[1]陈春雨,郑凯.运动模糊图像的多目标参数估计[J].应用科技,2016,43(03):17-22.[doi:10.11991/yykj.201508036]
 CHEN Chunyu,ZHENG Kai.Multi-objective parameter estimation based on motion-blurred image[J].Applied science and technology,2016,43(03):17-22.[doi:10.11991/yykj.201508036]
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运动模糊图像的多目标参数估计(/HTML)
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《应用科技》[ISSN:1009-671X/CN:23-1191/U]

卷:
第43卷
期数:
2016年03期
页码:
17-22
栏目:
现代电子技术
出版日期:
2016-06-05

文章信息/Info

Title:
Multi-objective parameter estimation based on motion-blurred image
作者:
陈春雨 郑凯
哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院, 黑龙江 哈尔滨 150001
Author(s):
CHEN Chunyu ZHENG Kai
College of Information and Communication Engineering, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
关键词:
多目标参数估计运动模糊局部标准差图像分块加权平均
Keywords:
multi-objectiveparameter estimationmotion-blurlocal standard deviationimage-blockweighted average method
分类号:
TP391.4
DOI:
10.11991/yykj.201508036
文献标志码:
A
摘要:
针对现有算法只能进行单一目标模糊参数的鉴别的缺点,提出利用局部标准差和现有算法相结合的方法同时鉴定多目标的模糊参数。通过对现有算法的分析,对模糊图像进行局部标准差滤波,提取标准差较大的模糊边缘图像块,对各图像块进行筛选、归类,然后应用Radon变换及改进倒谱法分别对每个图像块进行运动模糊参数的鉴别,再通过加权平均处理,进一步精确参数结果。算法对鉴别多目标模糊参数有良好的精度,而且提高了运动模糊参数鉴别的稳定性和准确性。
Abstract:
The existing algorithms can only identify blur parameters for a single objective. To overcome this shortcoming, this paper proposes to use the method combining the local standard deviation and the existing algorithms to simultaneously identify the multi-objective motion-blur parameters. First the motion-blur image was filtered by local standard deviation to extract the larger standard deviation blur edge image blocks for screening and classification. Then, motion blur parameters of every image blocks were obtained based on Radon transform and the improved cepstrum algorithm. And then, the results of more accurate parameters were further retrieved via weighted average processing. The experimental results show that this algorithm of multi-objective blur parameters identification has high accuracy and can enhance the stability and accuracy of identification of motion blur parameters.

参考文献/References:

[1] 王秋云, 王轶群. 基于Lucy-Richardson算法的运动模糊图像复原研究[J]. 自动化与仪器仪表, 2013, (2):13-14, 17.
[2] 郭红伟, 付波, 田益民, 等. 实拍运动模糊图像的退化参数估计与复原[J]. 激光与红外, 2013, 43(5):459-464.
[3] 郭永彩, 丁小平, 高潮. 基于差分自相关的运动模糊图像尺度参数识别[J]. 光电工程, 2011, 38(6):134-140.
[4] 沈瑜, 任恩恩, 党建武. 一种运动模糊参数估计算法[J]. 兰州交通大学学报, 2012, 31(3):116-119, 129.
[5] 李均利, 储诚曦. 方向微分分块统计的运动模糊方向鉴别[J]. 中国图象图形学报, 2013, 18(7):776-782.
[6] LEVIN A, WEISS Y, DURAND F, et al. Efficient marginal likelihood optimization in blind deconvolution[C]//Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). Providence, RI, 2011:2657-2664.
[7] 陈佳, 吴洁明. 基于透明度的单幅运动模糊图像运动参数估算方法研究[J]. 玉林师范学院学报:自然科学版, 2013, 34(2):139-142.
[8] 吴忠标, 方贤勇, 阚未然, 等. 一种运动模糊图像的鲁棒运动估计策略[J]. 计算机应用与软件, 2013, 30(7):66-70.
[9] SAEEDI J, MORADI M H, FAEZ K. A new wavelet-based fuzzy single and multi-channel image denoising[J]. Image and vision computing, 2010, 28(12):1611-1623.
[10] 廖永忠, 蔡自兴, 何湘华. 基于Radon变换的运动模糊图像恢复[J]. 计算机应用, 2014, 34(7):2005-2009.
[11] 王秋云. 基于倒谱特性的运动模糊图像PSF参数估计[J]. 自动化与仪器仪表, 2014(12):180-183.
[12] OPPENHEIM A V, SCHAFER R W. From frequency to quefrency:a history of the cepstrum[J]. IEEE signal processing magazine, 2004, 21(5):95-106.
[13] 董超, 毛凯, 赵文飞. 基于倒谱的运动模糊图像参数估计方法[J]. 海军航空工程学院学报, 2014, 29(5):435-439.
[14] 谢伟, 秦前清. 基于倒频谱的运动模糊图像PSF参数估计[J]. 武汉大学学报:信息科学版, 2008, 33(2):128-131.
[15] 孔勇奇, 卢敏, 潘志庚. 频谱预处理模糊运动方向鉴别的改进算法[J]. 中国图象图形学报, 2013, 18(6):637-646.
[16] 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.

相似文献/References:

[1]徐俊红,李金,从望,等.基于静态背景下的视频多目标运动物体的提取[J].应用科技,2005,32(03):31.
[2]邢添翔,窦峥,金子靖,等.基于HHT的PSK信号载波频率估计改进方法研究[J].应用科技,2015,42(04):37.[doi:10.3969/j.issn.1009-671X.201411007]
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[3]徐建安,高新,胡发国,等.基于多目标拓扑优化的拖缆机机架结构优化[J].应用科技,2018,45(05):22.[doi:10.11991/yykj.201711013]
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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2015-08-31。
基金项目:国家自然科学基金项目(61371175).
作者简介:陈春雨(1974-),男,副教授,博士;郑凯(1988-),男,硕士研究生.
通讯作者:郑凯(1988-),E-mail:zhengk1219@163.com.
更新日期/Last Update: 2016-06-08