基于Radon变换的运动模糊方向估计的改进算法研究（英文）

运动模糊图像的复原在天文,军事,工业控制,道路监控和刑侦方面具有重要的现实意义。在研究运动模糊图像复原中,对点扩散函数PSF(point spread function)的估计是关键点也是难点。通过对运动模糊图像进行傅里叶变化,得到其明暗相间条纹的频谱图。基于亮条纹的方向和运动模糊方向垂直的原理,利用Radon变化求解频谱图中亮条纹的方向,从而得到PSF中的运动模糊方向。由于模糊图像频谱图中十字亮线的存在,直接影响了实验结果的准确性,因此对于十字亮线产生的原因进行了分析,提出一种简单有效的去除十字亮线干扰的算法。实验结果表明:该算法简单、有效,能准确测量出模糊方向,误差控制在1°之内。

基于频谱分析的运动模糊图像参数检测

为了提高运动模糊图像的运动方向和运动像素的检测精确度,本文提出了基于频谱分析的运动模糊图像参数识别的改进算法,从频谱分析的角度出发推导了暗条纹宽度、图像大小、条纹倾斜角度与运动尺度、运动像素之间的关系;采用二次傅里叶变换的方法细化亮条纹,分析并简化了条纹倾斜角与运动方向角之间的关系;分析了频谱中十字亮线产生的原因及位置,提出了去除十字亮线的新方法;然后,对处理后的频谱进行Radon变换,根据变换结果得出模糊图像的运动方向和运动像素。实验证明,该算法能够检测出不同大小模糊图像的运动方向和运动像素,检测误差控制在0.5°、2个像素的范围之内。

运动模糊角度检测的两种改进方法

运动模糊图像复原的关键点在于模糊角度和模糊长度的获取,针对运动模糊图像频谱图中十字亮线影响模糊角度检测精度的问题,提出了两种改进方法。在Radon变换的基础上,通过对模糊图像频谱图进行非中心化和二次傅里叶变换细化条纹信息,来减小十字亮线对模糊角度检测精度的影响。对比实验表明,改进的两种方法能提高1°~3°的模糊角度检测精度。

频谱预处理模糊运动方向鉴别的改进算法

为了提高匀速直线运动模糊图像的运动方向检测精度,提出一种基于频谱预处理的模糊运动方向鉴别改进算法。首先,通过对模糊图像的频谱图执行两次傅里叶对数变换,实现频谱图的亮条细化处理;然后,以亮条细化后的频谱图为研究对象,采用滑动邻域操作实施频谱图的二值化处理,剔除图像中的噪声和十字亮线,得到频谱图的预处理图像;最后,对预处理图像执行Radon变换,检测图像中的直线成分,并将检测结果映射为模糊图像的运动方向。实验数据显示,在不同模糊尺度和运动方向环境下,本文算法始终能够将运动方向的检测误差控制在0.5°的有效范围之内;实验结果表明,本文算法的运动方向检测精度优于其他同类的算法。