运动模糊图像复原技术的研究与实现资料下载.pdf

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开发了车牌模糊图像复原系统。

该系统对模糊长度和模糊角度均具有较高的鉴别精度，对于含有噪声的运动模糊图像和局部模糊图像进行相应的去噪处理和对局部模糊对象进行提取，并提供参数调整机制以获得最佳的复原效果。

自动实现各种类型的运动模糊车牌图像的清晰恢复，复原的效果图可直接应用于后续的车牌识别等工作。

主题词：

图像复原，运动模糊，模糊方向，模糊长度，噪声，局部模糊，车牌识别第i页国防科学技术大学研究生院T程硕士学位论文ABS丁RACTTherestorationofmotionblurredimagesiSafamiliarandalsodifficulttypeinimagerestoration，thusthestudyofthemotionblurredimagerestorationisofveryextensiveoperationsignificanceTowardsthelicenseplaterecognitionapplication，wesystemicallystudyandimplementthetechnologyofmotion-blurredimagerestorationT11ekeyproblemofrestoringconstantspeedstraightlinemotionblurredimagesliesintheestimationofmotionblurreddirectionandmotionblurredlengthTheoriginalimageobeysisotropyMarkovprocesswithrankone，Canefficientlyidentifyitwithhighprecisionviaondirectionalderivationusingbilinearinterpolation；

realizesautomaticestimationofmotionblurredlength；

accordingtothereasonandconditionofblackstripsinthespectrumimagesofmotionblurredimagesandspecifiedtheexactpositionsofblackstrips，amethodtoaccuratelyestimatetheblurringlengthofuniformlinearmotionblurredimagesisimplementedFortherestorationofmotion-blurredimagesincompleximagingenvironment，thispaperemphasizesontherestorationofnoisymotionblurredimagesandpartialmotion-blurredimages，realizesacombinedfilterusingboththesalt-andpeppernoisedetectorandradialbasisfunctionnetworkapproaches，anddevisesthepickingestimationforpartialmotion-blurredimagesWedevelopasystemofmotionblurredlicenseplateimagesrestorationThesystemresultsinprecisediscriminationforblurredlengthandblurreddirection，tothenoisymotionblurredimageandpartialblurredimage，thesystemCanimplementtheprocessofwipingoutnoisesandpickingupthepartialblurredobjects，andrealizestheperfectrestorationeffectswiththehelpofarithmeticadjustingsystem11lelegiblerestorationofmotionblurredlicenseplateimagesiSimplemented，andtherestorationimageCanbeapplieddirectlytothelicenseidentificationKeyWords：

imagerestoration，motion-blurred，blurreddirection，blurredlength，noise，partialblurred，licenseplaterecognition第ij页国防科学技术大学研究生院工程硕十学位论文图21图31图32图33图34图35图36图37图38图39图310图41图42图43图44图51图52图53图54图55图目录图像的连续退化模型8匀速直线运动模糊图像退化模型14运动模糊方向示意图15运动模糊图像的频谱图示意18方向微分示意副4120口取值范围不同时的双线性插值的不同情况示意图【3】22运动模糊的方向鉴别算法流程图24运动模糊的长度鉴别算法流程图30对cameraman图像的方向200，长度25运动模糊31cameraman原图像，模糊图像及复原图像的对比32对football图像的方向30，长度20运动模糊32组合滤波器框图34用带可变正则化参数的RBFN方法去噪的基本原理37对cameraman用带可变正则化参数的RBFN方法去噪38对lena用带可变正则化参数的RBFN方法去噪39车辆图像复原效果43人工调整参数的灰度图像复原效果44人工调整参数的彩色图像复原效果44含噪图像复原和去噪图像复原效果对比45局部运动模糊图像的复原46第1II页独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写过的研究成果，也不包含为获得国防科学技术大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。

