【摘 要】
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为实现噪声污染运动模糊图像点扩散函数精确估计,提出了基于频谱特征的识别算法和改进微分自相关算法。基于频谱特征的识别算法要先对图像进行去噪处理,然后对滤波图像进行两
【机 构】
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华中科技大学生命与技术学院; 华中科技大学机械科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金—国家杰出青年科学基金NO.50625516
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为实现噪声污染运动模糊图像点扩散函数精确估计,提出了基于频谱特征的识别算法和改进微分自相关算法。基于频谱特征的识别算法要先对图像进行去噪处理,然后对滤波图像进行两次傅立叶变换,随后通过对频谱图进行模糊增强、轮廓跟踪和轮廓分析等处理手段,实现模糊方向的估计;改进微分自相关算法,先对去噪后的运动模糊图像在特定方向上进行微分运算,然后利用微分自相关图像建立点扩散函数鉴别曲线,通过在曲线上寻找具有极小值的负尖峰位置来实现模糊长度估计。实验结果表明:对受噪声污染的模糊图像,提出的模糊参数识别算法可实现模糊方向和模糊长度的有效估计,估计精度优于其他算法。
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