模糊图像的Kalman滤波恢复方法

提出了一种利用Kalman滤波对模糊图像进行恢复的方法。当降质函数已知时 ,首先对模糊图像在一个方向进行傅立叶变换 ,然后在另一方向进行快速的Kalman滤波 ,将两维的恢复问题转化为若干个一维问题。为克服边缘效应 ,构造了原图像的镜像 ,并给出了滤波结果。

双重模糊图像的复原方法研究

如果观测图像同时受到两种模糊的影响而退化,则作用于图像整个退化过程的降质函数难以确定,而适用于降质函数未知的盲目去卷积等方法有其局限性。针对这种双重模糊情况,提出一种基于插值分析的分层复原方法,该方法首先对图像进行插值,以提高对低分辨率图像退化机理的分析能力,并在分析的基础上进行图像预处理。然后在图像复原的优化准则下,交互地选择出降质模型的最优参数组合,以得到两个降质函数,最后对原图像实施分层复原。通过实验分析,该方法的复原结果比较理想。

图像插值分析的交互式分层复原

为了复原模糊图像以得到可辨识的目标,分析相机与目标高速相对运动时产生的两种模糊性质,针对其退化函数难以确定的特点,提出一种基于图像插值分析的交互式分层复原方法,该方法首先对图像进行插值,以提高对低分辨率图像退化机理的分析能力,并在分析的基础上进行图像预处理。然后在图像复原的优化准则下,交互地选择出降质模型的最优参数组合,以得到两个降质函数,最后对原图像实施分层复原。对仿真图像进行实验,基本上恢复了目标图像的特征,证明该方法复原效果比较理想。