运动模糊图像复原算法实现及应用

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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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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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 ． 』
ｓｉ） ： ｋ ，十 ） （ ＝ ｐ（ ）（七 ， ‘ ｆ ｐｆ ，
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糊 像 素 的判 断问 题 ．论 文 中就 是 根 据 水 平 方 向 自相 关 原 理 和 由
步 骤 ２ 计 算 水 平 方 向 Ｐ 车牌 的 自相 关 函数 ： ，
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此 得 出 的共 轭 曲线 来 判 断 出匀 速 运 动 模 糊 图 像 的 运 动 模糊 像 素 个 数 。 通 过 一个 具体 的实 验 进 行 了说 明 ， 算 法 能 更 好 的应 用 并 此

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。

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【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。

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

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。

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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例：用MATLAB程序实现由于 运动图像模糊和去除运动模糊。
clear all; close all; clc I=imread('football.jpg' ); figure(1); imshow(I); %设置运动位移为28个像素 LEN=28; %设置运动角度为15度 THETA=15; %建立二维仿真线性运动滤波器PSF PSF=fspecial('motion',LEN,THETA); %用PSF产生退化图像 MF=imfilter(I,PSF,'circular','conv'); figure(2); imshow(MF); %用Wiener滤波消除运动模糊的图像 wnr=deconvwnr(MF,PSF); figure,imshow(wnr);
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15
Original Image (courtesy of MIT) Simulate Blur and Noise
Restoration of Blurred, Noisy Image Using NSR = 0
Restoration of Blurred, Noisy Image Using Estimated NSR
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用MATLAB函数复原模糊图像
J = deconvwnr(I,PSF,NSR) J = deconvwnr(I,PSF,NCORR,ICORR)
PSF NSR ：is the point-spread function ：is the noise-to-signal power ratio of the additive noise NCORR ：is the autocorrelation function of the noise ICORR ：is the autocorrelation function of the original image

运动去模糊算法运动去模糊算法是一种通过数学和计算机视觉技术来改善运动图像清晰度的算法。

随着社会的发展，人们对图像质量和真实感的要求也越来越高，尤其是在视频监控、无人机拍摄和运动捕捉等领域。

运动图像往往存在抖动、模糊和失真等问题，这给图像处理和分析带来了挑战。

传统的静态图像去模糊算法主要基于图像退化模型和去卷积技术，但对于运动模糊图像这种动态的情况，这些方法并不适用。

运动去模糊算法就是为了解决这个问题而提出的。

它主要采用了运动模型来描述图像清晰度的退化过程，并通过对图像进行运动估计和运动补偿来恢复图像的清晰度。

运动去模糊算法的基本原理是，在运动模糊图像中，每个像素点都可以看作是由原始图像上相应像素点在拍摄过程中的轨迹上的点积累得到的。

因此，通过对每个像素点的轨迹进行估计和分析，可以得到整个图像的运动模型。

然后，根据这个运动模型，可以用逆运动来恢复图像的清晰度。

常见的运动去模糊算法有时域方法和频域方法。

时域方法主要基于图像序列的不同帧之间的相关性，通过对图像进行均值滤波或者运动矢量估计来去除模糊。

频域方法则主要利用傅里叶变换将时域转化为频域，通过滤波和抑制高频噪声来提高图像的清晰度。

此外，运动去模糊算法还可以结合其他图像处理技术，比如边缘增强、去噪和图像补全等方法，以进一步提高图像的清晰度和真实感。

同时，基于机器学习的运动去模糊算法也呈现出越来越大的潜力，通过训练大量的图像数据，可以使算法更具智能化和自适应性。

总之，随着图像处理和计算机视觉技术的快速发展，运动去模糊算法在改善运动图像清晰度方面发挥着重要作用。

通过对图像的运动分析和估计，可以恢复图像的清晰度和真实感，提高图像处理和分析的精度和效果。

未来，我们可以进一步研究和创新，将运动去模糊算法应用于更广泛的领域，为人们提供更高质量的图像和视频体验。

目录摘要 (I)1 绪论 (1)2 图像的噪声与退化 (2)2.1 图像的噪声 (2)2.2 图像的退化模型 (3)2.2.1 一般退化模型 (3)2.2.2 匀速直线运动模糊图像的退化模型 (5)2.3 点扩展函数 (5)2.4 图像的运动模糊处理 (6)3 运动模糊图像的恢复 (8)3.1 运动模糊退化函数的参数估计 (8)3.2 运动模糊图像复原方法 (10)3.2.1逆滤波 (10)3.2.2 维纳滤波 (11)4 运动模糊图像恢复实现 (13)4.1逆滤波恢复实现 (13)4.2维纳滤波恢复实现 (14)5 振铃效应 (17)6 心得体会 (18)参考文献 (19)摘要图像复原技术也常被称为图像恢复技术，图像恢复技术能够去除或减轻在获取数字图像过程中发生的图像质量下降（退化）问题，从而使图像尽可能地接近于真实的场景。

