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運(yùn)動模糊圖像恢復(fù)算法研究,運(yùn)動模糊圖像恢復(fù)算法的研究38頁1.62萬余字文件為壓縮文件格式，包含畢業(yè)完整論文，答辯ppt[摘要] 由于物體與成像系統(tǒng)之間的相對運(yùn)動使圖像產(chǎn)生的運(yùn)動模糊是最常見的圖像降質(zhì)原因之一，運(yùn)動模糊降質(zhì)有兩個重要的參數(shù)：模糊方向和模糊尺度。本文采用兩種方法來估計(jì)運(yùn)動模糊的降質(zhì)傳遞函數(shù)h：1.psf矩陣估計(jì)法；2.刃邊函數(shù)法；...
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運(yùn)動模糊圖像恢復(fù)算法的研究
38頁1.62萬余字
文件為壓縮文件格式，包含畢業(yè)完整論文，答辯ppt
[摘要]
由于物體與成像系統(tǒng)之間的相對運(yùn)動使圖像產(chǎn)生的運(yùn)動模糊是最常見的圖像降質(zhì)原因之一，運(yùn)動模糊降質(zhì)有兩個重要的參數(shù)：模糊方向和模糊尺度。本文采用兩種方法來估計(jì)運(yùn)動模糊的降質(zhì)傳遞函數(shù)H：
1.PSF矩陣估計(jì)法；
2.刃邊函數(shù)法；
在MATLAB 6.5環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn)以上兩種算法，使用維納濾波復(fù)原圖像，結(jié)合復(fù)原圖像分析比較了兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并對維納濾波的功率譜參量進(jìn)行了改進(jìn)，使復(fù)原效果得到了提高。
[關(guān)鍵字] 圖像復(fù)原 PSF矩陣估計(jì) 刃邊函數(shù)
ABSTRACT
Because of the relative movement between the object and imaging system Motion blur is one of the most familiar types in the fall of image quality. Motion blurred image have two important parameter：motion blurred directive and motion blurred scale.
The dissertation introduces two methods to estimate the system
KEYWORD：Restoration of image Estimate of PSF matrix Edge spread function
目錄
引言 4
1. 問題的背景 4
2. 研究目的 4
3. 相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展 4
第一章：圖像退化的原理和經(jīng)典恢復(fù)算法 5
1.1圖像的噪聲 5
1.2點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)PSF 線擴(kuò)散函數(shù)LSF 刃邊函數(shù)ESF 5
1.3 運(yùn)動模糊圖像的退化模型 6
1.4 逆濾波恢復(fù)法 7
1.5 維納濾波法 7
1.6卡爾曼濾波法 7
1.7 圖像質(zhì)量評價(jià) 8
第二章：運(yùn)動模糊圖像恢復(fù)的PSF矩陣估計(jì)法 9
2.1 算法思想 9
2.2 對退化圖像去噪 9
2.3 運(yùn)動模糊方向角theta的檢測 10
2.4 運(yùn)動模糊尺度（像素）len的檢測 12
2.5 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)PSF和降質(zhì)傳遞函數(shù)H的獲得 14
2.6 對運(yùn)動模糊圖像維納濾波復(fù)原 15
第三章：運(yùn)動模糊圖像恢復(fù)的刃邊函數(shù)法 15
3.1 算法思想 15
3.2 運(yùn)動模糊圖像“刃邊函數(shù)”的檢測和擬合 16
3.3 線擴(kuò)散函數(shù)LSF 和降質(zhì)傳遞函數(shù)H的獲得 18
第四章：運(yùn)動模糊圖像恢復(fù)的MATLAB 仿真實(shí)驗(yàn) 19
4.1 用“PSF矩陣估計(jì)法”復(fù)原圖像的實(shí)驗(yàn) 19
4.1.1 0度角，30像素模糊的“PSF矩陣估計(jì)法”復(fù)原圖像實(shí)驗(yàn) 19
4.1.2 60度角，15像素模糊的“PSF矩陣估計(jì)法”復(fù)原圖像實(shí)驗(yàn) 22
4.1.3高斯模糊的“PSF矩陣估計(jì)法”復(fù)原圖像實(shí)驗(yàn) 25
4.2 用“刃邊函數(shù)法”復(fù)原圖像的實(shí)驗(yàn) 26
4.2.1 0度角，30像素模糊的“刃邊函數(shù)法”復(fù)原圖像實(shí)驗(yàn) 26
4.2.2高斯模糊的“刃邊函數(shù)法”復(fù)原圖像實(shí)驗(yàn) 27
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較分析 29
總結(jié)和展望 30
參考文獻(xiàn)
[1] 張志涌 精通MATLAB 6.5 版 [M]. 北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2003
[2] 夏良正，李久賢 數(shù)字圖像處理 [M]. 南京：東南大學(xué)出版社，2005
[3] 何東健 數(shù)字圖像處理 [M]. 西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2003.
