基于梯度域计算模型的彩色图像去运动模糊与特征提取方法研究

项目名称： 基于梯度域计算模型的彩色图像去运动模糊与特征提取方法研究

项目编号： No.61401355

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 赵明华

作者单位： 西安理工大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 彩色图像去运动模糊与特征提取是图像处理和识别领域的两个难点，令人关注。当前研究存在运动模糊图像恢复结果的纹理过于平滑、对遮挡等异常破坏的特征提取效果较差等问题。前期工作表明，梯度信息为图像恢复提供了重要的先验知识，通过梯度矢量分解技术能够提高特征对轮廓噪声的鲁棒性。本项目将研究梯度信息对彩色图像去运动模糊和特征提取的作用机制，拟基于无方向差分算子获取方向差分算子，建立同时能估计梯度大小和方向的彩色图像梯度估计模型，提高对噪声的鲁棒性；基于此，从经验梯度分布对参考梯度分布的收敛性角度构造累积代价函数，建立基于该函数的梯度匹配模型，构造能丰富纹理信息的彩色图像去运动模糊算法；采用梯度方向差分与余弦函数相结合的方法，建立相关性计算模型，构造对异常破坏鲁棒的特征提取算法。该研究将为梯度域计算模型的完善以及彩色图像去运动模糊和特征提取领域的技术发展提供重要的理论依据，具有重要的学术意义和应用前景。

中文关键词： 图像复原；图像去噪；图像去运动模糊；振铃效应；特征提取

英文摘要： Motion deblurring of color images and feature extraction are two difficulties in the fields of image processing and recognition and have attracted a lot of attention in the scientific community. Restoration results by the existing motion deblurring method

英文关键词： image restoration；image denoising；image motion deblurring；ringing effect；feature extraction