基于运动模糊图像的计算机复原技术研究

孙啟航

摘  要：运动模糊图像复原是一种计算机图像复原技术，相对较为常见，广泛应用于在智能交通系统中。正由于运动模糊图像应用越来越普遍，本文重点分析研究了不同动态模糊图像复原技术方法，采用了最小二乘法和L-R两种不同算法对图像复原处理进行研究，同时，结合交通系统常见标志作为研究例子，利用MATLAB进行仿真实验，获取两种不同算法处理图像后的效果，对两种算法的仿真实验结果进行比较研究。通过仿真实验结果表明，L-R算法在交通道路指示牌中的复原处理效果优于最小二乘法，更适合于复原处理运动模糊图像。

关键词：最小二乘法  L-R算法  运动模糊图像  图像复原

当利用红外传感器对图像进行采集的时候，由于传感器在曝光期间，采集图像的设备与目标往往会发生相对运动，这时候图像的质量将产生退化现象，这种退化现象称为运动模糊。运动模糊的出现，不仅令图像质量相对变差，而且还会使目标发生变形。对于一些红外弱小的目标，倘若出现运动模糊，不仅目标的像素减小，而且多数情况下的信噪比也将降低，目标检测工作因而困难加剧。为了使接下来的图像处理工作能够顺利进行， 因此要对模糊图像采取复原技术。

运动模糊图像的恢复技术中，主要讨论的是对运动物体拍摄出来的模糊图像，通过一些特定技术，进行精确的恢复处理，它已成为图像恢复技术的重要研究方向之一，现阶段广泛用在了天文、军事、医学图像、工业控制等科技领域，随着科学条件和技术的不断进步和发展，运动模糊图像的恢复在其他领域中的应用也越来越多，并且要求也越来越高，因此对运动模糊图像的恢复开展工作，具有十分重要的现实意义。

1  运动模糊图象的复原方法及其原理

1.1 最小二乘法

最小二乘法属于线性复原方法，复原效果不错，在IPT中这种最小二乘方滤波又被叫做正则滤波，也能够通过deconvreg实现。

由于在使用该方法复原图像处理过程中，会增加一些约束条件，比如设置Q为f的线性算子，那么就可以将这个复原过程使用函数来表示，而就是服从约束的条件，并实现最小化。这种通过约束条件的极值问题又能够使用拉格朗日乘数法来进行处理，此时就需要寻找，于是就能够获得下面的函数：

1.2 L-R算法

Lucy-Richardson算法（L-R算法），L-R算法则是一种非线性的复原算法，主要通过迭代的方式来实现修复图像，与前面介绍的最小二乘法是线性算法共同特点是复原过程可以用矩阵乘法来表示，而且矩阵都是分块循环阵，从而可实现对比角，大大节省运算量。而L-R算法是非线性图像复原方法，它的准则函数不能用W进行对比角，因而不能用线性代数的方法简化运算。

2  基于MATLAB图像复原技术仿真实现

图像复原是试图利用退化过程的先验知识使已退化的图像恢复本来面目，即根据退化的原因，分析引起退化的环境因素，建立相應的数学模型，并沿着使图像降质的逆过程恢复图像。前面所述的两种运动模糊图像复原方法均可在matlab环境下实现，本文结合利用禁令交通标志对两种不同算法的图像处理进行仿真实验，结合案例分析如下。

2.1 最小二乘法的复原仿真实验

在MATLAB输入原始图，这个原始图和上述使用的原始图是一样的，这样更容易对比最小二乘法和其他两种图元修复方法的效果差别。通过调用Prewitt算法来对原始图像进行提取，由于这个原始图像属于有噪声，所以在无噪声的复原过程中，采用了最小约束二乘方恢复，整体效果不尽如人意。这个原始图同样在运动方向和x轴方向呈现45度角，其模糊距离达到了10个像素点，再通过Prewitt进行复原。

2.2 L-R算法的仿真实验

在MATLAB的工作环境中，打开上面的原始图，然后再输入下面的代码，从而采用L-R算法来对交通标示图进行仿真实验。由于这个图像的运动方向和x轴正方向形成了45度，而且模糊距离为10个橡塑，经过L-R滤波算法之后，能够发现具有很好的振铃效应，整体上复原效果较好。在不断的优化算法过程中，可以看出当MSE值越小，那么图像的恢复情况就会越好，具体如图1所示。

2.3 两种不算法对运动模糊图像复原的仿真实验结果比较

从上述的两种图像复原算法的分析情况来看，L-R算法对交通道路标示的整体恢复效果优于最小二乘法。在两种不同的复原函数中，都采用了PSF函数，这是因为在交通标示的动态模糊图像中，可以符合这种PSF点扩散的特征，因此能够从整体效果上还能够接受，但是在很多生活中存在的动态模糊图像，PSF点扩散的相关参数是不明确的，因此在运用PSF点扩散函数时，需要结合具体情况进行分析，然后在设置相应的参数来进行恢复图像。

除了PSF点扩散函数之外，从实际仿真实验结果分析可知， L-R算法比最小二乘法的复原效果更好，因为在复原交通标识图形中，最小二乘法的噪声图像相对大，加之最小二乘法对噪声的抑制能力不强，最终出现最小二乘法所复原的图像仿真效果较差。

3  结语

本文对禁令交通标志图像进行了复原仿真实验，并针对匀速的直线运动引起的模糊图像为原始图像，来研究其退化函数涉及到的参数的估计方法。并分析了运动模糊图像的退化模型。然后通过MATLAB仿真软件，重点分析了最小二乘法和L-R算法对禁令交通标示的复原仿真实验研究，同时比较了两种不同算法的复原效果。通过仿真实验结果表明，L-R算法对图像的复原处理效果更好，更适合于处理运动图像。

参考文献

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