运动模糊图像的恢复技术研究*

陈 英，洪晨丰

(南昌航空大学 软件学院，江西 南昌 330063)

0 引 言

计算机领域在近年来的急速进步与图像存储在日常生活中逐渐普及，焦距、相机抖动和目标物体的运动等因素都是图像模糊的原因，同样因为这些因素，导致了图像信息发生小不服或与空间的大面积退化，从而使图像信息存储与使用发生错误[1]。于是针对模糊图像恢复问题，近年来已经出现许多相关研究，如Zhang F等人[2]提出了基于L0—正则化和模糊核估计优化的盲图像去模糊算法，通过L0来表示模糊核的梯度与强度，从而获得了良好的稀疏性和较少的噪声。Ma C等人[3]利用对象概率，结果丰富度与局部对比度三个信息提出基于SalientPatch的去模糊算法，加快了模糊核估计的同时保证了大尺寸模糊图像的高质量恢复。Wang R等人[4]针对无人机设备而产生的模糊图像通过训练分类器来达到图像模糊恢复的实现。Wang K等人[5]提出了基于步进边缘的去模糊算法，通过操作多尺度框架来进行去模糊的算法。黄宇涵等人[6]论证了点扩散函数在频域内的零点特性以及两次傅里叶同态变化的方向特性，针对这两个特性提出了运动模糊方向的估计方法与两种模糊距离的估计方法，并通过维纳滤波进行图像的恢复。朱立夫等人[7]根据所求点扩散函数，利用Lucy-Richardson迭代算法对运动模糊图像进行复原。白响恩等人[8]利用Radon确定点扩散函数的模糊角度以确定模糊尺度后，对不同模糊程度的图像计算参数并复原。上述文献主要研究方案多以特定图像为研究对象，以图像模糊核估计与模糊核特性为主要研究方法，并未对模糊图像类型进行广泛的研究。……