在拍摄过程中，相机和景物的相对运动会导致运动模糊，这种运动模糊现象是成像过程中普遍存在的，例如：在飞机或太空飞行器上拍摄的照片、战场上高速飞行的物体的运动照片。

运动模糊图像的恢复是图像恢复的主要研究课题之一，其具有重要的现实意义。

目前对于运动模糊图像的恢复研究主要是针对于水平方向的匀速运动产生的模糊图像，尝试使用各种图像恢复方法对图像进行恢复处理。

而对于诸如运动模糊图像的退化过程、点扩展函数的建立以及任意直线方向运动模糊图像的恢复、仿真图像的正确生成等问题需要进一步的深入和关注。

运动模糊图像产生的原因有很多，但根本原因都是因为在曝光时间内所拍摄的景物和相机的图像传感器之间发生了相对位置移动，一般这种相对运动用点扩散函数(point spread function, PSF)或运动模糊核来描述，这种相对位置移动有两种情况，一种是所拍摄的景物在相机曝光时间内相对于相机有相对运动，或者相机相对于所拍摄物体有旋转，这种情况下整幅照片不能用统一的PSF来描述；另一种情况是相机曝光时间内所拍摄的景物及背景之间没有相对运动，并且相机相对于所拍摄的景物没有旋转，此时整幅运动模糊图像具有统一或者近似统一的PSF。

