摘要
传统的数字图像修复方法在实际拍摄曝光时间内,相机与拍摄对象的相对位移易产生误差,导致复原结果较差。为此,提出基于模糊度参数估计的数字媒体图像无损复原方法。构建模糊图像退化模型,测量出频谱图中相对运动方向和水平方向夹角,估计运动模糊方向,采用空间笛卡尔坐标系对运动模糊度参数进行估计。通过径向基函数(RBF,radial basis function)神经网络结构,计算输入函数,将估计结果与实际拍摄曝光时间内相机与拍摄对象相对位移比较,计算出模糊度误差。采用维纳滤波复原法设计复原流程,实现数字媒体图像无损复原。实验结果表明,所提方法的模糊方向容错控制在1°以内,模糊度容错控制在0.2以内,模糊度改善在40%以上,图像复原结果较为清晰。
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