起图像退化的点扩散函数具有零点，这些零点就会迫使退化图像的频谱在某些特定的频率上变成0，表现在频谱上就会出现一系列暗线。
运动模糊图像复原方法的研究
Ｍ－１ Ｎ－ －１
过程 ， 因此 这种 方法称 逆 向滤波 法 。接 着采 用Ｆ（ Ｕ ， ） 的傅 里 叶逆变换 获 得 图像 的相 应估 计 ， 复原后 的图像 可用式 （ ７ ） 表述：
ｇ （ ｍ ， ｎ ） ＝∑ ∑ｆ （ ｉ ， ｊ ） ｈ （ ｍ — ， －ｊ ） ＋ｎ （ ｍ ， ， ２ ）
３ 图 像 复 原 方 法
图像 复原 的最终 目标 是要 获得对 未退 化 图像 的 一个 最 优 估计 ， 而 这种估 计是 建立 在某种 客观 准则 基础 上 的。
３ ． １ 逆 滤 波 复 原
逆 滤波 复原是 一种 无约 束复原 方法 。 其原理 ： 由退 化模
型式 （ ４ ） ， 可 得到 噪声 ”一 ｇ— Ｈ ， 在对 噪声无 先验 知识 的 条件 下 ， 寻求 １ 个 ，的估 计，， 使， 在最 小均方 误差 准则 下 ，
【 ０ ，其他
（ ５ ）
）
式中： ｄ是 运动退 化 函数 的 长度 ， ０表 示 运 动模 糊 方 向与 水 平方 向 的夹角 。 如 果是 其他方 向 的线性运 动 ， 同样 可 以用 此 方 法来表 示 。
图２ 图像 退化 的 一 般 模 型
退化 的典 型特 点是模 糊 ， 图像 复 原 的基 本 目标 就 是 如 何去模 糊 。 复 原过程 ， 根 据退 化模 型及 原始 图像 的某方 面 知 识， 设计 一 个恢 复 系 统 ｐ （ ｘ， ） ， 输 入 是退 化 图像 ｇ （ ｘ， ） ， 输 出是复 原 图像 ｆ（ ｘ， ） ， 按 照 某 种 准则 ， 最 接 近 原始 图像 ｆ （ ｘ， ） 。 图像 的退 化及 复原 过程 如图 ３所示Ⅲ 。
ｇ（ ｘ， ）一 ｆ （ ｘ， ）＊ｈ （ ｘ， ３ ， ） ＋ｎ （ ｘ， ３ ， ） （ １ ） ｏ ｆ
过程 ， 因此 这种 方法称 逆 向滤波 法 。接 着采 用Ｆ（ Ｕ ， ） 的傅 里 叶逆变换 获 得 图像 的相 应估 计 ， 复原后 的图像 可用式 （ ７ ） 表述：
ｇ （ ｍ ， ｎ ） ＝∑ ∑ｆ （ ｉ ， ｊ ） ｈ （ ｍ — ， －ｊ ） ＋ｎ （ ｍ ， ， ２ ）
３ 图 像 复 原 方 法
图像 复原 的最终 目标 是要 获得对 未退 化 图像 的 一个 最 优 估计 ， 而 这种估 计是 建立 在某种 客观 准则 基础 上 的。
３ ． １ 逆 滤 波 复 原
逆 滤波 复原是 一种 无约 束复原 方法 。 其原理 ： 由退 化模
型式 （ ４ ） ， 可 得到 噪声 ”一 ｇ— Ｈ ， 在对 噪声无 先验 知识 的 条件 下 ， 寻求 １ 个 ，的估 计，， 使， 在最 小均方 误差 准则 下 ，
【 ０ ，其他
（ ５ ）
）
式中： ｄ是 运动退 化 函数 的 长度 ， ０表 示 运 动模 糊 方 向与 水 平方 向 的夹角 。 如 果是 其他方 向 的线性运 动 ， 同样 可 以用 此 方 法来表 示 。
图２ 图像 退化 的 一 般 模 型
退化 的典 型特 点是模 糊 ， 图像 复 原 的基 本 目标 就 是 如 何去模 糊 。 复 原过程 ， 根 据退 化模 型及 原始 图像 的某方 面 知 识， 设计 一 个恢 复 系 统 ｐ （ ｘ， ） ， 输 入 是退 化 图像 ｇ （ ｘ， ） ， 输 出是复 原 图像 ｆ（ ｘ， ） ， 按 照 某 种 准则 ， 最 接 近 原始 图像 ｆ （ ｘ， ） 。 图像 的退 化及 复原 过程 如图 ３所示Ⅲ 。
ｇ（ ｘ， ）一 ｆ （ ｘ， ）＊ｈ （ ｘ， ３ ， ） ＋ｎ （ ｘ， ３ ， ） （ １ ） ｏ ｆ
运动模糊图像复原算法
运动模糊图像复原算法作者：周志强程姝季静来源：《科技视界》 2013年第29期周志强程姝季静（安徽省标准化研究院，安徽合肥 230051）【摘要】运动模糊图像的产生是由于拍摄瞬间摄影镜头与被摄物体之间的相对运动产生的。
解决方法如模糊方向和大小未知时使用的盲卷积复原，即先估计模糊核中的参数，再利用复原滤波例如Lucy and Richardson或Wiener滤波等恢复出清晰图像。
在这篇文章中,提出了一种新的去模糊的算法，能更准确的寻找赖以重建模糊核信息的参数。
本文提出的预处理方法，能迅速恢复模糊图像，实验结果证明该方法能更准确的恢复出清晰图像。
【关键词】运动模糊；反卷积；图像复原；预处理；Butterworth带通滤波0 引言图像复原技术是当今图像处理研究领域的一个重要分支。
