短模糊尺度下运动模糊参数的频域识别方法

为较精确地识别短模糊尺度下图像的运动模糊参数,提出了Hough变换、Radon变换和曲线拟合相结合的模型。对频谱图进行分析,指出MRT算法误差较大,建立了Hough变换线检测取最长直线角度的模型鉴定模糊方向。针对模糊方向上的Radon变换曲线,利用相邻波谷位置差剔除奇异值求均值的方法检测暗条纹间距,继而通过曲线拟合鉴定模糊尺度。建立了图像列宽、暗条纹间距和模糊尺度之间的通用关系模型。仿真结果表明,该算法实时性好、精度高、抗干扰能力强。

Radon变换对短模糊尺度下匀速直线运动模糊参数的准确估计

为提高短模糊尺度下的运动模糊参数估计精度，提出了一种改进的基于Radon变换的频域估计算法。算法对运动模糊图像傅里叶变换频谱图做Radon变换，利用运动模糊图像频谱图在垂直于条纹方向下Radon变换时为明暗投影线的特性，在Radon变换图中确定明暗投影线，由该投影线对应的Radon变换角度和运动模糊图像的分辨率求解运动模糊参数。对Lena图像的仿真结果表明：当模糊尺度为5～10时，对模糊方向的估计误差小于1°，对模糊尺度的估计误差小于0．5个像素，优于现有算法的估计精度。

视频透视增强现实系统中的运动模糊研究

针对Radon变换对增强现实运动模糊中短模糊尺度无效的问题,提出一种将Radon变换和Canny边缘检测相结合,并基于视频透视的虚拟物体运动模糊模拟算法。采用Canny边缘检测和Radon变换方法,获得点扩散函数参数和基于GPU实现运动模糊的实时渲染。实验结果证明,该算法在视频透视增强现实系统中,对于长短模糊尺度都能较好地模拟运动模糊效果,从而实现虚实场景的无缝融合。