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论文研究-一种运动模糊复原图像的图像增强算法 .pdf 评分

一种运动模糊复原图像的图像增强算法,赵琳,,采用Radon变换和自相关方法结合超分辨力复原算法对重度模糊图像进行复原可以取得较好的复原效果,但是模糊图像的噪声在复原过程中�
山国科技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn (a)原始图像 c)模糊图像频谱 (e)(c)的阔值化处理 (a) Original image (c) Blurred Spectrum (e) Threshold of(c) 2000 2潘 (b)运动模糊图像 (d)图(c)的 Radon变换 (f)图(e)的 Radon变换 (b) Motion blurred imag ( d)Radon Transform of( (f)Radon Transform of(e) 图2运动模糊图像的 Radon变换 Fig 2 Radon Transform of motion blurred image 75 对原始图像f(图2(a)作方向为45°,长度20个像素的匀速直线运动模糊退化待到图 像g(i八(图2(b),其 Fourier变换频谱G(i,j如图2(c),其中有若T相互平行的条带。从空间 频率角度分析,沿着某方冋的运动模糊可视作低通滤波器,图像的高频成分在该方向受滤波 器作用出现峰谷值父替现象,这些峰谷值的集合形成与运动方向乖直的条带。变换投影线角 80度对频谱图像进行 Radon变换得图2(d), Radon变换图上最大值所对应的角度0即运动方 由于图像噪声因素的影响,对频谱图像进行适当的阈值处理后再进行 Radon变换,可以提 高刈运动方向的判别精度。采用全局平均值与局域平均值的比较,对频谱图像图2(c进行阈 值化处理得到图2(e),对图2(e)进行 Radon变换得到图2(f),根据图2(f测定角度的精度得到 明显的提高。 85 基于自相关运算的匀速直线运动模糊图像的模糊长度估计 设3个点像索的图像(如图3(a)经过8像素的水平运动模糊(图3(b),其沿着运动方向 的导数(图3(c)在两侧边缘处取值相反,对图3(c)求自相关在边缘处取反向极大值,在模糊 长度处取正向极大值,得到如图4所示的自相关曲线,由两个极小点的间距I可通过(4)式 求得模糊长度L,即通过对运动模糊图像的导数图像求自相关可以估计运动模糊的长度 L=(L'+1)/2 3 国利技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn )3像素图像 (b)8像素的模糊图像 (c)模糊图像的导数 (a) Three pixels image (b) Motion blurred image with 8 pixels (c) Derivative of the blurred image 图33像素模凝图像的导数 Fig 3 Derivate of blurred three pixels image 5像 ≤QU 图4.基于自相关的运动模糊幅度估训 Fig 4 Estimation of the blur cxtent by autocorrelation 图像复原算法 (1)采用 Radon变换估计出运动模糊方向(0∞<0180°) 105(②)将运动模糊图像向旋转角θ,变成水半方向运动模糊图像,通过自相关处理估计模糊 长度l (3)将估计的θ和,结合采用 MPMAP法(5)式),达代出复原图像,实现对运动模糊图像 的盲复原。 fi expe 1 ch-a (5) 110 其中,U(为Gibs分布中的能量函数,其应小于某一恒定能量函数;h为点扩散函数; a为 Lagrange乘子;β为步长因子,用于控制算法的收敛特性和速度;n为迭代次数,一般 取佰在100至300之间,n偏小会影响对细节信息的复原,n偏大则耗时较大且易导致噪声 放大,影响复原结柴[4]。 基于最小二乘多项式回归法的图像增强 理论 采用最小二乘多项式回归法先针对图像的每一行拟合,再对结果图像的每一列拟合 可实现对原始图像的增强。由」图像数据在行方向上与列方向上的变化不是简单的线性规 则,所以对行方向上与列方向上的数据采用直线拟合虽然简单,但是会造成一部分的估计值 严重徧离真实值。