1. 研究目的与意义
由于复杂的大气及森林环境，监控相机极易受到扰动，造成所拍视频图像质量模糊，从而严重影响了林火的识别和判断。
为了提高森林防火视频监控系统的实时性和准确率，对监控视频进行稳像处理具有十分重大的意义。
本项目研究图像去模糊技术,为视频监控系统的实时性和准确率提供方案。
2. 国内外研究现状分析
对于己知的模糊图像的复原工作来说，我们己知的信息只有模糊图像本身，所以复原工作分为两个部分。第一部分是估算出运动图像的模糊核，第二部分是通过估算出的模糊核对模糊图像进行去卷积运算。
1.模糊核估计算法的发展和现状 对图像模糊核的估算分为在已知多幅图像，两幅图像或者单幅图像的情况下进行模糊核的估计。在现实生活中常常遇到的是单幅模糊图像，所以本文中对于模糊核估计算法的发展和现状也偏向于单幅模糊图像。1976年，Michael Cannonnl提出在不考虑噪声影响的情况下。模糊图像傅里叶频谱零值出现的时刻就是原始图像零值出现的时刻。通过大量的实验验证，他得出结论：运动模糊图像出现零值时刻的沿线方向是与图像运动模糊方向垂直的。同时，两个零值点之间的距离就是运动模糊尺度的倒数。但此方法存在局限性，因此该方法的前提是在匀速直线运动的情况下。2000年，邹谋炎瞳3提出误差一参数分析法，该方法应用范围有所增加，可以用于鉴别散焦模糊核，也可以用于水平方向的匀速直线运动模糊核，同时抗噪能力也有所提升。但是，此方法存在三个需要改进的地方：第一是鉴别误差比较大，这是由于在模糊尺度真值附近的曲线比较平坦；第二是由于需要循环计算，所以算法计算量比较大；第三是在估计点扩散函数时需要自己判断分析，这就使得这个算法无法广泛推广。1997年，Yitzhaky．Ybl在运动模糊图像和抖动模糊图像的点扩散函数估算方面取得很大的成就。他将2X2微分算子用于鉴别运动图像的方向，并通过微分图像自相关函数来计算模糊程度。但是这个方法只有当运动模糊方向为0。到45。时才会有比较好的效果。2000年，陆俊、舒志龙和阮秋琦n3提出一种基于尺度变换的运动模糊图像自动搜索恢复模型。该方法的重点是将图像模糊方向和模糊尺度分离，先将未恢复的模糊图像进行旋转，再进行恢复，最后在将旋转还原。此方法的主要贡献是解决了过去的未知点扩散函数的图像复原的缺陷。 2.去卷积算法的研究与现状逆滤波去卷积复原法开始于二十世纪五十年代，60年代中期，Nthhan运用二维去卷积的方法对太空船送回的大批月球照片处理后得到了清晰的图像。同时，Harris嵋1也运用点扩散函数模型来对望远镜中观测到的大气图像进行去卷积运算。虽然逆滤波方法在实验室情况下(不存在噪声干扰)有不错的实验效果，但是它受噪声的影响非常明显，对实际应用中的图像去模糊没有明显的效果。1967年，Carl w．Helstrom阳1提出将维纳滤波用于图像恢复，这是一种最小二乘估计的滤波方法。它主要解决的是在噪声损坏的数据中提取有用的信息。算法的关键在于假设图像和噪声的谱密度，然后在此基础上在期望的数据和实际输出数据之间估算出最小均方误差。1973年，Hunt．B．R E73提出最小二乘法，这是一种基于Philisp规整方法的滤波法，它可以简化对未知数据的求解，但是在实验结果上和维纳滤波有相似的情况：振铃效应。1972年和1973年，Richardson和Lucy旧1先后提出和完善了RL算法。RL算法的前提是假设模糊图像是服从泊松分布的，是采用最大似然法玛3进行估计的迭代算法。此算法由于不确定迭代次数，可能会造成计算量偏大，同时当迭代次数过多时，振铃效应和噪声也会增加。而且，在低噪声的情况下，通过RL算法恢复的图像会由于输出图像与噪声相近，反而会增加噪声。2000年，N．P．Galatsanos、V．Z．Mesarovic、R．Molina、A．K．Katsaggelosu叫等人提出了盲解卷积复原方法。这种算法类似于RL算法，但是比起RL算法，它在不知道任何关于噪声和失真数据的情况下，还是可以完成图像的复原工作，所以它可以用于复杂失真图像的复原。于此同时，复原后的图像会存在环现象，即使进行图像重建，这种环现象在边界处也不可避免。
3. 研究的基本内容与计划
由于实景的运动物体具有惯性，再加上拍照的曝光是很短暂的，所以可以把运动模糊图像近似看成是匀速直线运动，那么去模糊的过程就得到了简化。本文主要是基于这个来进行研究的，分为以下几个部分：模糊图像的退化模型(连续退化模型、离散退化模型还有匀速直线运动的退化模型)，点扩展函数的估算(点扩展函数的两个重要的参数是模糊角度(0)和模糊尺度(L))，图像的复原(逆滤波法，维纳滤波法，Richardson-Lucy复原算法，盲去卷积法)。
时间安排： 1.开题：校历第2周2.MATLAB仿真：校历第5周前3.论文撰写：校历第14周前 4.答辩：校历第15-16周
4. 研究创新点
我们已经了解图像复原工作的最主要一步就是确定点扩散函数(psf)。
而确定点扩散函数的重点是估算运动角度乡和运动尺度三。
已经有很多的研究者提出了一系列的计算运动模糊参数的方法，包括引入倒频谱法乜3|，利用randon变换心42 526'271或者hough变换心8|，但是由于是迭代算法，所以计算量非常大，而本文中使用的是一种利用一幅运动模糊图像正确估计运动模糊图像参数的新算法陋9303。
