图像去模糊研究开题报告

1. 研究目的与意义

视觉是我们感觉中最高级的感知，因此，图像在人类感知起着唯一最重要的作用并不奇怪。人类视觉被限制在电磁波谱的可视波段，而成像机器则几乎覆盖全部电磁波谱，范围从伽马射线到无线电波。它们还可以对那些由人类不常涉及的图像源产生的图像进行处理，包括由超神波、电子显微镜和计算机产生的图像。这样，数字图像处理就包括了很广泛的应用领域。

由于自然条件或者拍摄技术的限制，使得许多图片的质量很低，存在模糊，掩盖了图像的真是信息。图像的去模糊技术就是消除图像的模糊，产生一幅清晰地图像。图像是对客观对象的一种相似性、生动性的描述或写真。然而数字图像处理是采用一定的算法对数字图像进行处理，以获得人眼视觉或者某种接收系统所需要的图像过程。

图像的复原技术的发展已经历了约40年的历史，现代图像复原技术的应用领域非常广泛。其中比较著名的应用包括阿波罗登月和火星表面的探测等。在图像成像、复制、扫描、传输、显示等过程中，不可避免地要造成图像降质，比如图像模糊。而在许多应用领域中，又需要清晰地、高质量图像，因此，图像去模糊具有重要的意义，图像去模糊对模糊图像进行处理，改善给定图像的质量，使其恢复成没有退化的理想图像，它是图像处理、模式识别、机器视觉的基础，并在天文学、遥感成像、医疗图像等领域获得广泛的应用。在图像处理领域，图像去模糊是最基本的研究课程之一，具有重要的理论价值和实际意义。

2. 研究内容和预期目标

本课题主要研究两种图像去模糊，一种是经典去模糊法而与之相对应的便是盲去模糊法。其中，经典去模糊法是指运用相关的经验大概可知图像的模糊类型，并选择相应的方法去除图像模糊。最为常见的方法有逆滤波、维纳滤波以及L-R算法等。但在实际处理图像模糊时，图像的模糊类型是很难确定的，需要用某些方法找出模糊的信息，例如PSF（点扩散函数），从而能够去除图像模糊。此种去模糊方法叫做盲去模糊法。由于盲去模糊法没有足够的经验知识，去图像模糊较为困难。盲目图像去模糊法其优点是不基于退化系统的传递函数，从而应用更加广泛。

要求熟练掌握三种常见的去模糊方法：逆滤波、维纳滤波及L-R算法。考虑到噪声的影响，并能够在含有噪声的情况下比较三总去模糊方法各自的优劣。另外学会使用L-R算法及拉普拉斯锐化对现实生活中的离焦模糊（主导因素，还可能混有高斯模糊等其他因素）进行处理。

3. 研究的方法与步骤

本课题拟采用的研究方法是文献研究法，通过对不同参考文献的参阅，深入了解matlab中对图像去模糊的代码结构。

步骤：1、阅读文献，了解matlab，学会其基本操作。

2、通过阅读文献，学会对普通的模糊图像进行去模糊处理。

4. 参考文献

[1]杨帆等编著.数字图像处理与分析.北京航空航天大学出版社，2007

[2]游福成编著.数字图像处理.北京：电子工业出版社，2011

[3]龚声蓉，刘纯平，王强等编著.数字图像处理与分析.清华大学出版社，2006

5. 计划与进度安排

1、了解matlab，学会其基本操作。（3月24日）

2、学会对普通的模糊图像进行去模糊处理。（3月31日）

3、在没有噪声的影响下，学会判断运动模胡图像中物体的运动方式，并采取正确的算法（如逆滤波、维纳滤波以及l-r算法等）对其进行有效的处理。（4月14日）