为简化对图像数据进行拟和的计算并降低噪声影响,在此提出一种技术: 120将每一行与每一列数据分割成带有重叠区域的子区间,在这些子区间内对数据进行曲线拟 和,即对图像的每一行与每一列采用重叠的分段线性分割技术以确保接近图像的真实值 山国科技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn 首先对图像的每行像素采用多项式最小二乘拟和。假设图像L的每个像素P=(x,y) 都具有唯一确定的亮度值J(p)=l(x,y)。像素的坐标(x,y)必须是整数,且其取值范围为: l≤x≤Hr,1≤y≤L (6) 其中H和Ⅰ是图像的分辨力。 Subinterval I Subinterval 3 Subinterval i Subinterval ubinterva Subinterval厚 图5采用多项式最小二乘准则对行像素进行分割 Fig. 5 The division of a line pixel for polynomial least square criterion 130 假设图像的每行的数据被平均地分割成等长度为m的n个了区间,即每个了区间 包含有m个离散像素(见图5),任意两个相邻的子区间都是有重叠区域的,为了描述这个重 叠效果,引入重叠因子δ,定义为重叠部分像素数与子区间像素数的长度之比。于是,每一 行图像的重叠像素总数q就可以表示为 lr 135 由于原始图像的数据是离散的,所以也应该使所设计的参数空间与之相适应地离散化。 也就是说q应该整数化。这里采用取整的办法,根据式(7)所计算出来的重叠总数,如果正 好是整数则不便,如果是非整数,则取与之最接近的人于它的整数。n,m和q关系可以 表示如下 L=n m (8) 对于式(8),它取决于每一行的子区间数目 L-g mr -q 与m和q相一致,图像行的长度L可能不会正好分割成n2个子区间,例如根据式(9) 计算出来的n;不一定是整数。同样采用上面取整的原则,根据式(9)计算得结果,如果是整 数,则采用这个数,如果不是整数,则取与之最接近的大于它的整数。然后,每个子区间包 145含有m个像素,除了最后一个子区间,如图5所示。假设第i个子区间内的像素y坐标分 布在[s,e区间上,则该区间的开始与结束像素的哗标可以由计算得到 S=(2-1m,-g)+1,=12, qr)+mr Li=n 对于第i行第j个子区间的衰退因子为给定的数据提供了多项式拟和,拟和公式可以表 如下 150 (11 下面以第50行的像素为例详细阐述算法是如何进行并得到行像素估计的。首先,第50 山国科技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn 行像素被平均分成2个没有重叠的区间,然后计算每个区间的回归线,虽然这两条拟和曲 线非常接近实际数值,但是这两条曲线之间存在着中断。为了避免这种中断并且使得拟和曲 线更加平滑,需要融合在每一个区间内得到的评估。这里我们采用重叠技术将曲线融合在 155起。该重叠技术将两个区间分割成具有一部分重叠区域的形式。也就是说,重叠率必须大于 零以便临近的直线可以共亨同一部分原始数据。为了将两条相邻的线融合在一起采用了一种 引入权重因子W的权重算法。 对于拟和曲线和,在子区间i和(计+1)的重叠部分,可以采用以下方法将两条 线进行融合。 160 1(“(y)=(-y(x,y)+形(x,y),(,+m-9)≤y≤e(2 其中,线性权重因子W与坐标y有关 S.-1.+ s+mr-qsyse (13) e -s 通过应用重叠技术,分离的线段可以组成平滑的由线。 在对图像的列进行处理时,获取列像素估计的过程与获取行像素佔计相似。假设每一列 165的图像数据被分割成n个长度为m2的子区间,对于每一列其相邻的两个子区间的像素重叠 率为c,于是每一列像素中的重叠像素总数q以及分割的子区间数量n分别为 (14) q 采用相同的取整算法,如果根据(14)式和(15)式计算得到的这两个参数为整数,则直接采用 170如果是非整数,则采用与他们最接近的较大整数。 增强算法 所提算法分为以下几个步骤 (1)获取复原图像的每个像素的强度信息。采用盲复原算法从运动模糊图像获取的复原图像 釆用灰度图柊式显示,每个像素的强度包含了复原图像在该位置处灰度信息。