本文關(guān)鍵詞：改進的運動模糊尺度檢測方法

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【摘要】：由于運動模糊的普遍存在,導(dǎo)致影像質(zhì)量不斷下降。針對這個問題,提出一種改進的二次微分自相關(guān)算法,以更精確地鑒別模糊尺度。采用一階微分算子將模糊圖片進行微分,再用Sobel算子對其進行二次微分,得到梯度圖像。之后對梯度圖像求自相關(guān),將其結(jié)果取平均值并繪制點擴散函數(shù)鑒別曲線,通過計算零頻尖峰與負尖峰的距離,得出模糊尺度。通過MATLAB對不同圖像進行多次仿真實驗,證明了算法的可行性。仿真結(jié)果表明,改進的方法對模糊尺度的識別準確度高、誤差較小,對模糊圖片具有更好的適應(yīng)性和抗噪性。
【作者單位】： 渤海大學信息科學與技術(shù)學院;
【關(guān)鍵詞】： 運動模糊 差分自相關(guān) 微分算子 頻譜估計法
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41371425)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在相機的曝光時間內(nèi),相機與被拍物體產(chǎn)生相對運動,拍攝的圖像就存在運動模糊。由于運動模糊的普遍存在,運動模糊圖像復(fù)原技術(shù)也隨之發(fā)展。然而,圖像復(fù)原的關(guān)鍵在于點擴散函數(shù)的確定,點擴散函數(shù)有兩個重要參數(shù):模糊角度和模糊尺度。因為任何帶有角度的模糊圖像,都可以通過，

本文編號：880687