目的是去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降即退化的问题，从而使图像尽可能接近真实的场景。
景物形成过程中可能出现畸变、模糊、失真或混入噪声，使所成图像降质，则称为图像的“退化”。
运动模糊图像的产生原因可能是由于摄像机与被摄物体之间的相对运动或曝光瞬间相机抖动造成的。
通过硬件上的去模糊技术并不容易实施且往往价格昂贵。
因此，软件补偿非常流行。
先通过数学方法将运动模糊建模为点扩展函数(psf)与图像的卷积。
再由去模糊方法如迭代算法Lucy-Richardson或非迭代算法 Wiener 算法[1]或更复杂的方法如Bussgang算法[2]重建原始图像。
由于清晰的源图像信息是未知的,因此为了重建图像需要估计点扩散函数。
很多方法估计psf已经发展的很好[3-4]。
估计点扩散函数的方法很大程度依赖于特定类型的图像如天文学和天体物理学的照片，电脑断层扫描图像，或显微镜图像。
本文提出一个估计点扩散函数参数的新方法。
对图像先进行预处理，在做参数识别和复原滤波，从而更准确的恢复清晰图像。
实验结果证明本文方法效果较好。
1 图像恢复方法的数学模型一般说来，一幅图像质量下降是由模糊函数和加性噪声造成的。
运动模糊图像复原技术的研究(原创论文)
1 研究背景及意义
近年来，随着计算机、网络、图像处理技术及传输技术的飞速发展，运动模糊图像复原 技术呈现出前所未有的发展势头和潜力。 运动模糊图像复原系统是安全防范、 监控系统的重 要组成部分，它是一种图像处理能力较强的系统。因此，基于运动模糊图像复原系统的开发 不仅具有研究价值，还具有广阔的市场价值。运动模糊图像复原以其直观、方便、信息内容 丰富而广泛应用于许多场合， 因此对于运动模糊图像复原系统的研究非常具有现实意义。 一 个典型的例子就是随着我国经济快速发展， 城市中的汽车越来越多， 汽车的增多引发了很多 交通事故， 其中一个很重要的原因就是有些司机缺乏交通安全意识， 在灯控路口乱闯红灯或 超速行驶。这些交通事故不仅危害到人们的生命安全，而且给国家带来大量的经济损失。现 在很多城市的一些重要交通路口都设置了电子眼--交通监视系统，它能够及时记录下闯红灯 车辆的车牌号， 但由于车辆在闯红灯时的速度较高或传感设备的原因， 摄像机摄取的画面有 时是模糊不清的， 这就需要运用运动模糊图像复原技术进行图像复原， 来得到违章车辆可辨 认的车牌图像。 综上所述，无论在安保还是在监控等领域，运动模糊图像现象普遍存在，这给人们生活 和相关执法部门的执法工作都造成很多不便，所以有必要对运动模糊图像的恢复做深入研 究。 全文的组织结构，第 1 部分是绪论，介绍了数字图像产生运动模糊的原因，阐述了运动 模糊图像复原的主要工作， 预计了本课题的研究将会产生的社会效益及经济效益， 说明了本 课题研究的目的和意义， 对所研究的课题所做的工作分步骤作了详细阐述， 并对论文的组织
g ( x, y ) f [ x x0 (t ), y y0 (t )]dt
0
T
(1)由水平方向匀速直线运动造成的图像模糊的模型及其恢复用以下两式表示:
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任务书 1、课程设计目的： 1）提高分析问题、解决问题的能力，进一步巩固数字图像处理系统中的基本原理与方法。 2）熟悉掌握一门计算机语言，可以进行数字图像应用处理的开发设计。 2、课程设计的题目：运动模糊图像复原算法实现及应用 1）创建一个仿真运动模糊PSF来模糊一幅图像（图像选择原理）。 2）针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原（复原的方法自定）。 3）对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价复原算法。 3、课程设计方案制定： 1）程序运行环境是Windows 平台。 2）开发工具选用matlab、VC++、VB、C#等，建议选用matlab作为编程开发工具，可以达到事半功倍的效果、并降低编程难度。 3）以组件化的思想构建整个软件系统，具体的功能模块根据选定的不同题目做合理的划分。 4、课程设计的一般步骤： 1）选题与搜集资料：选择课题，进行系统调查，搜集资料。 2）分析与设计：根据搜集的资料，进行功能分析，并对系统功能与模块划分等设计。 3）程序设计：掌握的语言，编写程序，实现所设计的功能。 4）调试与测试：自行调试程序，同学之间交叉测试程序，并记录测试情况。 