本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)模糊尺度檢測(cè)方法

  更多相關(guān)文章： 運(yùn)動(dòng)模糊 差分自相關(guān) 微分算子 頻譜估計(jì)法

【摘要】：由于運(yùn)動(dòng)模糊的普遍存在,導(dǎo)致影像質(zhì)量不斷下降。針對(duì)這個(gè)問題,提出一種改進(jìn)的二次微分自相關(guān)算法,以更精確地鑒別模糊尺度。采用一階微分算子將模糊圖片進(jìn)行微分,再用Sobel算子對(duì)其進(jìn)行二次微分,得到梯度圖像。之后對(duì)梯度圖像求自相關(guān),將其結(jié)果取平均值并繪制點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)鑒別曲線,通過計(jì)算零頻尖峰與負(fù)尖峰的距離,得出模糊尺度。通過MATLAB對(duì)不同圖像進(jìn)行多次仿真實(shí)驗(yàn),證明了算法的可行性。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的方法對(duì)模糊尺度的識(shí)別準(zhǔn)確度高、誤差較小,對(duì)模糊圖片具有更好的適應(yīng)性和抗噪性。
【作者單位】： 渤海大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 運(yùn)動(dòng)模糊 差分自相關(guān) 微分算子 頻譜估計(jì)法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41371425)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在相機(jī)的曝光時(shí)間內(nèi),相機(jī)與被拍物體產(chǎn)生相對(duì)運(yùn)動(dòng),拍攝的圖像就存在運(yùn)動(dòng)模糊。由于運(yùn)動(dòng)模糊的普遍存在,運(yùn)動(dòng)模糊圖像復(fù)原技術(shù)也隨之發(fā)展。然而,圖像復(fù)原的關(guān)鍵在于點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的確定,點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)有兩個(gè)重要參數(shù):模糊角度和模糊尺度。因?yàn)槿魏螏в薪嵌鹊哪：龍D像,都可以通過，

本文編號(hào)：880687