【摘 要】
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图像复原是图像处理领域的重要课题,获取图像信息时不良因素导致图像降质的情况时有发生,对模糊图像的复原具有较大的探索价值和实际意义,如何复原出更清晰图像是图像去模糊
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图像复原是图像处理领域的重要课题,获取图像信息时不良因素导致图像降质的情况时有发生,对模糊图像的复原具有较大的探索价值和实际意义,如何复原出更清晰图像是图像去模糊的主要任务。本文以MATLAB为软件平台,完成对运动模糊、离焦模糊、高斯模糊的判断和复原,并通过实验验证了改进算法的有效性和适用性。论文主要包括以下内容:首先,查阅大量文献,对比不同复原方法的优缺点,并最终确立将模糊图像先分类,再复原的思路。其次,模糊图像经过频谱处理呈现出与模糊类型相关的特征。运动模糊频谱图由明暗相间条纹构成,离焦模糊频谱由明暗相间圆环构成,二者频谱独有的特点既能分辨出模糊类型,同时依据明暗条纹的角度和间隔距离估计模糊核参数,以获取点扩散函数参数。对于频谱图无明显特点模糊图像本文都视为高斯模糊,采用盲去模糊算法对其模糊核和模糊图像同时估计。最后,针对已确定出模糊核的运动模糊和离焦模糊采用融合噪声均方值与信息熵的Wienner滤波算法复原,充分利用先验知识,使复原结果更准确地接近清晰图像;针对高斯模糊采用添加迭代阈值分割支持域的IBD算法复原,使算法收敛域得以有效修正;文章最后,通过实验对复原图像进行主观与客观评价,验证改进算法的正确性和可行性。
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