强度由8位整 175型数格式表达256阶不同灰度 (2)采用一系列连续的分段由线分别对图像的行像素进行最小二乘多项式回归拟合 (3)由步骤(2所获得的新图像l(x,y)将作为下个步骤的输入图像; (4)采用一系列连续的分段曲线对新图像/(x,y)的列像素进行最小二乘多项式回归拟合; (5)由步骤(4)所获得的新图像l(x,y)即是最后的增强过的图像 180 评价参数 为了评价图像増强的效果,采用2种传统的客观评价参薮来检验算法是否具有效果,分 别是均方差(MSE)和峰值信噪比(PSNR)图。由于MSE和PSNR只能用来描述处埋后图像相 比较原始图像的保真度,而难以说明处理后图像的改善程度,故又引入质量因了Q作为评 价参数 185 假定退化图像为T,原始图像为I,则通用图像质量指标Q定义为 国科技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn 40 (14) (x+σ)[(x)2+(v)2] 其中 ∑∑(1-x) MA-1 M-1 ∑∑(7-y)2 (15) ∑∑(1-x)(;-以),x=∑ MN ∑∑T i=1=l Q可展开表示为 20 190 (16) 0.0 )-+(y + Q是反映了退化图像(或者复原图像)较原始图像的接近程度,变化范围是-1,1],综合反 映了相关度偏差[-1,1],亮度失真[0,1和对比度失真[0,1个因素的乘积。当测试图像T=I 时,得到最佳结果,Q的值为1。Q的绝对值越小,图像质量越差。Q的优点是能够对人眼 枧觉感知有明显质量区别的图像做出较精硝的质量评价。 模拟仿真与实际试验结果 因为运动模糊图像的复原图像包含各和复杂的情况,所以要求増强算法具有针对噪声的 鲁棒性。分别针对"¨Lenaˆ图像和实际的运动模糊图像的复原图像开展了试验。模拟仿真试验 用于研究增强算法所能达到的效果)获取相对适宜的算法参数,实际图像的试验则用于鉴定 所提算法是否针对运动模糊图像的复原图像具有明显的增强效果。 200 表1基于不同mq组合的评价参数结果 Table 1. Results of evaluation parameters vary with m-q 4-2 6-2 8-2 10-2 8-4 10-4 MSE 0.0107 0.0112 0.0103 0.0094 0.0093 0.0098 PSnR 20.0593 20.0875 19.9551 20.1075 20.0076 20.0975 Q 0.8975 0.8998 0.8875 0.8866 0.8779 0.8847 SEb 0.0072 0.0054 0 0066 0.0068 0.0058 0.0065 PSNR 22.0884 23.377 22.7803 2|.7548 2|9853 220178 0.9257 0.9374 0.9287 0.8994 0.9192 9175 首先采用加入高斯白噪声的运动模糊‘ienaˆ图像作为原始图像。为实现算法的鲁棒性首 205要问题是确定合适的参数。采用所提算法对复原图像进行处理,对」不同设计参数的组合 m-q,处理结果的泮价参数如表1所示。 带“a”下标的结果衣示添加噪声的"Lena'图像相对于原始“Lena'图像的评价参数;带“υb 下标的结果表示消除噪声的¨Lena'图像相对于原始"¨Lena'图像的评价参数。从表Ⅰ可以清楚 地看出当m和q分别取值为6-2时,客观评价参数有较为明显的改善。大量其它参数组合 210的实验证明6-2是最优的控制因子组合,据此可以得到质量最好的图像。实际仿真显示图像 能得到更好的增强,当m增大时图像的细节信息丢失越多去除噪声效果越眀显。当用最好 的引子数值为参数设计预测最优配冒设计时,预测随着实验的确定而确定ε对于确定的实验, 国科技论文在线 ttp:/www.paper.edu.cn 控制因了的数值取其最住数值,噪声因了的数值在‘定范围之内变化。取m=6,q-2,权 重因子取跟“Lena”伤真图像一致的0.5。 采用基于 Radon变换的超分辨力盲复原算法针对匀速模糊图像的处理结果如图6(a)所 示。从图中可以看出关于汽车牌照的有价值信息被复原出来,但是图中还存在很多噪声和振 铃效果从而影响了观察效果。图6b)是采用所提增强算法所得到的结果,其客观评价参数分 别为MSE-1.6573×10-5,PSNR-477728,Q=0.993。所提算法针对运动模糊复原图像具 有较好的增强效果并能有效抑制随杋噪声和振铃效应的影响。 220 (a)复原图像 (b)图(a)的增强图像 (a) restored image b) Enhanced image of(a) 图6复原图像的增强 Figure 6 Enhancement of restored image 225 结论 本文针对山超分辨丿盲复原算法得到的低信噪比复原图像,提出基于最小二乘多项式回 归拟合的图像増强算法。