[4] Y Yitzhaky，N.S.Kopcika. eva luation of the Blur parameters for Motion Blurred Image[J].IEEE,1996,216-219
[5] 陳前榮，陸啟生，成禮智，劉澤金，舒柏宏，王紅霞 .運(yùn)動模糊圖像
38頁1.62萬余字
文件為壓縮文件格式，包含畢業(yè)完整論文，答辯ppt
[摘要]
由于物體與成像系統(tǒng)之間的相對運(yùn)動使圖像產(chǎn)生的運(yùn)動模糊是最常見的圖像降質(zhì)原因之一，運(yùn)動模糊降質(zhì)有兩個重要的參數(shù)：模糊方向和模糊尺度。本文采用兩種方法來估計(jì)運(yùn)動模糊的降質(zhì)傳遞函數(shù)H：
1.PSF矩陣估計(jì)法；
2.刃邊函數(shù)法；
在MATLAB 6.5環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn)以上兩種算法，使用維納濾波復(fù)原圖像，結(jié)合復(fù)原圖像分析比較了兩種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，并對維納濾波的功率譜參量進(jìn)行了改進(jìn)，使復(fù)原效果得到了提高。
[關(guān)鍵字] 圖像復(fù)原 PSF矩陣估計(jì) 刃邊函數(shù)
ABSTRACT
Because of the relative movement between the object and imaging system Motion blur is one of the most familiar types in the fall of image quality. Motion blurred image have two important parameter：motion blurred directive and motion blurred scale.
The dissertation introduces two methods to estimate the system
KEYWORD：Restoration of image Estimate of PSF matrix Edge spread function
目錄
引言 4
1. 問題的背景 4
2. 研究目的 4
3. 相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展 4
第一章：圖像退化的原理和經(jīng)典恢復(fù)算法 5
1.1圖像的噪聲 5
1.2點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)PSF 線擴(kuò)散函數(shù)LSF 刃邊函數(shù)ESF 5
1.3 運(yùn)動模糊圖像的退化模型 6
1.4 逆濾波恢復(fù)法 7
1.5 維納濾波法 7
1.6卡爾曼濾波法 7
1.7 圖像質(zhì)量評價(jià) 8
第二章：運(yùn)動模糊圖像恢復(fù)的PSF矩陣估計(jì)法 9
2.1 算法思想 9
2.2 對退化圖像去噪 9
2.3 運(yùn)動模糊方向角theta的檢測 10
2.4 運(yùn)動模糊尺度（像素）len的檢測 12
2.5 點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)PSF和降質(zhì)傳遞函數(shù)H的獲得 14
2.6 對運(yùn)動模糊圖像維納濾波復(fù)原 15
第三章：運(yùn)動模糊圖像恢復(fù)的刃邊函數(shù)法 15
3.1 算法思想 15
3.2 運(yùn)動模糊圖像“刃邊函數(shù)”的檢測和擬合 16
3.3 線擴(kuò)散函數(shù)LSF 和降質(zhì)傳遞函數(shù)H的獲得 18
第四章：運(yùn)動模糊圖像恢復(fù)的MATLAB 仿真實(shí)驗(yàn) 19
4.1 用“PSF矩陣估計(jì)法”復(fù)原圖像的實(shí)驗(yàn) 19
4.1.1 0度角，30像素模糊的“PSF矩陣估計(jì)法”復(fù)原圖像實(shí)驗(yàn) 19
4.1.2 60度角，15像素模糊的“PSF矩陣估計(jì)法”復(fù)原圖像實(shí)驗(yàn) 22
4.1.3高斯模糊的“PSF矩陣估計(jì)法”復(fù)原圖像實(shí)驗(yàn) 25
4.2 用“刃邊函數(shù)法”復(fù)原圖像的實(shí)驗(yàn) 26
4.2.1 0度角，30像素模糊的“刃邊函數(shù)法”復(fù)原圖像實(shí)驗(yàn) 26
4.2.2高斯模糊的“刃邊函數(shù)法”復(fù)原圖像實(shí)驗(yàn) 27
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較分析 29
總結(jié)和展望 30
參考文獻(xiàn)
[1] 張志涌 精通MATLAB 6.5 版 [M]. 北京：北京航空航天大學(xué)出版社，2003
[2] 夏良正，李久賢 數(shù)字圖像處理 [M]. 南京：東南大學(xué)出版社，2005
[3] 何東健 數(shù)字圖像處理 [M]. 西安：西安電子科技大學(xué)出版社，2003.
[4] Y Yitzhaky，N.S.Kopcika. eva luation of the Blur parameters for Motion Blurred Image[J].IEEE,1996,216-219
[5] 陳前榮，陸啟生，成禮智，劉澤金，舒柏宏，王紅霞 .運(yùn)動模糊圖像
