Algorithm of global mean and standard deviation for motion blur parameters identification

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.04.012

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

Algorithm of global mean and standard deviation for motion blur parameters identification

更新时间：2025-09-01

- Algorithm of global mean and standard deviation for motion blur parameters identification
- Vol. 41, Issue 4, Pages: 341-345(2015)
- 作者机构：
  
  1. 1:北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院
  2. 2:解放军61135部队
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.04.012
  CLC：
- Published：2015
- 稿件说明：
移动端阅览
Algorithm of global mean and standard deviation for motion blur parameters identification[J]. 2015, 41(4): 341-345.
DOI：

Algorithm of global mean and standard deviation for motion blur parameters identification[J]. 2015, 41(4): 341-345. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2015.04.012.

摘要

实现运动模糊图像恢复的关键是获得准确的点扩散函数(point spread function

PSF)。针对PSF的模糊尺度和模糊方向这两个重要参数

提出了一种基于图像频谱全局均值标准差的估计方法。通过研究运动模糊图像的产生机理

分析了二次傅里叶变换的频谱特性

利用全局均值标准差法对频谱图进行阈值分割

结合中心点和端点的坐标距离来估计模糊尺度

运用Radon变换鉴别模糊方向

实现了PSF参数的确定。进行了标准图像阈值分割准确度的验证

利用仿真模糊图像估计算法进行了验证

并进行了实际复原实验。结果表明

该方法具有误差小、稳定性高和不受运动方向限制的特点

为图像恢复提供了一种准确、简便的参数估计方法。

Abstract

关键词

Keywords

references

Views

142

下载量

CSCD

Alert me when the article has been cited

提交

Tools

Publicity Resources

Experimental study on the influence of point spread function selection on wavefront coding image restoration

Infrared dim small target detection algorithm based on difference histogram of oriented gradients and saliency map

Application and analysis of the extension of depth of field and focus in zoom system

An edge detection method based on the Sobel and K-means

Simulation analysis on star image restoration of motion blur based on Wiener filtering

Related Author

李雪宸

万新军

韩晶晶

吕元

韦晓孝

钟洪

李德新

张文

Related Institution

1:上海理工大学光电信息与计算机工程学院

2:赣南师范大学数学与计算机科学学院

1:赣南师范大学科技学院数学与信息科学系

1:中国北方车辆研究所信息与控制技术部

2:常熟理工学院计算机科学与工程学院

⁰