运动模糊图像经典复原方法分析

摘要：图像复原是数字图像处理的一个研究热点，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。该文主要是针对匀速直线运动造成的模糊图像，描述了逆滤波、维纳滤波和Lucy-Richardson算法复原图像的基本原理和过程，并且用MATLAB对添加噪声和无添加噪声的模糊图像利用三种经典复原方法进行仿真实验，实验结果表明，在无噪声和有噪声两种情况下，逆滤波法、维纳滤波法和L-R算法有其各自的优缺点。在图像复原过程中，要根据图像的具体信息选择合适的方法，使得复原效果达到最好。

关键词：图像复原；运动模糊图像；逆滤波；维纳滤波；Lucy-Richardson算法

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）13-3120-05

1 概述

图像在获取的过程中不可避免地要受到各种外界因素的影响，造成图像模糊，严重影响了图像的应用。图像复原就是研究怎样从退化的模糊图像复原出原来清晰的图像[1]。造成图像退化模糊的原因有很多，其中，图像运动模糊是最常见的一种模糊形式，主要是由于在曝光过程中，照相机或目标物体发生了位置上的相对运动造成的。这种模糊在实际生活中经常的会遇到[2]，比如，相机抖动。运动模糊图像的复原一直以来都是数字图像处理课程中一个比较困难的课题，对其进行研究具有重要的实用价值和意义，已经有许多经典的复原方法。主要有逆滤波法[3]，维纳滤波法[4]， Lucy-Richardson算法[5-6]、约束最小二乘方法、最大熵方法等。现在也已经有许多现代数字图像复原技术，比如，基于小波变换的图像复原[7]、基于神经网络的图像复原技术等等。该文主要是介绍了经典复原方法中的逆滤波法、维纳滤波法和Lucy-Richardson算法的基本复原过程和原理，针对添加噪声和无添加噪声的运动模糊图像，通过Matlab进行仿真实验，通过分析实验结果，总结出三种方法的各自特点，为日后使用这三种方法复原图像时提供理论基础和选择依据，并为学习其他现代复原技术奠定基础。

2 图像的退化模型

4 实验分析

为了减少图像处理过程中的计算量，在对模糊图像进行复原前先将彩色模糊图像进行灰度化[13]，转换成灰度图像，再对图像进行滤波去噪等处理。对于复原图像质量的评价，该文采用广泛使用的复原图像质量评价标准—峰值信号比（PSNR）。PSNR值越大表示被评价的图像质量越好。

通过实验结果分析可以看出L-R算法运行时间要比逆滤波和维纳滤波算法长，相应的L-R算法的时间复杂对要比另外两种方法的时间复杂度要高。

5 结束语

本文主要针对匀速直线运动模糊图像，在有噪声和无噪声两种情况下，利用逆滤波、维纳滤波和Lucy-Richardson算法三种复原方法对退化图像进行复原。利用MATLAB对退化图像进行仿真模拟实验，对比三种复原方法的复原效果。实验结果表明，对于无添加噪声的模糊图像复原，逆滤波法的复原效果较好。添加噪声后，逆滤波基本无法复原图像；维纳滤波可以复原添加噪声的运动模糊图像，但是对噪声的抑制效果并不是很好；用L-R算法复原无噪声的运动模糊图像时，随着迭代次数增多，复原效果有所改善，但并不是迭代次数越大，效果越好。对于添加噪声的运动模糊图像，L-R算法本身存在放大噪声的缺陷，复原效果很差。使用L-R算法进行图像复原时，需要不断的迭代，算法的运行时间会随着迭代次数增多而变长，对于要求实时性的图像复原工作不合适。三种经典复原方法都有其各自的优缺点，要按照图像的具体情况采用合适的复原方法进行复原才能取得比较好的复原效果。

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