单幅模糊图像恢复的研究-开题报告(可编辑修改word版)

西北大学研究生学位论文开题报告

何处理噪声，但是需要知道图像较多的先验知识；Richardson 和Lucy 在原图像符合泊松分布的假设提前下提出了Lucy-Richardson（L-R）算法[14][16]，目前已被广泛应用于图像修复中，但是由于其对噪声的敏感性，使得修复后的图像中存在明显的振铃效应；Chan 等提出了基于变分法和偏微分方程（PDE）[19][20]的TV（Total Variation）盲去卷积模型通过交替迭代算计算模糊核与理想图像，利用模型中的正则化项来抑制复原过程中的振铃效应，但引入的TV 模型不符合图像形态学分布，导致对图像的纹理区域会产生错误的抑制；近年来，Bayes 分析、变分法、正则化方法、小波等技术应用到图像去模糊中，使图像去模糊效果不断得到改善。

虽然模糊图像的恢复结果得到不断的改善，但还远远没有达到人们的要求，这些去模糊处理的方法多多少少有其不足之处，仍然没有一种方法是绝对适合任何模糊图像恢复的，因此，继续研究图像去模糊是很有必要的。

2.研究思路及方法：

对于单幅模糊图像，已知的信息量非常有限。对于这样的一幅图像它没有关于噪声的信息，没有模糊类型的信息，因此在实际的去模糊过程中，若对于这样的图像去模糊处理，采用的去模糊处理的数学模型也不定，常见的有概率模型、变分模型等。去模糊算法的选择也与对点扩散函数先验信息的获知情况有关，对于点扩散函数信息知道的越多，去模糊算法的有效性以及去模糊的结果会有更精确。所以，实际去模糊过程中，可以先估计点扩散函数，在选取去模糊算法复原退化图像，也可以同时进行点扩散函数与原始清晰图像的估计，这样的算法会相对复杂，用时也相对较多。

复原图像模糊核的估计和噪声的滤除对于降质图像上网恢复是非常重要的环节。当滤除噪声不合理时会是原本模糊的图像更加难以辨识；当模糊核估计不准确时，恢复出来的图像也是模糊不堪的，因此这两个方面在图像的恢复中有着至关重要的作用。本文试图提出一个新的图像恢复流程。首先利用一种新的维纳滤波图像去高斯噪声算法，将图像中的噪声滤除，滤除噪声后的图像可以减少噪声对图像恢复的不良影响。在滤除噪声之后，将模糊图像识别分类。分类的目的是更加准确的估计出模糊核的参数，应用针对性的方法分别估计不同类型的模糊核。最后进行去卷积算法复原图像。

本文的主要研究思路包括模糊类型的区分、模糊核的估计、图像去模糊等[17]。第一，在模糊图像类别的区分中，虽然当前不存在关于图像模糊类型的统一区分方法，但是可以预料的是，如果在利用去模糊算法恢复退化图像前能够确定模糊核的模糊类型，则对于模糊核的计算以及去模糊算法的效果都会带来积极的影响。这也是本文研究想做出的一个尝试与突破。图像模糊类型较多，常见的大类有运动模糊、高斯模糊、散焦模糊等，而运动模糊与高斯模糊又更为普遍，运动模糊中匀速运动模糊占多数。基于以上考虑，本文在去模糊算法运行之前，事先将模糊核类型做一个粗区分，匀速运动模糊一类，剩下的模糊暂归于高斯模糊。如果时间充裕还可以将运动模糊在进行分类。在进行匀速运动模糊分类时，将会用到2 维Otsu 自适应阈值的快速算法[18]，这不仅使得图像滤波效果更加明显，还能提高实时性。第二，对于运动模糊，利用模糊图像空域与频域的信息以及Radon 变换[1]得到模糊核角度与长度，在之前的处理中，运动模糊图像的频域特性中会出现十字亮线，这影响了模糊图像的分类，因此应用改进算法，剔除十字亮线的存在；对于高斯模糊，利用盲去卷积直接估算模糊核。第三，最后利用改进的R-L 算法去卷积算法实现去模糊。

