基于图像预处理的运动模糊图像复原技术研究--工程技术.docx

噪声及振铃效应影响下运动模糊图像复原方法研究*石晓玲 杨英仓 尤超（贵州省道路交通事故鉴定工程技术研究中心，贵州警官职业学院 贵州 贵阳 550005）摘要：在对运动模糊图像退化模型分析基础上，针对采用维纳滤波复原运动模糊图像方法中，复原效果对噪声敏感和易出现边缘振铃现象的缺陷，提出了采用小波去噪和图像边界补偿进行前置预处理，而后通过维纳滤波方法估计退化模型和退化参数的方法。实验结果显示，该方法有效减少了噪声及振铃效应对运动模糊图像恢复质量的影响，取得了很好的图像复原效果。关键词：运动模糊；点扩散函数；维纳滤波 ；小波去噪；去振铃Study on restoration method of motion blurred image noise and ringing effectSHI Xiaoling，YANG Yingcang , You Chao(Guizhou Province Engineering Research Center for Traffic Accidents Responsibility Verification, Guiyang, 550005, China)Abstract: Based on the analysis of the motion blurred image degradation model, and Considering the defects of noise and ringing in Wiener filtering restoration motion blurred image method. In this paper, we use wavelet denoising and image boundary compensation to pre process, and then estimate the regression model and degradation parameters by Wiener filtering method. The method is effective to reduce the effect of noise and the ringing effect of motion blurred image restoration quality, achieved good image restoration effect.Key words：motion blur; point spread function; Wiener filter; Wavelet denoising; deringing*贵州省道路交通事故鉴定工程中心基金资助（黔道交鉴合G字2015 10014号）0 引言随着信息化技术的飞速发展，视频监控系统已经遍布银行、收费站、商场、超市、工厂、居民小区等众多公共场所，它们依照法律规定实时观察、记录特定场所、特定人员的音频/视频信息，掌握监视有关人员的活动及事件的发生。然而，在获取图像的过程中，若被拍摄目标物体与成像系统之间产生相对运动，这时的图像将变得模糊不清1。在运动模糊产生的所有致因中，匀速直线运动造成的模糊图像复原问题更具有一般性和普遍性意义，因为变速、非直线运动在一定条件下可被视为或分解为分段匀速直线运动2。运动模糊图像的恢复主要由以下两部分构成：第一部分是Point Spread Function（PSF点扩散函数）的估计；第二部分是由估计出的PSF采用恢复方法进行图像恢复1。然而，模糊图像中往往伴随有噪声，噪声的存在不仅使图像质量下降，而且也影响了图像的复原效果；同时，复原后的图像一定程度上存在振铃效应，严重影响复原图像的质量。所以要想达到较好的图像复原效果，除了正确估计出退化模型和退化参数，选取适当的图像复原算法外，还需要有效地减少图像噪声和去除振铃现象。本文针对匀速直线运动所产生的运动模糊图像复原过程，对运动模糊图像恢复前去噪声及去振铃等关键技术进行了研究，提出了一种有效的运动模糊图像复原方案。1 运动模糊图像退化模型 运动模糊图像退化模型可以描述为一个退化函数和一个加性噪声项，退化公式用卷积形式表式： (1)其中是原始图像，是退化系统冲击响应的空间域表示，它包含了系统的主要特性，是加性噪声项，是退化图像。运动模糊退化模型可用图1所示过程来描述。 图1 运动模糊退化模型在图像退化模型中，被拍摄目标在曝光时间区间0,T内，以恒定速度和沿水平方向的角度进行相对运动，那么运动模糊的点扩散函数相对于“模糊带宽”的表示形式公式（2）给出3： （2）目前研究表明，在已知PSF的情况下，采用基于自相关函数的维纳滤法对图像进行复原可以获取较好的复原效果。因此如何精确地估计运动模糊参数PSF，即模糊方向和模糊尺度是问题的关键点。在运动模糊方向估计方面，目前一种有效的估计方法是陈前荣等45提出的运动模糊方向估计方法，该方法利用方向微分的特点和双线性插值方法，构造出33方向微分乘子，利用该微分乘子基于单张运动模糊图像，自动估计出运动模糊方向。在运动尺度估计方面，可采用文献6所述方法，通过分析图像的频谱图，得到的一个量化的反比关系公式；结合分析黑带的精确位置和黑带出现的条件，在频率真域精确估计运动模糊图像的模糊尺度。