运动模糊是指由于物体或相机相对于被摄物体的相对运动而导致的图像模糊现象。

在图像识别中，运动模糊是一个常见的问题，它会导致图像内的细节无法清晰地展现出来，从而影响到识别算法的准确性和可靠性。

本文将探讨如何应对图像识别中的运动模糊问题，从几个方面进行论述。

1.图像采集方面的解决办法运动模糊通常发生在相机或被摄物体有相对运动的情况下。

为了解决这个问题，在采集图像时可以采取以下几种策略：(1) 选择更快的相机快门速度。

相机快门速度越快，相对运动造成的模糊就越小。

可以通过提高ISO感光度、增大光圈大小或使用外部闪光灯等方式来达到适当的快门速度。

(2) 使用物体跟踪技术。

通过物体跟踪技术，可以实时跟踪被识别物体的位置和运动状态，并控制相机跟随物体进行拍摄，从而减小运动模糊的影响。

(3) 采用图像稳定化技术。

图像稳定化技术可以通过传感器移动或镜头移动的方式，对抗相机或物体的运动，使图像在一定程度上保持清晰度。

这种方式在手机摄影中已经得到了广泛应用，可以有效地减小运动模糊问题。

2.图像处理方面的解决办法除了在采集图像时采取措施外，还可以通过图像处理的方式来纠正运动模糊。

以下是几种常用的图像处理方法：(1) 基于图像复原算法。

图像复原算法可以通过分析图像的模糊特征，估计运动模糊的参数，并根据估计的参数进行复原操作，以尽可能恢复图像的清晰度。

常用的图像复原算法有盲复原算法、非盲复原算法等。

(2) 基于图像增强技术。

图像增强技术可以通过增加图像的对比度、锐化图像边缘等方式，提升图像中的细节信息，从而减小运动模糊的影响。

常用的图像增强技术有直方图均衡化、锐化滤波等。

(3) 基于多帧图像融合技术。

多帧图像融合技术可以利用多张图像的信息，对运动模糊进行补偿。

常用的多帧图像融合技术有均值滤波、中值滤波、加权平均等。

3.深度学习在图像识别中的应用深度学习作为一种强大的图像识别技术，也可以在一定程度上应对运动模糊问题。

通过训练深度神经网络，可以使其具备对运动模糊图像的识别和理解能力。

一种基于频域的运动模糊视频复原方法摘要：运动模糊是视频中常见的一种视觉失真现象，会导致视频中的物体轮廓不明晰、图像细节丢失等质量问题。

本文提出了，通过对视频序列进行频域分析和特征提取，从而对模糊视频进行复原。

试验结果表明，该方法可以有效地提高运动模糊视频的质量。

1. 引言随着数字摄影和影像处理技术的进步，人们对视频质量的要求越来越高。

然而，在实际应用中，由于拍摄过程中的手持抖动、快速挪动等因素，导致视频中存在运动模糊问题。

传统的运动模糊处理方法主要基于图像恢复领域，例如运动模糊图像复原方法，但这些方法无法很好地处理运动模糊视频。

本文提出了，可以有效地提高视频质量，恢复图像的细节信息。

2. 方法本文所提方法主要包括以下几个步骤：频域分析、特征提取和视频复原。

2.1 频域分析起首，对输入的模糊视频进行频域分析，将视频序列转换到频域。

接受快速傅里叶变换(FFT)方法，将视频的每一帧都转换为频域信号。

通过频域变换，可以得到视频在不同频率下的能量分布状况。

2.2 特征提取在频域上进行分析后，提取视频的特征信息。

主要包括图像的幅度谱和相位谱两个方面。

幅度谱反映了图像的能量分布状况，而相位谱则反映了图像的相位结构。

2.3 视频复原基于频域分析和特征提取的结果，对模糊视频进行复原。

本文接受逆傅里叶变换将频域信号转换回时域信号，恢复原始视频的细节信息。

同时，依据特征提取结果对频域信号进行滤波处理，去除高频噪声和伪影干扰。

最后，通过时域滤波和图像插值方法，对复原后的视频进行增强处理，提高视频质量。

3. 试验结果与分析为验证所提方法的有效性，本文在MATLAB平台上实现了该方法，并接受常见的运动模糊视频作为测试样本。

试验结果显示，与传统的运动模糊处理方法相比，本文所提方法在图像质量和明晰度上都有明显改善。

复原后的视频边缘更加明晰，图像细节更加丰富。

同时，该方法在处理速度上也有良好的表现。

4. 结论本文提出了，通过对频域信号的分析和特征提取，有效提高运动模糊视频的质量和明晰度。

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运动模糊图像的判定与恢复
马佶
（愚连 租惋愚学 讵租与 蚊电 惋镲学 曷，辽 宁 愚连 116024£© 摘要：瞍摄 觫图 呃钴迎暂 蚊时 间 内 ，疸圜图 呃偌 钴运 动 师形弈砺为 蛄线 运 动 处 租。将 戢图 呃视 为 世 砸圊钴扉
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————————————— 扩展函数，其限制是 ML 方法不能决定点扩展函数的 0 引言 相位。 另外还可以沿运动方向对模糊图像求方向导数， 图像恢复是图像处理中的重要研究内容 , 它的目 得到一正一负两个原始图像的叠加像，两者的距离就 的是从退化图像中重建原始图像，改善退化图像的视 是模糊尺度[6]。 但这种方法误差较大， 只用于目测模糊 觉质量，在这一点上和图像增强是类似的，所不同的 尺度。本文所采用的方法克服了以上的不足，可比较 是图像恢复过程需要根据图像退化的过程或现象来建 精确的鉴别出运动的模糊方向和尺度。 立一定的图像退化模型来完成，可能的退化现象有光 学系统中的衍射、传感器的非线性失真、光学系统的 1 运动模糊方向和尺度的鉴别 [1] 像差、图像运动造成的模糊以及镜头畸变等 。根据 这个退化模型来选取相应的恢复算法对退化图像进行 图像恢复处理的关键是建立图像的退化模型。不 恢复，可以得到满意的图像。 同的环境造成图像退化的过程也不同，图 1 为简单通 当被拍摄的目标和相机之间在拍摄期间存在相对 用的图像退化模型， 原始图像 f ( x, y ) 由于通过了一个 运动时，例如拍摄运动的车辆、坦克、飞机或者拍摄 系统 H 及外来的加性噪声 n( x, y ) 而形成为一幅退化 瞬时相机抖动，其结果是造成拍摄出来的图像变得模 图像 g ( x, y ) ，其数学形式为: 糊，使图像的质量下降。我们的目的是使模糊的图像 g ( x, y ) = H[ f ( x, y )] + n( x, y ) (1) 变清晰。图像恢复的质量和可靠性通常依赖于对图像 退化信息了解的确切程度。但在实际当中，造成图像 退化的信息一般是不知道的，这就给恢复图像带来了 一定的困难。对于运动模糊图像，如果我们能够知道 模糊的方向和尺度，那么就可以得到点扩展函数，然 后就可以用滤波的方法恢复出原图像。 M.Cannon 等[2,3]利用匀速直线运动模糊图像对应 图 1 图像退化模型 的频域上有周期性的零值条纹且运动方向与零值条纹 Fig. 1 The model of degenerated image 图像恢复的目的是使原图像复原。由于加性噪声 方向相垂直的特点从模糊图像中估计出运动模糊方向 n ( x , y ) 具有统计性质，因此，如果估计出系统的 H ， 和尺度，但该方法仅局限于匀速直线运动，不适合于 加速运动、振动且抗噪能力较弱。邹谋炎提出的“误 差——参数分析法”[4]，解决了抗噪能力较弱的问题， 但是从其所给出的误差鉴别曲线来看，真值附近那段 曲线较平坦，不利于准确鉴别，且该方法计算量很大。 鉴别模糊尺度可以根据原图像中一目标点或在均匀图 像背景中的锐化边缘在运动模糊图像中的亮度分布情 况进行估计，但其所要求的特征在实际图像的恢复中 是几乎不能满足的。还可以根据自回归模型和假设的 高 斯 白 噪 声 ， 应 用 最 大 领 域 标 准 ML(Maximum Likelihood)估计[5]， 但这种方法只适用于一般的对称点 那么由给定的退化图像 g ( x, y ) 就可以近似的恢复出