与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。

学位论文题目：

重型搓塑图像鲍复厦挂苤盈壅量塞理学位论文作者签名：

慨刁年多月2日学位论文版权使用授权书本人完全了解国防科学技术大学有关保留、使用学位论文的规定。

本人授权国防科学技术大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅；

可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。

（保密学位论文在解密后适用本授权书。

）学位论文题目：

鋈边搓塑圈逸鲍复厦擅盎婴窒生塞理学位论文作者签名：

作者指导教师签名：

魄唧年易月2日日期：

争叼年6月乙日国防科学技术大学研究生院工程硕七学位论文第一章绪论弟一早珀T匕11研究背景图像复原是数字图像处理中的一个重要课题。

它的主要目的是改善给定的图像质量并尽可能恢复原图像。

图像在形成、传输和记录过程中，受多种因素的影响，图像的质量都会有不同程度的下降，典型的表现有图像模糊、失真、有噪声等，这一质量下降的过程称为图像的退化。

图像复原的目的就是尽可能恢复被退化图像的本来面目。

在成像系统中，引起图像退化的原因很多。

例如，成像系统的散焦，成像设备与物体的相对运动，成像器材的固有缺陷以及外部干扰等。

成像目标物体的运动，在摄像后所形成的运动模糊。

当人们拍摄照片时，由于手持照相机的抖动，结果像片上的景物是一个模糊的图像。

由于成像系统的光散射而导致图像的模糊。

又如传感器特性的非线性，光学系统的像差，以致在成像后与原来景物发生了不一致的现象，称为畸变。

再加上多种环境因素，在成像后造成噪声干扰。

人类的视觉系统对于噪声的敏感程度要高于听觉系统，在声音传播中的噪声虽然降低了质量，但时常是感觉不到的。

但景物图像的噪声即使很小都很容易被敏锐的视觉系统所感知。

图像复原的过程就是为了还原图像的本来面目，即由退化了的图像恢复到能够真实反映景物的图像。

在交通系统、刑事取证中图像的关键信息至关重要，但是在交通、公安、银行、医学、工业监视、军事侦察和日常生活中常常由于摄像设备的光学系统的失真、调焦不准或相对运动等造成图像的模糊，使得信息的提取变得困难。

但是相对于散焦模糊，运动模糊图像的复原在日常生活中更为普遍，比如高速运动的违规车辆的车牌辨识，快速运动的人群中识别出嫌疑人、公安刑事影像资料中提取证明或进行技术鉴定等等，这些日常生活中的重要应用都需要通过运动模糊图像复原技术来尽可能地去除失真，恢复图像的原来面目。

因此对于运动模糊图像的复原技术研究更具有重要的现实意义。

12相关领域的研究现状及存在的问题与图像增强相似，图像复原的目的也是改善图像的质量。

图像复原可以看作图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，补偿退化过程造成的失真，以便获得未经干扰退化的原始图像或图像的最优估计值，从而改善图像质量。

图像复原是建立在退化的数学模型基础上的，且图像复原是第1页国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文寻求在一定优化准则下的原始图像的最优估计，因此，不同的优化准则会获得不同的图像复原，图像复原结果的好坏通常是按照一个规定的客观准则来评价的，如：

最小均方准则，加权均方准则等。

因而，图像恢复可以理解为图像降质过程的反向过程。

建立图像恢复的反向过程的数学模型和确定导致图像退化的点扩散函数，就是图像复原的主要任务。

目前，尽管图像复原技术已得到了广泛的发展，对于不同原因造成的图像变质的复原有了深入的研究，也已经提出了一些不同的具体算法，但这些方法适用于已知点扩散函数的参数情况。

因此，寻求一种行之有效的方法来自动鉴别运动模糊参数并实现运动模糊图像的复原便成为一个迫切并且必要的任务。

在日常生活中最常见的运动模糊中，如何进行任意方向运动模糊图像的运动模糊方向和模糊长度的自动鉴别，从而构造出最为近似的点扩散函数（PointSpreadFunction，PSF），最后由事先建立的退化模型中选取适当的复原算法来尽可能地复原出图像的原始面貌。

这一课题引起了不少图像处理研究者的关注。

由于图像复原技术在图像处理中占有重要的地位，已经形成了一些经典的常用图像复原算法，如无约束最d-乘法、有约束最d,-乘方法、逆滤波、维纳、最大熵复原等，至今还被广泛使用。

但这些复原算法都是假设系统的点扩散函数PSF（即系统对图像中点的脉冲响应，是导致图像退化的原因）为已知，实际情况是系统的点扩散函数由于大气扰动、光学系统的相差、相机和对象之间的相对运动等多种因素的影响，往往是未知的。

这就需要人们用某种先验知识在系统的点扩散函数未知时进行估计，然而这种先验知识并不容易取得也不够精确，这就需要我们在对己模糊图像分析和处理的基础之上估计最逼近的PSF。