2 基于维纳滤波的运动模糊恢复模型维纳滤波恢复对噪声放大有自动抑制的作用，可避免逆滤波恢复对噪声敏感的问题。该方法使得原始图像与其潜在清晰图像的均方误差最小，如公式（3）所示： (3)采用维纲滤波恢复得到的最佳估计，由公式（4）给出： (4)其中，和分别是噪声和原始图像的功率谱，由于在实际中一般无法得知原始图像的功率谱，因此用一个常数来代替。如果没有噪声，即为零时，维纳滤波恢复则退化成理想的逆滤波恢复1。3图像噪声对模型的影响及抑制方法虽然，维纳滤波恢复对噪声放大有自动抑制的作用，但噪声在一定程度上仍会影响运动模糊图像的恢复效果。为了验证噪声对运动模糊图像恢复效果的影响，实验首先选择一幅清晰图像，如图2.1所示。图2.1 原始清晰图像将图像做模糊角度为20，模糊尺度为20的运动模糊，同时分别加入均方差为0.001、0.01和0.1的高斯噪声。之后利用已知的PSF，采用维纳滤波恢复方法分别对不同均方差的高斯噪声运动模糊图像进行恢复，恢复结果如图2.2所示。 运动模糊图像（无噪声） 维纳滤波处理后均方差为0.001的模糊图像 维纳滤波处理后均方差为0.01的模糊图像 维纳滤波处理后均方差为0.1的模糊图像 维纳滤波处理后图2.2 加入噪声的运动模糊图像复原从图2.2可以看出，噪声越大对运动模糊图像的恢复影响也随之越大。为了减少噪声对运动模糊图像恢复效果的影响，本文将对实际运动模糊图像进行去噪声操作，然后再对图像进行运动模糊恢复。本文选用小波阈值去噪方法作为图像预处理的滤波方法，小波阈值的选择要求既能去除图像的噪声，同时还要求保持图像原有的细节。综合考虑，本文选用Donoho和Johnstone统一阈值，如公式（5）所示。 （5）其中，为信号尺寸，为噪声标准方差；其中噪声标准方差的估计由公式（6）给出。 （6）为了验证小波阈值去噪在实际运动模糊图像复原中的有效性，本文选用实际运动模糊图像如图2.3所示。图2.3 实际运动模糊图像原图对2.3所示的原始运动模糊图像进行不同处理，一组是对原始运动模糊图像不进行任何处理，另外一组首先对原始运动模糊图像进行小波阈值去噪；然后采用维纳滤波方法对两组图像进行运动模糊图像恢复，结果如图2.4所示。未加小波阈值去噪的模糊图像 维纳滤波处理后 加入小波阈值去噪的模糊图像 维纳滤波处理后 图2.4 未去噪与去噪后的运动模糊图像复原对比从图2.4实验结果比较可以看出，经过小波阈值去噪声后，运动模糊图像恢复效果有明显提高，但是恢复后的图像出现了“振铃效应”的尖锐边界，为了达到更好的运动模糊图像恢复效果，需要在图像恢复前进行边缘图像恢复。4 图像振铃现象的处理方法实验结果表明，采用维纳滤波进行图像恢复处理会出现边缘振铃现象。这是因为实际运动模糊图像不满足维纳滤波要求的周期性而产生的8。针对维纳滤波图像恢复产生的边缘振铃现象，为了尽可能满足维纳滤波要求的周期性，同时防止算法对参数和噪声敏感9 ，本文采用图像边界补偿算法进行处理8。即认为运动模糊后某点像素灰度值是由原图中该点加后两点，三点像素灰度叠加后的平均值。对于mn大小的运动模糊图像，假设模糊长度为，为了满足周期性要求，对图像的上端行范围内的像素值进行补偿，设和分别是补偿前和补偿后的行像素值，前行的补偿式如（7）所示8。 (7)式中：在实际的边界补偿过程中，由于实际运动模糊图像的模糊过程绝大多数不是循环的，所以实际应用中只能进行估计补偿。图4.1为进行小波阈值去噪，边界补偿后，再运用维纳滤波进行恢复的图像。从图中可见明显去掉了振铃现象，采用此方法得到了很好的恢复效果。图4.1 预处理后运动模糊图像复原5 结论本文主要针对运动模糊图像的复原方法进行了研究，对于运动模糊图像存在噪声及维纳滤波方法恢复图像存在边缘振铃的现象，本文选用的方法是在进行维纳滤波恢复前首先采用小波阈值去噪并对图像的边界进行补偿的方法。通过对实际运动模糊图像的复原实验表明，该方法对运动模糊图像的复原得到了较好的恢复效果，同时验证了该方法的有效性和可行性。参考文献：1赵环旭.基于Radon变换的改进型运动模糊图像恢复D.兰州交通大学,2014:15-20.2乐翔，程建，李民.一种改进的基于Radon变换的运动模糊图像参数估计方法J.红外与激光工程,2011,40(5):963-969.3黄琦,张国基,唐向京.基于霍夫变换的图像运动模糊角度识别法的改进J.计算机应用,2008,28(1):211-213.4陈前荣,陆启生,成礼智.运动模糊图像的运动模糊方向鉴别J.国防科技大学学报,2004,26(1):41-45.5陈前荣,陆启生,成礼智.基于方向微分的运动糊糊方向鉴别J.中国图像图形学报，2005, 10(5):590-595.6贺卫国,黎绍发.匀带直线运动模糊长度精确估计J.计算机应用，2005,25(6):1316 -1320.7Gonzalez.R.C.,Woods R.E.,阮秋琦等.数字图像处理M.北京：电子工业出版社,2007:209-215.8余海桃.关于运动模糊图像恢复的研究D.北方工业大学,2012:19-28.9曲秀娟.噪声模糊图像的盲复原和振铃的消除D.大连理工大学,2008:8-17.10 Moghaddam M E,Jamzad M .Motion blur identification in noi