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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

图像是人类获取信息的主要来源之一，但是由于噪声、大气湍流、传感器的非线性因素以及景物与成像设备之间的相对运动等多种因素的影响，图像成像过程中会导致图像质量的降低，该过程即为图像退化，具体的表现形式就是图像模糊。无论是对于仅仅影响一幅图像中某个别点的点退化而言，还是影响图像中的一个空间区域的空间退化，退化都会导致产生图像模糊，产生让人难以理解图像蕴涵的真实意思，所以要对图像进行分析，处理，鉴于目前大部分图像都是以数字形式进行的存储，因此本文的图像处理过程为数字图像处理过程。

图像去运动模糊本质上是研究从所得的变质图像中复原出真实图像的过程。因此要寻找合适的复原方法首先必须要了解清楚退化的因素，然后建立相应的退化模型，也就是数学模型。所以去模糊的核心就是要清楚图像的退化过程，建立相应的数学模型，最后通过反卷积过程来计算出原始的清晰图像。鉴于图像的退化过程可用卷积来表述，复原清晰图像的过程就是该卷积的逆过程，即反卷积。在物理条件下，反卷积出现病态化是常有的问题，其表现形式为即使细小的观测数据变化都会导致方程的解出现变化，直接会影响图像的复原质量。所以无论是理论分析或者数值计算在图像去模糊过程中都有一定难题。

使图像变质或者说使图像模糊的原因很多，在图像处理中，造成图像的模糊一般分为失焦模糊和运动模糊。本论文的目的是要解决造成图像变质的运动模糊，它具有更广泛的应用，同时也具有更高的研究价值。本文运动模糊主要研究因为相机的抖动及相机所拍画面之间的相对运动而引起的图像运动模糊，学术上把因为运动模糊得到食物图像称为运动模糊图像。在实际生活中，普遍存在的运动模糊图像给人们生活带来很多困扰。尤其是在图像处理等领域，近年来很多学者一直都把运动模糊图像的复原作为重点研究方向之一，正是由于运动模糊造成图像变质的问题很棘手，基于破案的现实需要促使去运动模糊技术的迅速发展。总之，由于运动而造成的图像模糊现象依然十分普遍，在交通检测、天文遥感、医学图像处理、公安侦查以及军事卫星侦测等众多领域，由于运动模糊的广泛应用促使对其的恢复研究具有较强的现实意义。

2. 研究的基本内容

本文主要针对一些经典的图像去运动模糊算法进行相关研究，然后得出一种鲁棒性的、快速的基于盲反卷积的运动模糊图像复原算法，该算法预处理阶段使用双边滤波器抑制图像的噪声、冲击滤波器预测对应潜在清晰图像的强边缘，该迭代使得可以使用简单而易于优化的高斯先验知识来约束自然图像的梯度以及PSF，并能够在频域中快速、准确地计算出PSF；与此同时分别通过基于自然图像梯度高斯分布的盲反卷积算法与基于自然图像梯度稀疏分布的盲反卷积算法复原出潜在的清晰图像。该算法不但能够复原图像的纹理和噪声，并能够有效的抑制振铃，在后期的不断优化过程中，对大尺寸的图像去运动模糊效果也大大改善。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

通过建立基于边缘信息盲反复原的模型，编写相应的程序并在matlab上进行仿真，进一步与基础算法程序的仿真进行对比得出本文算法研究的改进之处。

2016.12-2017.01完成毕业设计任务书；

4. 参考文献

【1】刘薇.运动模糊图像恢复算法的研究与实现.中国科学院研究生院博士学位论文.2006-1-74

【2】王郑耀.图像处理及相关的数学问题国际研讨班听课总结.西安交通大学.2004-2-3

【3】刘专.运动模糊图像的复原算法研究.西安电子科技大学硕士学位论文.2010-3-11