5）验收与评分：指导教师对每个成员开发对的程序进行综合验收，综合设计报告，根据课程设计成绩的判定方法，评出成绩。 5、要求 1）理解各种图像处理方法确切意义。 2）独立进行方案的制定，系统结构设计合理。 3）程序开发时，则必须清楚主要实现函数的目的和作用，需要在程序书写时做适当的注释。 目 录 摘要 ..................................................... 2 一、概述 ................................. 错误!未定义书签。 1.1选题背景 ........................................... 3 1.2课程设计目的........................................ 4 1.3设计内容 ........................................... 5 二、图像退化与复原 ....................................... 6 2.1图像退化与复原的定义 ............................... 6 2.2图像退化模型 ....................................... 7 2.3运动模糊图像复原的方法 ............................. 7 2.3.1逆滤波复原法 .................................. 8 2.3.2维纳滤波的原理 ................................ 9 三、运动模糊图象复原的matlab实现 ....................... 10 3.1维纳滤波复原 ...................................... 10 3.2约束最小二乘滤波复原 ............... 错误!未定义书签。 3.3 运动模糊图像复原实例 .............. 错误!未定义书签。 四、课程设计总结与体会 ................... 错误!未定义书签。 参考文献 ................................. 错误!未定义书签。 摘要 随着计算机技术的发展，计算机的运行速度和运算精度得到进一步提高，其在图像处理领域的应用日见广泛。图像复原是数字图像处理的重要组成部分，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。本文目的在于将传统的光学理论与正在发展的数字图像处理方法相结合，利用计算机对运动模糊图像进行复原，进一步提高运动模糊图像的复原精度，降低在拍摄过程中对光学设备精度和拍摄人员的要求。可广泛用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破等领域，具有十分重要的现实意义。
关键词:运动模糊;图像复原 一、 概述 1.1选题背景 从历史上来看，数字图像处理研究有很大部分是在图像恢复方面进行的，包括对算法的研究和针对特定问题的图像处理程序的编写。数字图像处理中很多值得注意的成就就是在这个方面取得的。在六十年代中期，去卷积(逆滤波)开始被广泛地应用于数字图像恢复。Nathan用二维去卷积的方法来处理由漫游者、探索者等外星探索发射器得到的图像。在同一个时期，采用PSF(Point Spread Function )的解析模型对望远镜图像中由于大气扰动所造成的模糊进行了去卷积处理。从此以后，去卷积就成了图像恢复的一种标准技术。但是这种方法对于噪声很敏感，在噪声较大的情况下，图像恢复的效果不明显。 大部分图像中，邻近的像素是高度相关的，同时为了减少噪声的干扰。Pratt提出了提高维纳滤波计算的方法[10，11]。但是维纳滤波只是在最小均方意义下的最优方法，针对某个具体图像，它不一定是恢复图像的最好方法。后来canon提出了功率谱均衡滤波器[12]，它和维纳滤波器类似，但是在某些情况下，它的恢复性能优于维纳滤波器[13]。在轻微模糊和适度噪声条件下，Andrews和Hunt对逆滤波器、维纳滤波器进行了对比研究[s]。其结果表明:在上述条件下，采用去卷积(逆滤波)效果较差;而维纳滤波器会产生超过人眼所希望的严重的低通滤波效应。Andrews提出一种基于线性代数的图像恢复方法[13，14，15]。它为恢复滤波器的数值计算提供了一个统一的设计思路。这种方法可以适用于各种退化图像的复原，但是由于涉及到的向量和矩阵尺寸都非常大，因此线性代数方法可能无法给出一种高效的实现算法。 