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| 研究生： |
吳諭忠 Wu, Yu Chung |
|---|---|
| 論文名稱： |
線性動態模糊影像之研究 A study of linear motion blurred image |
| 指導教授： |
薛慧敏
Hsueh, Hui Ming |
| 學位類別： |
碩士
Master |
| 系所名稱： |
商學院 - 統計學系 Department of Statistics |
| 論文出版年： | 2016 |
| 畢業學年度： | 104 |
| 語文別： | 中文 |
| 論文頁數： | 56 |
| 中文關鍵詞： | 線性動態模糊 、影像還原 、點擴散函數 、旋積 、傅立葉轉換 、雷登轉換 |
| 外文關鍵詞： | Linear Motion Blur, Image Restoration, Point Spread Function, Convolution, Fourier Transform, Radon Transform |
| 相關次數： | 點閱：183 下載：6 |
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生活中在使用相機時，由於機器晃動或物體移動所造成的模糊影像時常可見。當影像模糊的成因是影像曝光時間內相機與拍攝物體相對線性移動時，則我們稱為線性動態模糊。理論上，模糊影像可以表示成原始影像與點擴散函數的旋積，本文的研究重點為點擴散函數中模糊參數的估計，雷登轉換將被運用在此問題上。我們首先介紹兩個現有方法，我們將探討這些方法中用來消除雜訊的步驟之適用性及必要性。另一方面，在模糊參數的估計過程中，我們在雷登轉換加入圓限制以及採用移動平均法。我們透過實驗證實，本篇提出的方法可以獲得更準確的估計結果以及更好的模糊影像還原效果。
Nowadays, collecting a digital image becomes convenient and low-cost due to rapid progress in digital camera technology. Blurred images frequently appear because of camera shake or moving objects. There are several different types of blur. When the blur is caused by the linear motion between the object and the camera during the light exposure, it’s called a linear motion blur. Mathematically, a blurred image is expressed as a convolution of a point spread function and the original image. Our study considers Radon transform for the estimation of the point spread function. To improve the existing methods, a circle restriction and the moving average method are applied in the estimating procedure. Through intensive experiments, the proposed method is found enable to produce more accurate estimation and better performance in image restoration.
摘要 I
英文摘要 II
目次、表次和圖次 III-VI
第一章 緒論 1
第二章 研究方法 4
第一節 退化模型 4
壹 數位影像 4
貳 傅立葉轉換 5
參 退化模型與點擴散函數 10
第二節 現有方法的介紹與評估 14
壹 現有的方法 14
貳 消除雜訊 16
參 模糊參數估計 20
肆 現有方法的評估 23
第三節 平滑法 27
第四節 影像還原 32
第三章 模擬實驗 34
第一節 不同角度下參數估計結果 36
第二節 不同長度下參數估計的結果 40
第三節 平滑區間對長度估計的影響 43
第四節 影像還原 45
第四章 結論 55
參考文獻 56
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