计算机工程

作者：高海韬, 李丹宁, 王彬, 唐鑫鑫

单位：1. 贵州大学 大数据与信息工程学院, 贵阳 550025;2. 贵州科学院, 贵阳 550001

关键词：图像处理,图像复原,运动模糊图像,点扩散函数,形态学运算,Radon变换

基金：国家重点研发计划（2017YFC1601800）；贵州省科技计划项目重大专项（黔科合重大专项字［2019］3011）；贵州省科技成果转化项目（黔科合成果［2017］4856）。

运动模糊图像复原的目的是改善运动图像质量，从而为图像处理任务提供高质量的清晰图像以保证算法能够准确获取图像信息，其中运动模糊图像的点扩散函数（PSF）求解是影响复原图像质量的关键步骤。针对现有运动模糊图像PSF参数估计方法中存在的估计误差大、有效估计范围有限等问题，在分析频谱图像特征的基础上，提出一种改进的PSF参数估计方法。通过图像增强处理和形态学变换去除频谱图像中的十字亮线和噪点干扰，获取形态合适的条纹图像以完成Radon变换检测。利用二值频谱图像的条纹特征自适应地控制形态学运算精度，从而保证算法的执行效率和鲁棒性。对条纹进行边缘测定，消除由条纹自身宽度导致的角度估计误差，以提高参数估计结果的精度。实验结果表明，该方法能够提高模糊参数估计的准确率和有效估计范围，由此构建的PSF能复原出更加清晰的重建图像，复原图像总体峰值信噪比不低于25 dB。

来源：2022年第9期

《计算机工程》期刊编辑部

查看计算机工程杂志2022年第9期