機(jī)器視覺檢測中的圖像復(fù)原方法研究.pdf

1、機(jī)器視覺系統(tǒng)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于各個(gè)不同的領(lǐng)域。由于機(jī)器視覺算法的效果嚴(yán)重依賴于輸入圖像的質(zhì)量，而實(shí)際得到的圖像往往并不理想，因此，對圖像進(jìn)行復(fù)原是提高機(jī)器視覺檢測效果的一個(gè)有效途徑。從具體應(yīng)用出發(fā)，結(jié)合偏微分方程和逆問題理論，提出了三種有效的圖像復(fù)原方法，即:
　　1.提出了正則反向熱流傳導(dǎo)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(dǎo)方法，用來實(shí)現(xiàn)圖像復(fù)原。此外，完善了相應(yīng)的理論工作，證明了正

2、則反向熱流傳導(dǎo)方法的有效性。
　　2.提出了“學(xué)習(xí)—濾波”算法。對傳統(tǒng)的基于梯度算子的圖像復(fù)原模型(例如:Tikhonov正則化方法和全變分(TV)模型）進(jìn)行了推廣和改進(jìn)，將經(jīng)典模型中的梯度算子換成了一組從圖像樣本中學(xué)習(xí)出來的濾波器，用來實(shí)現(xiàn)特征映射。
　　3.提出了廣義運(yùn)動模糊復(fù)原模型。用來去除由于相機(jī)前向運(yùn)動所引起的圖像模糊。具體工作包括:(1)估計(jì)相機(jī)和物體之間的相對運(yùn)動，從而估計(jì)出光流場;(2)設(shè)計(jì)了快速的廣義運(yùn)動模