通过仿真模拟试验、实际复原图像试验以及主客观评价参数验证了 所提算法能够有效抑制噪声干扒、突岀图像细节信息。算法中所釆用的最优化控制因子随着 不同的实验而变化,所以在选取最优控制因子方面还有许多工作要做 230 参考文献 [1 SANG KYU KANG, MiN JI HONG and JOON KI PAIK. " Simultancous Digital Focusing and Motion Blur Removal Using Segmentation Based Adaptive Regularization"[C]. SPIE Visual Communications and Image Processing,4310,776-786(2001) 235 [2]CHEN Xi-chun, CAO Feng-mei, JIN Wei-qi. "Recursive Model of Forward Motion Blurred Image Based on Polar Coordinates"[J]. Acta Photonica Sinica, 36, 552-556(2007) [3] WANG Yao-ming, WANG Hao. Radon Transform and its Application to Image Recognition"[J] Journal of ShangHai dianJi University, 8, 6-11(2005) 4sU Bing-hua, JIN Wei-qi, Niu Li-hong, et al. Poisson-Map Super-Resolution Image Restoration Algorithm 240 Markov Constraint"[J]. Acta Photonica Sinica, 31, 492-496(2002 [5 Nevis, A, "Low contrast enhancement for electro-optic data, Proc. SPIE, 3079, 333-344(1997) [6] Nevis, A, Bryan, J, Taylor, J s, Cordes, B,"A baseline object detection algorithm using back-ground anomalies 7] CHEN Hua, Jin Wei-qi, ZHANG Nan, et al. "A Restoration Method for 3D Image of the Wide-Field 245 Microscope Based on the Network"[J. Acta Photonica Sinica. 35, 473-476(2006) [8 NIU Li-hong. NI Guo-qiang, SU Bing-hua.RBF Ncural Nctwork Bascd Image Fusion Restoration Approch"[J]. Acta Ph Sinica,35,3l6-320(2006) [9]. Wang, A C Bovik,A universal image quality index, "IEEE signal processing letters, 9, 81-83(2002)

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基于MATLAB的运动模糊图像复原算法研究(含噪声干扰)

有段时间需要做图像复原的研究,就用了平时用的比较多的MATLAB平台。利用的是MATLAB的工具箱,但各个参数的设置我都研究了一段时间,也参考了萨冈雷斯的关于图像处理的著作。程序前半部分不含噪声用了四种滤波法,后半部分加入了噪声干扰,也做了一些简单的分析 。希望对有需要的朋友有所帮助。

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运动模糊图像复原技术及其应用

运动模糊的基础知识,和经典方法,初学者很有用,如果需要其他帮助,请留言。

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