对图像处理中维纳滤波复原算法的改进研究

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对图像处理中维纳滤波复原算法的改进研究作者：胡春亚

来源：《计算机光盘软件与应用》2012年第21期

摘要：文中介绍了传统图像处理中的离焦复原算法存在的不足，指出了两种传统的处理方法在逼近离焦点扩散函数方面效果都不太理想，并提出了对维纳滤波复原方法的改进，最后通过实验证实了改进后的维纳滤波复原算法具有明显的优势，并且其分辨率和噪声消除方面都表现良好。

关键词：图像处理；维纳滤波复原算法；算法改进

中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 21-0000-02

1 传统的图像复原法中存在的不足

假如我们要对一幅图像进行复原技术处理，那么就一定需要提前得到光瞳函数所需参数。但是，由于在实际的图像处理过程中，要想得到相关的未知参数值是一件十分困难的事，因此，在进行图像恢复时借助于估算系统现有的扩散函数对其进行处理，使其所获得的值更加接近。当前比较常用的有这样的两种复原图像模型，其中一种就是圆盘处理模型，而另一种则是属于高斯图像处理模型，技术人员通常是通过这两种模型来获取相对应点扩散函数的近似值，然后再将得到的值传递给函数。

如果想要得到良好的离焦模糊图像复原结果，就必要使用精确的估计离焦点扩散函数以及采用光学传递函数。下面我们将对这一个问题进行研究。

2 图像处理中维纳滤波复原方法的改进

由于传统的图像复源方法存在一些不足，下面对这一复源算法进行必要的改进，主要是在扩散函数上，依据离焦图像估算，提高精确度。

2.1 检测直边函数曲线

想要对直边扩散函数曲线进行检测，一定需要使用边缘检测来对直线边缘检测其模糊的图像。最经常使用的边缘检测方法就是在原有图像的基础上，寻找出图像各个象素点在有限的区域内所发生的灰度演化过程，然后通过将接近边缘的一阶或者二阶的方向导数变化规律来作为参考依据，采用最科学有效的方法来检测其边缘。其实这个边缘点就是属于灰度观察，两边之间的灰度值会有一定的差距。可以这么说边缘点是存在于两个点之间，这两个点是属于不同的亮度之间，一个属于比较亮的点位置，而另外一个则是比较暗的点位置。唯有获取到直边扩散函数曲线的中心像素点所在位置，方可以得到函数的曲线。