运动模糊的盲修复详解.docx

运动模糊图像盲复原方法研究 ——多媒体技术读书报告 王素洁 1336280 一 选题的背景 当今世界随着科学技术的发展以及人民生活水平的提高，图像作为一种直观有效传达信息的载体显示出日趋重要的作用。但是现实生活中不可避免的会出现一些信息缺失的图像，拿生活中的例子来说，当你外出旅游时，拍下的照片因技术问题出现了模糊的情况，或者是你想把在你旁边的干扰目标，路人或建筑移除，从而使画面更加完美，再或者家里存放的老照片褪色模糊了等，这些都是图像损坏的例子。这时候我们就会想到要把这些有缺陷的图像进行修复，从而使得它们恢复到原来的模样，因此促进了图像修复技术的发展。 一般来说，有许多因素会引起数字图像上的信息缺损，如：①在数字图像的获取、处理、压缩、传输和解压缩等过程中出现的信息缺失或者图像失真等；②为了某种特殊目的而移走数字图像上的目标物体或文字后留下的信息空白区；③对原本就有划痕或有破损的图片进行数字扫描后得到的图像。为了保证图像信息的完整性，需要对这些受损图像进行填充修复，使其恢复到原来的样子。 最早的数字图像处理技术可以追溯到20 世纪20 年代借助于打印设备进行的数字图像处理。而现代意义上的数字图像处理技术是建立在计算机快速发展的基础之上的，它开始于20 世纪60 年代初期，那时第三代计算机的研制成功，快速傅里叶变换的出现，使得某些图像处理算法可以在计算机上得以实现。从此，图像处理领域得到了生机勃勃的发展。计算机程序用于增强对比度或将亮度编码为彩色，以便于解释X 射线成像和用于工业、医学及生物科学等领域的其他图像。地理学用相同或相似的技术从航空和卫星图像中研究污染模式。在物理学和相关领域，计算机技术通常增强如高能等离子和电子显微镜方法等领域的实验图像。随着计算机技术和半导体工业的发展，随着各种实际应用需求的增加，数字图像处理技术迅速发展为一门独立的有强大生命力的学科，也成功地应用在天文学、生物学、核医学、国防及工业等领域中。 在获取图像时，很多原因都可以造成图像质量的下降。如果是因为被摄景物和摄像机或照相机之间的相对运动而造成的图像模糊，则称之为运动模糊。运动模糊是成像过程中普遍存在的问题，用照相机拍摄高速运动物体的照片，在宇宙飞行器或是飞机上拍下来的照片，均可能存在这种现象。 在对运动模糊图像复原的初期研究工作中，美国喷气推进实验室（JPL）的开拓性工作就是其中一例。他们对航天探测器“徘徊者7 号”在1964 年发回的几千张月球照片，使用计算机以及其它设备，采用了几何校正、灰度变换、去噪声、傅里叶变换以及二维线性滤波等方法进行处理，并考虑了太阳位置和月球环境的影响，由计算机成功地绘制了月球表面地图。随后，又对1965 年“徘徊者8 号”发回地球的几万张照片进行了解卷积、去运动模糊等图像复原处理，使图像质量进一步提高。这些成绩引起世界许多有关方面的注意，JPL 本身也更加重视对数字图像复原技术地研究，改进设备，成立专用图像处理实验室IPL，对后来的探测飞船发回的几十万张照片进行了更为复杂的图像处理，以至可以获得月球的地形图，彩色图以及全景镶嵌图。从此，运动模糊图像复原技术在航空、航天领域变得愈发重要。 目前图像复原技术的研究现状以及典型的方法可以从图1，即图像复原的体系结构中略知一二。经典的图像恢复方法是利用退化图像的某些先验知识来重建或复原出原始图像，因而图像恢复就可以看成是图像退化的逆过程，是将图像退化的过程加以估计，建立退化的数学模型后，弥补退化过程中造成的失真，从而实现图像的复原。 对于图像修复技术，当下主要的修复方法有基于像素操作的方法，主要用于修复小尺度破损以及划痕的修复，还有基于块操作的方法，主要用于大尺度破损及目标移除的修复。其中基于像素操作的修复方法已较为成熟，该方法主要是基于偏微分方程(PDE)的理论，利用热扩散方程，令破损区域周围的完好区域的信息扩散到待修复区域，从而实现由破损区域边界向内部的各项异性扩散来，进而修复破损区域。其代表性的修复模型有BSCB（Bertalmio-Sapiro-Caselles-Bellester）模型、TV（Total Variation）模型和CDD(Curvature-Driven Diffusions)模型。BSCB模型既能保证边缘的连续性，又能保持较为正确的扩散方向，因而具有较好的修复效果，但其缺点是实现过程较复杂、修复效率低。TV模型能修复小尺度的破损情况，修复后的颜色自然，几乎看不出破绽，但是该算法未从全局考虑，故对于大尺度的破损区域修复效果差。而CDD模型在TV模型的基础上进一步考虑了边界曲线的曲率信息，进而改善了图像的修复效果，但该模型也只适用于小尺度破损情况的修复。基于像素操作的算法