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    基于運動模糊圖像的計算機復(fù)原技術(shù)研究

    2020-06-08 15:42孫啟航
    科技資訊 2020年11期
    關(guān)鍵詞:最小二乘法

    孫啟航

    摘? 要:運動模糊圖像復(fù)原是一種計算機圖像復(fù)原技術(shù),相對較為常見,廣泛應(yīng)用于在智能交通系統(tǒng)中。正由于運動模糊圖像應(yīng)用越來越普遍,本文重點分析研究了不同動態(tài)模糊圖像復(fù)原技術(shù)方法,采用了最小二乘法和L-R兩種不同算法對圖像復(fù)原處理進行研究,同時,結(jié)合交通系統(tǒng)常見標志作為研究例子,利用MATLAB進行仿真實驗,獲取兩種不同算法處理圖像后的效果,對兩種算法的仿真實驗結(jié)果進行比較研究。通過仿真實驗結(jié)果表明,L-R算法在交通道路指示牌中的復(fù)原處理效果優(yōu)于最小二乘法,更適合于復(fù)原處理運動模糊圖像。

    關(guān)鍵詞:最小二乘法? L-R算法? 運動模糊圖像? 圖像復(fù)原

    當利用紅外傳感器對圖像進行采集的時候,由于傳感器在曝光期間,采集圖像的設(shè)備與目標往往會發(fā)生相對運動,這時候圖像的質(zhì)量將產(chǎn)生退化現(xiàn)象,這種退化現(xiàn)象稱為運動模糊。運動模糊的出現(xiàn),不僅令圖像質(zhì)量相對變差,而且還會使目標發(fā)生變形。對于一些紅外弱小的目標,倘若出現(xiàn)運動模糊,不僅目標的像素減小,而且多數(shù)情況下的信噪比也將降低,目標檢測工作因而困難加劇。為了使接下來的圖像處理工作能夠順利進行, 因此要對模糊圖像采取復(fù)原技術(shù)。

    運動模糊圖像的恢復(fù)技術(shù)中,主要討論的是對運動物體拍攝出來的模糊圖像,通過一些特定技術(shù),進行精確的恢復(fù)處理,它已成為圖像恢復(fù)技術(shù)的重要研究方向之一,現(xiàn)階段廣泛用在了天文、軍事、醫(yī)學(xué)圖像、工業(yè)控制等科技領(lǐng)域,隨著科學(xué)條件和技術(shù)的不斷進步和發(fā)展,運動模糊圖像的恢復(fù)在其他領(lǐng)域中的應(yīng)用也越來越多,并且要求也越來越高,因此對運動模糊圖像的恢復(fù)開展工作,具有十分重要的現(xiàn)實意義。

    1? 運動模糊圖象的復(fù)原方法及其原理

    1.1 最小二乘法

    最小二乘法屬于線性復(fù)原方法,復(fù)原效果不錯,在IPT中這種最小二乘方濾波又被叫做正則濾波,也能夠通過deconvreg實現(xiàn)。

    由于在使用該方法復(fù)原圖像處理過程中,會增加一些約束條件,比如設(shè)置Q為f的線性算子,那么就可以將這個復(fù)原過程使用函數(shù)來表示,而就是服從約束的條件,并實現(xiàn)最小化。這種通過約束條件的極值問題又能夠使用拉格朗日乘數(shù)法來進行處理,此時就需要尋找,于是就能夠獲得下面的函數(shù):

    1.2 L-R算法

    Lucy-Richardson算法(L-R算法),L-R算法則是一種非線性的復(fù)原算法,主要通過迭代的方式來實現(xiàn)修復(fù)圖像,與前面介紹的最小二乘法是線性算法共同特點是復(fù)原過程可以用矩陣乘法來表示,而且矩陣都是分塊循環(huán)陣,從而可實現(xiàn)對比角,大大節(jié)省運算量。而L-R算法是非線性圖像復(fù)原方法,它的準則函數(shù)不能用W進行對比角,因而不能用線性代數(shù)的方法簡化運算。

