一种改进的基于Radon变换的运动模糊图像参数估计方法

运动模糊是导致图像降质的最常见因素之一。此类图像的复原很大程度上取决于对点扩散函数的准确估计。对于匀速直线运动的模糊图像,运动方向和模糊尺度是确定点扩散函数的两个关键参数。介绍了Radon变换的数学原理及用其估计运动模糊方向的思路、步骤;针对实际拍摄的模糊图像频谱中严重影响原算法的十字亮线现象,分析了其成因,并提出了一种改进算法。算法根据十字亮线的特性,采用频谱分块的思想以消除检测干扰。实验结果验证了算法的正确性和有效性。

一种空间自适应正则化图象盲复原算法

图象盲复原所面临的主要问题是可利用信息的不足 ,所以必须充分利用图象本身及成像系统的先验信息 .为此 ,结合模糊先验辨识的思想 ,给出了一种新的空间自适应正则化算法 ,该算法先用交替最小化的迭代方法对模糊进行先验辨识 ,然后利用辨识结果 ,用各向异性扩散进行图象复原 .算法充分利用了图象及成像系统 (或点扩散函数 PSF)的分段平滑特性 ,同时又利用各向异性扩散的概念 ,使得正则化不仅在程度上 ,而且在方向上都是空间自适应的 ,从而能够有效地进行图象盲复原 .仿真结果表明 ,该算法的复原效果优于空间自适应各向同性正则化 (SAR)算法 ,其收敛性能优于空间自适应各向异性正则化 (SAAR)算法 .