从以上所述的总体思路可以获得如下的流程图：

从上述流程图中可清晰的观察到本论文的基本的思路。在进行探究的过程中，对上述方案进行分析，实验，并修正该思路，最终提出一种恢复效果良好的去模糊图像，并且保证其有较好的实时性。主要

用matlab 或者C#仿真完成。

3.研究内容：

（1）研究图形致模糊的原因，并仿真实现多种模糊核并探究其特点；

（2）研究国内外关于单幅模糊图像恢复的传统方法及其改进方法，总结其优缺点；

（3）提出一种改进的关于单幅模糊图像恢复的算法；

（4）根据研究思路提出的方案进行仿真实验。

4.特色和创新点：

针对模糊图像PSF 的特点，鉴别出其属于哪种类型的模糊图像，按照设定好的分类进行有效的恢复；在计算各自的PSF 时都进行相关优化。最终在去卷积处理时应用改进的R-L 算法。

5.论文的基本框架：

第一章绪论

1.1图像去模糊的应用领域

1.2图像去模糊的研究现状

第二章图像去模糊的基本理论

2.1图像去模糊的基本模型

2.2图像去模糊的退化理论

2.3本文去模糊处理的流程框架

第三章模糊类型区分与模糊核估计

3.1模糊类型区分的基本思想

3.2模糊类型区分过程

3.3运动模糊参数估计

3.4高斯模糊参数估计

3.5本章小结

第四章采用改进的R-L 算法恢复图像

4.1图像去模糊的常见算法

4.2应用本文算法进行去卷积运算

4.3实验结果及性能分析

4.4图像质量评估

4.5本章小结

第五章总结与展望

6..参考文献：

[1]林荫，李翠华，黄建航.基于Radon 变换的运动模糊图像参数估计[J].计算机技术与发展，2008，18(1).

[2]张博，张文生，丁欣.基于Richardson-Lucy 的图像去模糊新算法[J].计算机工程与用，2011，47(34).

[3]Shan Qi,Jia Jiaya,Agarwala Aseem. High-quality Motion Deblurring from a Single Image[J]. ACM Trarnsactions on Graphics，2008，27(03).

[4]田宇.单幅运动模糊图像去模糊研究[D].长春：吉林大学计算机科学与技术学院.2011.

[5]Sun Shaojie,，Wu Qiong，Li Guohui. Blind image deconvolution for single motion-blurred image [J]. The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications，2010，17(3)：104 109.

[6]Helstrom C.W. Image restoration by the method of least squares[J]. Journal of the Optical Society of America，1967，57(3)：297 303.

[7]顾亚芳.高斯模糊图像的盲复原[D].南京：东南大学信息科学与工程学院，2005.

[8]Fergus R，Singh B，Hertzmann A，et al. Removing Camera Shake from a Single Photograph[J]. ACM Trarnsactions on Graphics，2006，25(3)，787 794.

[9]吴玲达，郝红星. 一种图像去模糊正则化恢复算法参数确定方法[J].国防科技大学报，2012，34(4).

[10]鲁晓东.一种运动模糊图像恢复方法的研究[D].武汉：华中科技大学计算机科学与技术学院，2006.

[11]张军，韦志辉.一种基于卷积积分的图像去噪变分方法[J].中国图象图形学报，2008，13(9).

[12]Lu Yuan，Jian Sun，Long Quan，et al.Image Deblurring with Blurred/Noisy Image Pairs[J]. ACM Transactions on Graphics.2007.03.

[13]Richardson W.H. Bayesian-based iterative method of image restoration[J]. Journal of the Optical Society of America，1972，62(1)：55 59.

[14]衣晓飞，陈福接，杨学军. 基于维纳滤波的图像模板匹配[J].计算机研究与发展，2000，37(12).

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[19]Chan T.F.，Wong C.K.Total variation blind deconvolution[J]. IEEE Transactions on Image

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[20]Chan T.F.，Wong C.K.Convergence of the alternating minimization algorithm for bind deconvolution[J]. Linear Algebra and its Applications，2000，316(1-3): 259-285.

答辩专家组对开题报告的评议：

1.对选题依据、研究思路的科学性、可行性、及创新性的评价：

2.存在的主要问题和改进措施：

3.□通过□修改后通过□不通过

专家组组长签名：

年月日