固窒堕叁兰堡！：堂竺笙苎笙二翌查：！墨垫堡塑型堡堕丝壅些堡这里运用一幅安徽大学的图片来做这项试验：先对图像进行卷积，得到仿真运动的模糊图像，再对其采用ｗｉｅｎｃｒｍｌ滤波进行复原得到其复原清晰图。

图２．１（ａ）为原始清晰图片，图２．１（ｂ）为模糊图片，其中的模糊参数为模糊方向曰＝Ｏ。

，模糊像素为５０，图２．１（ｃ）为采用魏纳滤波法所恢复的图像。

（圈２．１ａ．原始清晰图）（图２，１ｂ．运动模糊圈）（图２．１ｃ．采用魏纳滤波复原圈）结果进一步说明了利用维纳滤波法取得了良好的效果。

囝堡丝盔堂塑生兰垡堡苎堡垫堕塑型堡塑竺型张嫒≯模拟实例：（原始清晰图）（图３．１ａ、模糊方向４５。

，模糊尺度为３１）（图３．１ｂ、恢复酗）（圈３．１ｃ、模糊方向为４５６，模糊尺度为３２＋０．６）（图３．１ｄ、恢复图）（幽３．１）离散直观方法恢复模型是一种理想模型，因为它没有考虑到噪声的影响，且恢复的效果与曝光时间内图像的移动距离大小有关，也就是说在一定时间内图像运动的越快恢复起来就越难。

－１６－｛固窒丝叁堂堡！．堂丝望苎塑兰垦堡垒查塑塑垩垫堡塑型垡塑竺皇坐堡３．３．３未知退化模型的任意方向运动模糊的恢复实验（一）判断运动模糊的方向对于我们不知其运动方向与模糊像素个数的运动模糊图像，我们首先应浚采用胁面所提出的３＋３方向的微分乘子法来判断出图像的大致运动方向，因为３＋３方向微分乘子判断出的图像值在一ｐｆ／２～ｐｆ／２之问，而在ｍａｔｌａｂ环境下‘“１的图像角度一般在Ｏ～ｐｆ之｜＇白Ｊ，所以我们运用３＋３方向微分乘予得出的值要稍微做一下变换。

实验中我们采用一幅图书馆窗户斜向运动模糊图像：图３５（ａ）、运动模糊图判断运动模糊方向的程序流程图如下：第一步骤：读入原始模糊图像ｐ（ｆ，．，）。

ｌ－芑』～～——Ｌ，，第二步骤：利用双线性差值法求出（－ｐｉ／２￣ｐｉ／２）之阳Ｊ各个方向的微分图像狄度差值之和；盯一１Ｍ一１』（△ｇ）。

＝∑∑Ｉ△ｇ（ｆ，戊Ｊ仁０Ｊ＝Ｏ其中△ｇ（ｆ，／）。