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图3.1 匀速直线运动模糊图像的退化模型 8
图3.2 方向微分示意图 10
图3.3 取值范围不同时的双线性插值的不同情况示意图 12
图3.4 模糊角度45°模糊尺度10像素模糊图像及频谱图（高斯滤波） 17
图3.5 自相关曲线 19
图4.2 模糊角度60°模糊尺度10像素运动模糊图像 20
图4.3 模糊图像二值图 20
图4.4 尺度10角度60°模糊图像的微分自相关曲线 21
图4.5 局部放大图 22
图4.6 维纳滤波法复原图像 22
表4.1 运动模糊角度、尺度估计值与实际值比较 20
第一章 绪论
1.1 课题背景
图像复原是数字图像处理中的一个重要课题之一。图像在形成、传输和记录过程中，由于成像系统、传输介质和设备的不完善，图像的质量都会有不同程度的下降，这一质量下降的过程称为图像的退化。图像复原就是要尽可能恢复退化图像的本来面目，它是图像退化的逆过程。论文网
造成图像退化的原因有很多，主要表现为[7]：
（1） 成像系统的像差、畸变、带宽有限等造成图像失真
（2） 由于成像器件拍摄姿态和扫描非线性引起的图像几何失真
（3） 运动模糊，成像传感器与被拍摄景物之间的相对运动，引起所成图像的运动模糊
（4） 灰度失真，光学系统或成像传感器本身特性不均匀，造成同样亮度景物成像灰度不同
（5） 辐射失真，由于场景能量传输通道中的介质特性如大气湍流效应、大气成分变化引起图像失真
（6） 图像在成像、数字化、采集和处理过程中引入的噪声等
其中，本文主要研究的是运动模糊。相比于其他图像退化原因，运动模糊在日常生活中普遍存在，无论是抓拍运动的物体的图像，还是乘坐交通工具拍摄景物的图像，都存在不同程度上的运动模糊。而在交通、公安、银行、医学、工业监视、军事侦察等等中常常由于运动模糊造成取证图像难以辨认，使得信息的提取变得困难。这些都需要通过运动模糊图像复原技术来尽可能地去除失真，恢复图像的原来面目。因此对于运动模糊图像的复原技术研究具有重要的现实意义。
典型的图像复原是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用各种逆退化处理方法进行复原，得到质量改善的图像。对于运动模糊图像，点扩展函数（PSF）是图像恢复的关键，而点扩展函数又是由模糊范围（尺度）和模糊方向决定的，而估计运动模糊图像的模糊参数正是本课题的主要研究目的。
1.2 运动模糊图像复原领域的相关现状
1.3 本文内容安排
本文主要研究任何方向匀速直线运动模糊图像的模糊参数估计问题，通过建立匀速直线运动模糊退化模型，引用前人方法设计算法。本文针对匀速直线运动模糊着重提出两种模糊角度鉴别方法和一种模糊尺度鉴别方法，并使用维纳滤波方法对运动模糊图像进行复原实验。