运动模糊图像复原算法

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【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。对于水平匀速直线运动的模糊图像而言，会在n/L处存在零点，其中n为整数，L为模糊的长度，因而图像在频率平面上存在一些垂直的等间距直线。对于任意方向运动模糊图像，例如β方向的模糊图像，其频谱一定在β+90°的方向存在暗线。图像频谱暗线的个数即为图像实际运动的距离，单位为像素。图1（a）显示lena图像由于运动模糊降质退化。在傅里叶频谱的图像中，如图1（b）平行深色的线条是显而易见的。

2.2 去模糊的新算法

4 结论

本文提出了一个精确性、鲁棒性较好的方法恢复模糊图像。对图像去模糊之前先做预处理，利用Butterworth带通滤波器先进行滤波，再结合Radon变换和Richardson-Lucy（RL）算法进行复原。实验结果证明本文算法能获得较好结果。

实际上，图像复原算法很多，无法判断哪种更好，只是适用的领域不同，因此本文还有改进空间，可以使该算法适合更多更广泛的图像。

【参考文献】

[1]程姝，赵志刚，吕慧显.顺序结构的运动模糊图像复原技术综述[J].计算机应用，2013（S1）：161-165，185.

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[3]赵志刚，程姝，王国栋.基于运动估计的模糊图像盲复原[J].光电子・激光，2012，（10）：2010-2016.

[4]M.A. Santiago， G. Cisneros， E. Bernues， Iterative desensitisation of image restoration filters under wrong PSF and noise estimates， EURASIP J. Adv[Z]. Signal Process（2007）， Art. No. 72658.

[5]Michal Dobe， Libor Machala.Blurred image restoration： A fast method of finding the motion lengthand angle[J].Digital Signal Processing， 20 （2010） ：1677-1686.

[6]阮秋琦.数字图像处理学[M].北京：电子工业出版社， 2001： 63-80， 305-312.

[7]乐翔，程建，李民.一种改进的基于Radon变换的运动模糊图像参数估计方法[J].红外与激光工程，2011，40（5）：963-969.