对于随空间改变的模糊，一种直接而且有效的恢复方法是坐标变换恢复。其思想就是通过对退化图像进行几何变换，使得到的模糊函数具有空间不变性。然后采用普通的空间不变恢复方法对其进行恢复，再用一个和先前几何变换相反的逆变换将模糊图像恢复为原始图像。利用这种方法， Huang对彗星图像进行了处理[17]。Saw chuk研究了由于非线性运动、像散和像场弯曲造成的退化图像。对于这些随空间变化的退化图像，在所需的几何变换己知的情况下，恢复是相当有效的。由于许多模糊图像系统实际上是非线性系统，把非线性系统简化为线性系统，采用线性恢复方法，虽然简化了计算量和便于实现，但是在某些情况下，恢复出来的图像效果不是很好，于是就提出了非线性图像恢复技术，其中最著名的就是EM算法。EM算法最初是由几个不同的研究者提出的，后来Dempster把他们的思想进行了总结，把相应的算法命名为EM算法，并且证明了它的收敛性。从此以后，EM算法就在不同领域中得到了广泛的发展，其中一个重要的应用领域就是图像恢复。EM算法不一定收敛到全局最优，但是却能稳定的收敛到局部最优，它的最大缺点就是计算量太大。1974年Besag把马尔可夫场引入到图像处理领域中，目前己经在图像恢复、分类、分割等方面得到了广泛应用。MRF本质上是一个条件概率模型，结合贝叶斯准则，把问题归结为求解模型的最大后验概率估计，进而转化为求解最小能量函数的优化组合问题。图像恢复发展到现在，已经有了许多成熟的算法，但是还是存在许多问题，等待着我们去解决。目前图像恢复的最新发展有[l3]: 1)非稳图像复原，即空间可变图像复原。 2)退化视频信号的复原问题，以及摄像机拍照图像复原，这是一个需要进一步研究的领域。 3)运动补偿时空复原滤波，同时将时间相关应用到运动补偿中。 4)“Telemedicine”的出现，远程诊断极大的依赖于远程接受的图像质量，图像恢复在医学领域中有相当重要的作用。 5)模糊PSF的Identification仍然是一个困难的问题，尤其在空间可变的PSF的估计中。 6)空间可变恢复方法，可以利用Wavelets和Markov随机场等方法进行图像恢复，这是一个具有发展潜力的研究方向。 1.2课程设计目的 图像复原是图像处理中的重要内容，它的主要目的就是改善图像质量，研究如从所得的变质图像中复原出真实图像，或说是研究如何从获得的信息中反演出有关真实目标的信息。造成图像退化或者说使图像模糊的原因很多，如果是因为在摄像时相机和被摄景物之间有相对运动而造成的图像模糊则称为运动模糊。所得到图像中的景物往往会模糊不清，我们称之为运动模糊图像。运动模糊图像在日常生活中普遍存在，给人们的实际生活带来了很多不便。近年来，在数字图像处理领域，关于运动模糊图像的复原处理成为了国内外研究的热点问题之一，也出现了一些行之有效的算法和方法。但是这些算法和方法在不同的情况下，具有不同的复原效果。因为这些算法都是其作者在假定的前提条件下提出的，而实际上的模糊图像，并不一定能够满足这些算法前提，或者只满足其部分前提。作为一个实用的图像复原系统，就得提供多种复原算法，使用户可以根据情况来选择最适当的算法以得到最好的复原效果。图像复原关键是要知道图像退化的过程，即要知道图像退化模型，并据此采取相反的过程以求得原始(清晰)图像。 由此可知，运动造成图像的退化是非常普遍的现象，而在众多的应用领域又需要清晰高质量的图像，所以对于退化后的图像进行复原处理非常具有现实意义。随着机器视觉和计算机主动视觉技术的发展，越来越多的成像系统传感器必然要安装在运动平台上，这为各种运动模糊图像的复原提供了极大的应用空间。旋转运动模糊图像的复原是工作在旋转运动平台的成像系统必然遇到的问题，例如，随弹体(或机体)作高速旋转运动时的弹载(或机载)成像传感器。显然，安装在导引头上的弹载成像传感器随弹体一起作高速旋转运动时，在对目标场景进行成像时，在短曝光时间内，由于成像传感器与目标景物之间有相当大的相对旋转角度，因此所获取的图像模糊是很严重的，这给后继的目标识别工作带来了很大的困难。这就需要运用运动模糊图像的复原技术对退化后的图像进行恢复，从而得到清晰的图像，为进一步处理做好准备。 综上所述，无论在日常生活还是在国防军工领域，运动造成图像模糊现象普遍存在，这给人们生活和航空侦察等造成很多不便，所以很有必要对运动模糊图像的恢复做深入研究。 1.3设计内容 本文主要是关于运动模糊图像复原算法实现及应用的讨论，主要要求有： 1、创建一个仿真运动模糊PSF来模糊一幅图像（图像选择原理）。 2、针对退化设计出复原滤波器，对退化图像进行复原（复原的方法自定）。 3、对退化图像进行复原，显示复原前后图像，对复原结果进行分析，并评价复原算法。