沈阳理工大学学报
瀋暘理工大學學報
침양리공대학학보
Transactions of Shenyang Ligong University
2015年
5期
28-32,39
,共6页
模糊%盲反卷积%PSF%车辆
模糊%盲反捲積%PSF%車輛
모호%맹반권적%PSF%차량
fuzzy%blind deconvolution%PSF%vehicle
针对超速或换道车辆容易出现的图像模糊问题,提出了基于盲反卷积的去模糊方法.传统的去模糊方法是假定已知模糊参数,而实际的目标图像模糊参数是未知的.所以采用一种盲复原方法,首先估计出模糊点扩散函数PSF,然后进行模糊处理.根据实际采集的图像含有高斯噪声的特点,将常用零均值高斯白噪声作为其噪声模型,根据噪声均值与方差的最小二乘估计改进盲反卷积模型,得出新的恢复模型,进而恢复含噪声的模糊图像.结果表明,该算法较传统算法恢复效果得到明显改善.
針對超速或換道車輛容易齣現的圖像模糊問題,提齣瞭基于盲反捲積的去模糊方法.傳統的去模糊方法是假定已知模糊參數,而實際的目標圖像模糊參數是未知的.所以採用一種盲複原方法,首先估計齣模糊點擴散函數PSF,然後進行模糊處理.根據實際採集的圖像含有高斯譟聲的特點,將常用零均值高斯白譟聲作為其譟聲模型,根據譟聲均值與方差的最小二乘估計改進盲反捲積模型,得齣新的恢複模型,進而恢複含譟聲的模糊圖像.結果錶明,該算法較傳統算法恢複效果得到明顯改善.
침대초속혹환도차량용역출현적도상모호문제,제출료기우맹반권적적거모호방법.전통적거모호방법시가정이지모호삼수,이실제적목표도상모호삼수시미지적.소이채용일충맹복원방법,수선고계출모호점확산함수PSF,연후진행모호처리.근거실제채집적도상함유고사조성적특점,장상용령균치고사백조성작위기조성모형,근거조성균치여방차적최소이승고계개진맹반권적모형,득출신적회복모형,진이회복함조성적모호도상.결과표명,해산법교전통산법회복효과득도명현개선.
