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        勻速直線運動模糊圖像參數(shù)的確定

        2016-04-28 23:47:14劉跟奎
        科技傳播 2016年7期

        劉跟奎

        摘 要 本文針對勻速直線運動模糊圖像的參數(shù)確定問題,提出在MATLAB7.0下得到模糊圖像的頻譜圖和自相關(guān)圖,并用Matlab自帶工具進行手動的方法確定模糊參數(shù);實驗結(jié)果證明模糊角度和理論值相差0.9°,模糊長度和理論值相差1個像素,與已有的幾種方法相比較精確度更高,更有利于提高圖像復原的清晰度。

        關(guān)鍵詞 傅立葉變換;點擴散函數(shù);頻譜圖;自相關(guān)圖

        中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708(2016)160-0153-02

        在現(xiàn)實生活中我們遇到的好多圖像或多或少都存在質(zhì)量下降問題,對圖像復原技術(shù)的研究最終歸可結(jié)為對退化圖像的點擴散函數(shù)的研究。目前國內(nèi)外出現(xiàn)了多種估計運動模糊點擴散函數(shù)的算法;文獻[1-2]中MasayukiTanaka提出運動模糊圖像點擴散函數(shù)確定方法是:先構(gòu)造出一個可以調(diào)節(jié)的三維鋸齒波形作為進行檢測的函數(shù),然后把檢測后的函數(shù)與模糊圖像頻譜進行運算,在運算過程中進行不斷改變波形的周期和退化圖像的頻譜角度,當進行多次操作后使得函數(shù)取最小值時可以認為此時的角度就是暗條紋的角度。文獻[3-5]中Mohsen-EbrahimiMoghaddam提出的方法是采用Radon變換方法來確定,其步驟是首先得到模糊圖像的頻譜圖,然后對其進行Radon變換,當Radon變換到使得投影軸與頻譜圖中暗條紋相互垂直時,然后求出Radon變換取得最大值時所對應(yīng)的方向,即確定點擴散函數(shù)的方向。本文就是以勻速直線運動產(chǎn)生的模糊圖像為例,提出采用MATLAB7.0自帶的工具進行手動確定模糊參數(shù),此方法具有簡單靈活性,而且有很高的準確性和穩(wěn)定性,從而推廣到非勻速直線運動中使用。

        1 運動模糊圖像的頻譜特征分析

        在MATLAB7.0環(huán)境下對其水平方向勻速直線運動產(chǎn)生模糊頻譜圖如圖1所示。

        K1=fft2(double(mf));

        M1=fftshift(K1);

        N1=abs(M1);

        P1=(N1-min(min(N1)))/(max(max(N1))-min(min(N1)))

        *225;

        subplot(1,2,2);

        imshow(P1);

        由于在實驗過程中我們假定運動方向是水平的,運動長度L=32個像素,從圖1實驗結(jié)果的頻譜圖中可以明顯的看出亮條紋,并且,這條亮條紋與水平方向是垂直的。

        對于非水平方向運動模糊圖像頻譜圖如圖2所示。

        圖2的實驗結(jié)果是圖像運動方向與x軸之間有一定的角度,所以得到的亮條紋和X軸之間也存在著一定的角度。

        2 勻速直線運動模糊方向和模糊長度的確定2.1 模糊方向的確定

        在圖2的基礎(chǔ)上,通過多次實驗發(fā)現(xiàn),當模糊圖像的角度發(fā)生變化時,條紋也隨之改變,該亮條紋方向正好反映了運動模糊點擴散函數(shù)的方向性。于是我們只要求出這條亮條紋的傾角就可以了;所以將求模糊角度的問題轉(zhuǎn)化為在平面上求一個三角形的角度問題;也就是下圖中所示的θ角的度數(shù)。

        根據(jù)頻譜圖用MATLAB7.0自帶的作圖工具Show Plot Tools作出三條直線構(gòu)成一個三角形,然后在MATLAB7.0命令窗口中輸入函數(shù)ginput()來完成求解。用[x,y]=ginput(2),獲得兩點坐標,可以取好多個點,再求平均值然后利用k=(y(2)-y(1))/(x(2)-x(1))得到斜率,按照上面步驟求出度數(shù)為θ=69.1°,理論值為θ=70°,基本上吻合。

        2.2 模糊長度的確定

        本文首先采用Matlab7.0做出運動模糊圖像的自相關(guān)圖,生成的自相關(guān)圖是一條曲線,具體如下圖4所示,在這條曲線上出現(xiàn)了一對比較明顯的負峰,并且方向朝下,通過多次實驗結(jié)果顯示這兩負峰之間的距離L正好等于運動模糊長度的2倍。因此,只要能夠計算出這兩個負峰之間的距離就可以得出運動模糊長度L。

        在圖4的自相關(guān)圖中利用matlab的Data Cursor工具可以測得兩負峰之間的坐標分別為69與131,距離為62個像素點,兩相關(guān)負峰間的距離等于運動模糊長度的2倍,因運動模糊的長度為31個像素,與理論值32個像素基本上吻合(比較精確)。

        3 結(jié) 論

        上面的實驗結(jié)果基本上和理論值吻合,采用手動的方法來確定勻速直線運動模糊圖像的點擴散函數(shù),不但操作方法簡單靈活,而且具有很高的精確度和穩(wěn)定性。對于非勻速直線運動所造成的圖像模糊,在某種程度上可以近似看成是多個小段勻速直線運動合成的。所以可以將此方法推廣到非勻速直線運動模糊圖像的處理上。

        參考文獻

        [1]陳前榮,陸啟生,成禮智.運動模糊圖像點擴散函數(shù)尺度鑒別[J].計算機工程與應(yīng)用,200(23):15-19.

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        [4]張明謙.運動模糊圖像的運動參數(shù)估計及復原研究[D].成都:電子科技大學,2009.

        [5]楊文濤.分數(shù)傅里葉變換在數(shù)字圖像處理中的應(yīng)用研究[D].武漢華中科技大學博士學位論文,2009,12(3):92-95.

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        [7]博格斯,馬科維奇.小波與傅里葉分析基礎(chǔ)[M].2版.芮國勝,康健,譯.北京:電子工業(yè)出版社,2010-2-1.

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