摘要: 本设计分析模糊图像产生的原因，对出现模糊或混入噪声的运动图像建立数学退化模型，按图像恢复准则还原图像。当图像频率特性与噪声已知或部分已知，用维纳滤波复原图像可有效减小边缘误差和抑制噪声，而结合图像像素灰度平滑条件时复原效果能近乎完美。用逆滤波复原图像在有噪声时复原效果要比维纳滤波复原效果通常差很多。设计中的两种滤波依靠软件MATLAB来实现。59194

毕业论文关键词：运动模糊图像，图像复原，MATLAB，逆滤波，维纳滤波

Abstract：The cause of the fuzzy image is analyzed, and the mathematical degradation model of the motion picture is established, and the image restoration criterion is restored.. The design principle of the method of Wiener filtering, when the image frequency characteristic and noise with known or partially known, Wiener filtering method can effectively reduce the margin for error and suppress noise, and combining with the image pixel gray smoothness conditions restoration effect is almost perfect. In the noisy situation, it will normally have a poorer effect to recover the image through Wiener filtering compared to inverse filtering. These two different filterings will be achieved through software MATLAB.

Keywords：motion blurred image , image restoration , MATLAB , inverse filtering , wiener filtering

1  绪论 5

1.1  课题的背景、研究意义 5

1.2  图像复原原理及图像模糊消除算法 5

1.3  维纳滤波与逆滤波 5

1.4  MATLAB函数 6

2  图像噪声及退化的数字模型 6

2.1  噪声及模糊 6

2.2  图像基本退化模型 8

3  退化图像实现复原 9

3.1  维纳滤波复原法 9

3.2  逆滤波复原法 10

3.3  去除由匀速直线运动造成的图像模糊 12

3.4  运用MATLAB实现图像复原 13

4  维纳滤波与逆滤波的MATLAB仿真实现 14

4.1  有噪声模糊图像复原[10] 14

4.2  无噪声模糊图像复原 15

4.3  图像的复原效果对比结果 15

4.4  动态图像处理 15

结论 18

参考文献 19

致谢 20

1  绪论

1.1  课题的背景、研究意义  

   近年来我国一直力求建成和谐社会构建美丽中国，做好城市建设中的交通监控管理工作为重任之一，因此需要开发智能电子图像稳定清晰化系统。随着现代科技信息不断升级，开发这样一个智能电子图像稳定清晰化系统成为可能。拍摄时由于镜头与拍摄目标的相对运动会形成运动模糊，例如拍摄疾驰的车辆，通常会在目标（车辆）图像上产生运动模糊，图像的质量下降使得图像中的目标难以确切辨识。除了本设计主要研究交通监控管理的应用，生活中还有许多有关近似匀速运动模糊图像的例子，如微观上的微粒运动研究、军事上的侦查监测、体育上的赛事监控以及当手持照相机因抖动得到的图像都有可能“退化”，即匀速直线运动致使图像可能出现模糊、失真或混入噪声的现象，所以使得图像质量下降，为了便于研究分析必须对模糊图像进行复原处理以获取清晰的目标图像。总的来说，研究运动模糊图像的复原技术具有重要的现实意义。