運動模糊退化模型以及傳統(tǒng)去退化方法分析目錄TOC\o"1-3"\h\u14182運動模糊退化模型以及傳統(tǒng)去退化方法分析 1300901.1模糊圖像退化模型 1119051.2運動模糊圖像退化模型 2180231.3模糊方向提取 31.1模糊圖像退化模型在圖像拍攝過程中，有時會由于環(huán)境光照、拍攝者的拍攝水平甚至是設(shè)備自身的問題產(chǎn)生各種不同程度不同類型的模糊，例如云天霧天產(chǎn)生的大氣模糊，拍攝時沒有調(diào)整好光圈大小而產(chǎn)生的散焦模糊，或是手沒有拿穩(wěn)相機產(chǎn)生的運動模糊。本節(jié)主要分析整體模糊圖像退化模型的共性。假定能采集到的自然清晰圖像為f(x,y)，在經(jīng)過一個模糊退化的過程，該過程可以看過原圖像經(jīng)過一個系統(tǒng)的變換H，之后在輸出結(jié)果上疊加一個噪聲n(x,y)，疊加方式可以是加性也可以是乘性，為了保持一致可以將乘型用對數(shù)轉(zhuǎn)換的方式化為相加的形式，設(shè)最終的模糊圖像為g(x,y)。圖1圖像退化模型模糊圖像的退化模型公式為g(x,y)=f(x,y)?H(x,y)+n(x,y)(2?1)對公式(2-1)進行傅里葉變換知G(u,v)=F(u,v)H(u,v)+N(u,v)(2?2)由上式(2-2)得到逆濾波公式F對F(u,v)求逆傅里葉變換，就得到復原圖像f(x,y)。[17]當沖激響應(yīng)函數(shù)H(u,v)在定義域(u,v)內(nèi)某些區(qū)域的值等于零或者非常小時，公式(2-3)可能會產(chǎn)生無解現(xiàn)象或者是不收斂，這就致使N(u,v)/H(u,v)變化很大，導致最終的結(jié)果與實際差異產(chǎn)生較大差異，整個函數(shù)進入病態(tài)函數(shù)的狀態(tài)。在定義域(u,v)上，H(u,v)幅度值會隨著向無限遠處延伸快速衰減，但噪聲N(u,v)則與之相反，它的變化趨勢幅度不大，這也就致使N(u,v)/H(u,v)的值在較外圍區(qū)域會很大，這也就意味著噪聲壓過了真實信號，所以圖像復原不能在(u,v)平面的外圍區(qū)域進行處理，M(u,v)=其中，w0的選取是排除H(u,v)傳統(tǒng)圖像恢復方法中H已知的情況為非盲圖像恢復，未知為盲圖像恢復。大多數(shù)情況下H是需要人為推導的，所以基本上處理的都是盲圖像恢復，但圖像去模糊是一個求逆運算的過程，求解過程很多變量未知，加上噪聲的干擾，這為去模糊帶來極大的困難。[18]1.2運動模糊圖像退化模型本文主要分析運動模糊圖像退化模型。運動模糊產(chǎn)生的原因是由于相機在曝光時間內(nèi)與拍攝物體存在相對位移而產(chǎn)生的模糊現(xiàn)象，比如說相機抖動模糊或者是高速行駛的汽車向外拍攝，人眼也是這種運作方式，比如我們在火車上有時往下望也能看到這種現(xiàn)象，圖2代表的是航拍器在移動拍攝過程中抓拍的圖像。圖2運動圖像圖像示例對于運動模糊圖像，系統(tǒng)函數(shù)H(u,v)中要確定的參數(shù)有三個：曝光時間T,x方向位移a以及y方向位移b。對于曝光時間來說，在拍攝中我們使用的設(shè)備可能會不同，而且操作設(shè)定的曝光時間也可能不一致，如果我們想通過概率估計的方法去確定曝光時間，可能會產(chǎn)生準確性問題以及會加大算法整體的復雜程度，因此在頻域不能確定運動模糊退化函數(shù)。那么就從兩個空間變量分析，如果要在空域建立退化函數(shù)那么就需要找到h(x,y)，那么我們來分析在空域上運動模糊是如何產(chǎn)生的，假設(shè)圖像僅在x方向上存在相對位移，那么就意味著圖像里的每一個像素點的亮度值與它x方向上的相鄰點產(chǎn)生了關(guān)聯(lián)，而其可以等效于對運動方向的相應(yīng)點的亮度值取平均。設(shè)原圖像f(x,y)中對于任意像素點(x0,y0)其灰度值為f(x0,y0)，可以通過分析得出經(jīng)過運動模糊后的圖像亮度值計算公式（2-5）:g(x,y)=其中l(wèi)是模糊長度，θ是模糊角度。圖3展示了像素點退化成的路徑，及其相關(guān)參數(shù)。圖3任意像素點運動模糊退化示意圖我們可以通過上述模型，如圖3中的參數(shù)所示，推導出模糊角度sinθ=b對照式(2-5)可以得到退化函數(shù)h(x,y)如下：h(x,y)=對于上述公示來說，依然還存在著兩個未知參數(shù)θ和l，θ為模糊方向，l為模糊尺度,而模糊尺度可以在已知模糊方向θ前提下通過自相關(guān)性推導出來，也就是只需知道模糊方向θ即可。1.3模糊方向提取本文是從頻域進行研究的，在參數(shù)估計之前我們先來分析下頻域模糊退化函數(shù)H(u,v)。H(u,v)=而圖像信息是屬于離散信息，不能使用連續(xù)的模型進行轉(zhuǎn)換，所以我們需要進行一個轉(zhuǎn)換推導，設(shè)一個圖像的像素排列為N×M，可知：H(u,v)=H(u,v)其中u=0,1,1...,M-1,v=0,1,1...N-1。公式（2-9）中使用函數(shù)名為抽樣函數(shù)，其性質(zhì)可以這樣理解，模糊退化函數(shù)可以在一定的條件下，其模值取為零，條件是當且僅當