機器視覺檢測中的圖像復原方法研究.pdf

1、機器視覺系統(tǒng)已經被廣泛地應用于各個不同的領域。由于機器視覺算法的效果嚴重依賴于輸入圖像的質量，而實際得到的圖像往往并不理想，因此，對圖像進行復原是提高機器視覺檢測效果的一個有效途徑。從具體應用出發(fā)，結合偏微分方程和逆問題理論，提出了三種有效的圖像復原方法，即:
　　1.提出了正則反向熱流傳導方法。通過引入正則化的理論和方法，建立了一種能夠有效抑制噪聲放大的正則反向熱流傳導方法，用來實現圖像復原。此外，完善了相應的理論工作，證明了正

2、則反向熱流傳導方法的有效性。
　　2.提出了“學習—濾波”算法。對傳統(tǒng)的基于梯度算子的圖像復原模型(例如:Tikhonov正則化方法和全變分(TV)模型）進行了推廣和改進，將經典模型中的梯度算子換成了一組從圖像樣本中學習出來的濾波器，用來實現特征映射。
　　3.提出了廣義運動模糊復原模型。用來去除由于相機前向運動所引起的圖像模糊。具體工作包括:(1)估計相機和物體之間的相對運動，從而估計出光流場;(2)設計了快速的廣義運動模