在运动模糊方向的鉴别方面，由于匀速直线运动的点扩散函数是矩形函数，其模糊图像对应的频域上有周期性的零值条纹，运动方向与零值条纹方向相垂直，MCannon掣lJ利用这一特点从模糊图像中估计出运动方向和点扩散函数，但并没有给出自动鉴别方法，抗噪声能力也弱。

YYitzhaky、XSKopeika和OferHadar等lz711J采用一个2*2微分乘子来鉴别运动模糊方向，但是该微分乘子只能鉴别O-45度范围内的运动模糊方向，并且鉴别误差比较大，且鉴别误差总是倾向于负值（鉴别结果总是偏向0度）。

目前为止一种有效的鉴别方法就是陈前荣等【345、吼13J所提出的运动模糊方向鉴别方法，该方法利用方向微分的特点和双线性插值方法，构造出33方向微分乘子，利用该微分乘子基于单张运动模糊图像，自动鉴别出运动模糊方向。

在运动模糊长度的鉴别方面，王晓红等【61214】对此进行了分析，得到了一个反比关系，即频谱图中心与相邻黑带的距离与模糊长度成反比。

也有的方法【5】是利用由水平方向上求微分图像的自相关并将各列相加得到鉴别曲线来检测的。

尽管第2页国防科学技术大学研究生院工程硕十学位论文目自订也形成了不少关于这方面研究的理论成果，但是大多的方法都还是通过对特定模糊图像的频域分析而人工观察得到的，并不能达到或只能部分达到从建立退化模型，估计点扩散函数参数到图像复原整个过程的自动鉴别和实现。

在运动模糊图像复员技术的实际应用中，需要恢复的对象一般为局部运动模糊图像，即包括静止的背景和由于运动造成模糊的目标物体，如何进行局部运动模糊图像的复原工作是实际应用中一个需要解决的问题。

径向基函数（RBF）神经网络可广泛应用于处理高斯噪声，目前存在一些算法用来确定RBF中心节点和训练网络，来进行消除噪声对图像复原的影响【5458】，获得较理想的图像复原效果。

13本文的工作及结构安排本文探讨了任意方向的匀速直线运动模糊图像的复原问题，并在此基础上讨论了复原过程中对点扩散函数（PSF）的参数估计无法实现自动鉴别或只能实现部分自动鉴别的问题。

讨论了一种采用双线性插值方法的运动模糊图像的运动方向自动鉴别算法和一种基于黑带现象的运动模糊长度的自动鉴别算法。

从而依据自动鉴别出的模糊方向和长度构造出最为近似的点扩散函数，构造相应的复原模型，实现运动模糊图像的复原；

在模糊图像自动复原的基础上，根据恢复效果图的纹理特征和自动鉴别出的模糊长度和角度，人工调整模糊方向和长度参数，使得复原效果达到最佳，从而为图像的后期识别奠定基础。

特别是针对一些模糊程度较强，人的肉眼根本不能辨别的模糊图像，通过该算法可以实现较好的复原效果，挖掘模糊图像的实际应用价值。

实验表明该方法具有鲁棒性强、处理速度快、复原效果好等特点。

在运动模糊图像复原技术的实际应用中，获取的模糊图像不仅会受到噪声污染，而且一幅模糊图像中有可能既包括静止的背景又包括由于运动造成模糊的目标物体，本文采用一种首先进行局部运动模糊对象即目标物体的提取，然后对目标物体单独进行模糊图像复原，最后进行背景图像和目标物体图像合成，从而完成局部运动模糊图像的复原工作。

第3页国防科学技术大学研究生院工程硕士学位论文第二章图像复原技术的一般原理本章主要阐述在图像复原技术中用到的一些基本原理和常用的图像复原方法，包括本文所涉及到的图像复原的基本概念和技术。

例如：

卷积、二维离散卷积、傅立叶变换、二维离散傅立叶变换、复原方程和无约束复原方程的求解问题，并且详细阐述了一种常用的经典复原方法一最小二乘方滤波复原【321，并讨论了一种常用参变维纳滤波器模型【23】，后续的模糊图像复原系统实现主要是基于该模型。

