吳雪琪 黃鳳玲

計算機全球化普及，將數(shù)學(xué)領(lǐng)域與計算機領(lǐng)域相結(jié)合，使機器視覺取得突飛猛進的發(fā)展。圖像信息是人類獲取外界信息最快捷最直觀的途徑。并且隨著圖像處理技術(shù)的發(fā)展，機器視覺逐漸運用于各個領(lǐng)域中，電影拍攝、高空拍攝等等，但由于圖片的產(chǎn)生、到轉(zhuǎn)移過程中的以及最后保存處理的局限性，造成動態(tài)模糊的現(xiàn)象，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的缺失。所以圖像后期的數(shù)字處理技術(shù)就尤為重要，但傳統(tǒng)的處理方法并不能更高效地處理圖像模糊問題，提出高效率高精度的優(yōu)化解決方案勢在必行。

一、整體修復(fù)方案

（一）問題分析

由于相對運動導(dǎo)致的模糊，光學(xué)系統(tǒng)的像差、光學(xué)成像衍射、成像系統(tǒng)的非線性畸變、攝影膠片的感光的非線性、環(huán)境隨機噪聲等原因，圖像會產(chǎn)生一定程度的退化，使得動態(tài)模糊圖片很難被觀察清楚其中的細節(jié)信息，圖片的質(zhì)量較差。在此假設(shè)攝像機拍照時物體靜止不動，是由于攝像機的運動造成模糊現(xiàn)象，并且模糊圖像拍出要有具體輪廓，退化圖像和實際運動模糊圖像具有相同的背景。

（二）修復(fù)方案

由于彩色圖像是三維圖形組成，為排除其他因素，在此將先將彩色圖像用二值化進行灰度處理變成二維圖像，可以更好地處理模糊圖像參數(shù)，再將灰度圖還原成彩色圖可以更好地處理模糊圖像參數(shù)，最大化復(fù)原圖像。

將圖像看作由多個像素坐標(biāo)（x，y）構(gòu)成，排除實際過程中無法精準(zhǔn)確定攝像機的移動速度v以及曝光時間T，所以將動態(tài)模糊圖像Hough變換和Canny檢測計算出動態(tài)模糊圖像的模糊角度，用微分自相關(guān)的方法估計模糊長度，確定模糊圖像x，y的偏移量x0（t）y0（t），然后帶入公式：

求出模糊圖像的點擴展函數(shù)，最后通過維納濾波法對圖片進行復(fù)原。具體修復(fù)如1.1所示：

最后為了更好地保證模型和算法對圖片復(fù)原的高效性，在復(fù)原的同時優(yōu)化了圖片質(zhì)量。采用了直方圖均衡化，增加了圖像細節(jié)信息，在計算點擴散的方向時，運用了去噪處理，減弱了圖片的退化，使得圖片信息更加清晰。

二、整體復(fù)原結(jié)果