数码相机模糊图像的计算机修复

    0引言

    数码相机使用越来越普及,而大多数使用者都是非专业人员,由于这些使用者不熟悉数码相机的使用特点,常常造成拍摄的图像出现离焦模糊、运动模糊和双影模糊等失真,而这类失真使用通用平面图像处理软件(如PHOTOSHOP)不能有效去除,或部分去除失真后图像质量明显下降,无法令人满意,所以研究针对数码相机常见失真图像进行专门处理的计算机软件是有意义的.

    1模糊图像产生的原因及分类

    模糊图像主要有:

    ①离焦模糊失真(如图1a);②运动模糊失真(如图1b);③双(重)影模糊失真(如图1c);

    其产生的主要原因是:

    1)使用者使用自动档拍摄图像时,不熟悉相机的特点,在自动聚焦完成指示灯没有亮的情况下,匆忙按下快门,结果图像离焦失真;

    2)使用者使用手动档拍摄图像,因为不会(或没有仔细)调焦,在光学系统没有准确聚焦的情况下按下快门,得到离焦失真的模糊图像;

    3)使用者拍摄高速运动物体,由于曝光时间(快门速度)选取不当,造成运动模糊失真;

    4)使用者拍摄静止物体,但相机没有握紧,曝光过程中发生移动,造成运动模糊失真;

    5)使用者拍摄图像时,按快门的动作过大,曝光过程中在始、末两个时刻发生明显停滞,而在中间则快速划过,造成双影模糊失真.

    2模糊图像的物理模型

    2.1离焦模糊失真图像的模型

    对于模糊图像的处理,已有不少文献[1~5]从不同的角度和用不同的方法进行过研究.对运动模糊图像的恢复,主要采用差分递推法,最大熵迭代法等,还有文献提出基于最小二乘法的Moore-Penrose法恢复运动图像.对模糊图像,目前已提出的恢复方法,如Fourier变换域法、递归法和迭代滤波法等,Chalmond给出了一般模糊图像的点扩展函数的求法.但其退化模型是假定图像的统计特性在空间上不变化.而这种假定对实际图像往往并非十分有效.还有文献提出模糊图像的自适应滤波及恢复.但这些方法都存在一些共同的缺点:因为迭代次数多而造成运算时间长,同时由于人为地引入初始估计值,导致对同一幅图像因初始估计值不同而得到不同的恢复结果;更为严重的是迭代运算带来的误差累加,造成误差分布不均匀,影响恢复图像质量,特别是在移动距离的边缘上造成图像质量恶化.

    由于数码相机拍摄的模糊图像,其产生模糊的模型比较单纯,而且一般没有附加的噪声,可以使用较为简单的修复方法.本文的工作是针对三类常见失真图像建立相应的模型,并在MATLAB平台上设计修复软件,用于修复数码相机获得的彩色模糊图像.