21图像复原技术的基本原理211图像复原技术中的基本概念卷积图像复原的研究中很多问题都要涉及到卷积的概念。

在线性系统中可以用叠加积分的方法得到说明输入x（t）和输出y（t）之间的关系的一般表达式：

少（f）=I厂（，r）x（r）dr（2-1-1）对任何线性系统，必能选择一个二元函数f（t，f）使上式成立，但为了简化上式而用一个一元函数来刻画线性系统，我们加入移动不变的约束条件有：

y（tr）2L厂（，r）x（rT）dr（2-12）将t和r同时加上T来进行变量替换，得到：

州2L厂（t+T,r+T）x（r）出（213）m，。

，I、比较可知f（t，f）=f（t+T，r+T）对任意T都成立。

这意味着当两变量增加同样的量时，f（t，丁）的值不变，即只要t与f的差不变，f（t，f）的函数值也不变，这样，我们就可以定义一个t与f之差的函数：

g（tf）=（f，f）（2141从而式（21）可以写成：

y（f）=lg（，一f）x（r）dr（215）这就是著名的卷积积分，它表明，线性不变系统的输出可通过输入信号与一个表征系统的冲击响应卷积而得。

可简记为Y=gx，其中木用来表示两个函数的卷积。

二维离散卷积数字图像的卷积与连续情形类似，所不同的仅是其自变量取整数值，双重积第4页国防科学技术大学研究生院工程硕十学位论文分改为双重求和。

这样，对于一幅数字图像的H=F*G有：

魄力=芝踟懒f一玛一功（216）由于F和G仅在有限范围内非零，因此求和计算只需在非零部分重叠的区域上进行。

离散二维卷积的计算是将数组G旋转180度，并将其原点移至坐标（i，j），然后，将这两个数组逐个相乘，并将得到的积求和即得输出值。

傅立叶变换信号处理方法要分成两大部分，一是时域分析法，二是频域分析法，在图像处理技术中同样存在以上方法。

在图像复原技术中，经常需要将信号或图像变换到频域进行处理，其中傅立叶变换和离散傅立叶变换是最常用的图像变换方法。

当信号f（x）满足狄里赫利条件时，f（x）的傅立叶变换式定义为：

F（）=If（x）e吖撕“dx（2-1-7）其反变换式为：

f（x）=IF（f,t）P一72”。

du（21-8）在此f（x）必须满足只有有限个间断点、有限个极值点和绝对可积的条件，并且F（u）也是可积的。

实际上以上条件一般情况下总是可以满足的。

F（x）一般是实函数，而F（甜）是一个复函数，它由实部和虚部组成：

F（u）=R（甜）+（“）=IF（扰）lP朋”（219）其中：

I，（“）I=R2（“）+，2（“）m）=arctg措以F（u）U画出的频谱为幅谱，而O（u）U为相谱。

E（u）=F2）+，2（“）则称为能量谱。

二维离散傅立叶变换从以上一维傅立叶变换可以容易的推广到二维傅立叶变换，如果f（x，Y）是满足狄里赫条件，那么f（x，Y）的二维傅立叶变换F（u，v）必然存在尸（刚）=厂（x，y）e卅咖圳出砂厂（w）=fF（）e-J2x（u,+W）d“dv（2-110）（21-11）式中u，v是频率变量，与一维傅立叶变换一样，二维函数的傅立叶谱、相位谱第5页国防科学技术大学研究生阮：

】样蕾贞七学位论文和能量谱分别由下列关系式来表示：

1只“，叫=R2（甜，功+，2（“，v）l2矽（）=伽曙tg瓦I（U丽,V）E（u，V）=R2（甜，V）+，2（甜，V）若把连续信号加以抽样，变为离散信号，此离散信号的傅立叶正反变换分别由下面的两个式子表示：

x（m）=寺x（玎）P叫了其中m=01，N-1（2-112）x（”）=吉x（聊）e1下其qln=O，1，N-1（2-1-13）用=0其中，N为离散信号的周期，11为时间域变量，m为频率域变量，2rcN为基波频率，对于二维离散傅立叶变换而言，其正反离散变换表示式为：

F（州）=而1M刍-I缶N-Im，y删删1（2-1-14）式中，u=0，1，2，M-l，v=O，1，2，N-1而厂（x，y）=F（u，v）e【伽驯肌秒刀（2115）式中，x=0，1，2，M一1；

y=0，1，2，N-1以上M，N分别表示图像的长度与宽度，与连续的二维傅立叶变换一样，又称F（u，y）为离散信号f（x，Y）频谱，（甜，1，）为相谱，IF（u，V）I为幅谱，其表示式为：

只D=I舷叫=尉D+D（2116）I