基于贝叶斯理论的图像去模糊研究
关键词 图像去模糊 贝叶斯理论 反卷积 模糊核
毕业论文设计说明书外文摘要
Title Research on image deblurring based on Bayesian theory
Abstract
Image deblurring is one of the hot issues of image processing in recent years. In many areas of our lives, it has a very broad application. The problem needs to be solved，is to restore a clear image by the blur image. This paper puts forward a blind deconvolution algorithm based on Bayesian theory to complete the image deblurring. At first, we use the shock filter to do image preprocessing, and get the clear image with strong edges, and then we get the blur kernel by iterative arithmetic. At last, by gradient sparse distribution of blind deconvolution algorithm to get clear images. Among them, in the process of calculating blur kernel, in order to get more convergence model, we use conjugate gradient to optimize the algorithm. Through the above method, we can get clear image from the blurred image, and also improves the robustness of the blur kernel calculation.
Keywords image deblurring Bayesian theory deconvolution blur kernel
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 图像复原的现状 1
1.3 图像复原质量的评价 2
1.4 本文的主要工作 3
1.5 本文的章节安排 3
2 图像去模糊的理论基础 4
2.1 图像模糊的原因 4
2.2 图像的退化及恢复过程 4
2.3 基于贝叶斯理论下去模糊的基本方法 5
2.3.1 最大后验概率方法 5
2.3.2 似然性 6
2.3.4 先验知识 7
2.4 本章小结 8
3 基于反盲卷积的图像去模糊 9
3.1 基于反盲卷积的图像去模糊的基本思想 9
3.2 预测清晰图像 9
3.2.1 双边滤波器去噪 10
3.2.2 冲击滤波器增强图像边缘 10
3.2.3 预测图像抑制 11
3.3 计算PSF 11
3.3.1 建立能量方程 11
3.3.2 优化能量方程 12
3.3.3 使用磁滞阈值来抑制噪声 14
3.3.4 PSF的中心重定位 14
3.4 恢复清晰图像 14
3.4.1 基于梯度稀疏分布的非盲反卷积 15
3.5 本章小结 15
4 实验结果和分析 16
4.1 本文运行的软硬件环境 16
4.2 真实图像去模糊结果 16
4.3 结果分析 20
结论 22
致 谢 23
参考文献24
1 引言
1.1 研究背景和意义
视觉是人类感知这个世界的重要途径，随着科技的发展，如何保存分享视觉信息成为一个越来越重要的议题，所以图像处理就是建立在这样一个体系之上的，它最初的目的，是为了帮助人们保存，修改所得到的视觉信息。
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