    2? 基于MATLAB圖像復(fù)原技術(shù)仿真實現(xiàn)

    圖像復(fù)原是試圖利用退化過程的先驗知識使已退化的圖像恢復(fù)本來面目,即根據(jù)退化的原因,分析引起退化的環(huán)境因素,建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型,并沿著使圖像降質(zhì)的逆過程恢復(fù)圖像。前面所述的兩種運動模糊圖像復(fù)原方法均可在matlab環(huán)境下實現(xiàn),本文結(jié)合利用禁令交通標志對兩種不同算法的圖像處理進行仿真實驗,結(jié)合案例分析如下。

    2.1 最小二乘法的復(fù)原仿真實驗

    在MATLAB輸入原始圖,這個原始圖和上述使用的原始圖是一樣的,這樣更容易對比最小二乘法和其他兩種圖元修復(fù)方法的效果差別。通過調(diào)用Prewitt算法來對原始圖像進行提取,由于這個原始圖像屬于有噪聲,所以在無噪聲的復(fù)原過程中,采用了最小約束二乘方恢復(fù),整體效果不盡如人意。這個原始圖同樣在運動方向和x軸方向呈現(xiàn)45度角,其模糊距離達到了10個像素點,再通過Prewitt進行復(fù)原。

    2.2 L-R算法的仿真實驗

    在MATLAB的工作環(huán)境中,打開上面的原始圖,然后再輸入下面的代碼,從而采用L-R算法來對交通標示圖進行仿真實驗。由于這個圖像的運動方向和x軸正方向形成了45度,而且模糊距離為10個橡塑,經(jīng)過L-R濾波算法之后,能夠發(fā)現(xiàn)具有很好的振鈴效應(yīng),整體上復(fù)原效果較好。在不斷的優(yōu)化算法過程中,可以看出當MSE值越小,那么圖像的恢復(fù)情況就會越好,具體如圖1所示。

    2.3 兩種不算法對運動模糊圖像復(fù)原的仿真實驗結(jié)果比較

    從上述的兩種圖像復(fù)原算法的分析情況來看,L-R算法對交通道路標示的整體恢復(fù)效果優(yōu)于最小二乘法。在兩種不同的復(fù)原函數(shù)中,都采用了PSF函數(shù),這是因為在交通標示的動態(tài)模糊圖像中,可以符合這種PSF點擴散的特征,因此能夠從整體效果上還能夠接受,但是在很多生活中存在的動態(tài)模糊圖像,PSF點擴散的相關(guān)參數(shù)是不明確的,因此在運用PSF點擴散函數(shù)時,需要結(jié)合具體情況進行分析,然后在設(shè)置相應(yīng)的參數(shù)來進行恢復(fù)圖像。

    除了PSF點擴散函數(shù)之外,從實際仿真實驗結(jié)果分析可知, L-R算法比最小二乘法的復(fù)原效果更好,因為在復(fù)原交通標識圖形中,最小二乘法的噪聲圖像相對大,加之最小二乘法對噪聲的抑制能力不強,最終出現(xiàn)最小二乘法所復(fù)原的圖像仿真效果較差。

    3? 結(jié)語

    本文對禁令交通標志圖像進行了復(fù)原仿真實驗,并針對勻速的直線運動引起的模糊圖像為原始圖像,來研究其退化函數(shù)涉及到的參數(shù)的估計方法。并分析了運動模糊圖像的退化模型。然后通過MATLAB仿真軟件,重點分析了最小二乘法和L-R算法對禁令交通標示的復(fù)原仿真實驗研究,同時比較了兩種不同算法的復(fù)原效果。通過仿真實驗結(jié)果表明,L-R算法對圖像的復(fù)原處理效果更好,更適合于處理運動圖像。

    參考文獻

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