基于边缘信息的图像去运动模糊盲反卷积算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

图像去运动模糊是图像处理和计算机视觉领域中的一个重要研究课题，旨在从受运动模糊降质的图像中恢复出清晰的图像。

运动模糊是由于相机与场景之间存在相对运动，导致在图像采集过程中成像传感器上的像素点接收到的光线来自场景中不同的位置，从而使得图像出现模糊现象。

这种模糊不仅降低了图像的视觉质量，也为后续的图像分析和理解带来了困难。

2. 本选题国内外研究状况综述

图像去运动模糊是一个经典的图像处理问题，近年来受到广泛关注。

现有的去运动模糊方法主要分为两大类：非盲反卷积和盲反卷积。

非盲反卷积方法假设已知模糊核，只需要估计清晰图像；而盲反卷积方法则需要同时估计模糊核和清晰图像，更具挑战性。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将主要围绕基于边缘信息的图像去运动模糊盲反卷积算法展开研究，主要内容包括以下几个方面：
1.边缘信息提取算法研究:研究如何从运动模糊图像中提取可靠的边缘信息，为后续的模糊核估计和图像复原提供依据。

2.基于边缘信息的运动模糊核估计:研究如何利用提取到的边缘信息估计运动模糊核参数，为图像非盲反卷积提供基础。

3.基于边缘约束的图像非盲反卷积:研究如何在非盲反卷积过程中引入边缘信息作为约束条件，提高图像复原的质量。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的方法，逐步深入地开展研究工作。

首先，将进行文献调研，全面了解图像去运动模糊、盲反卷积、边缘检测等相关领域的国内外研究现状，为本研究奠定理论基础。

其次，将研究如何从运动模糊图像中提取可靠的边缘信息。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于学习的边缘信息提取算法:利用深度学习模型强大的特征提取能力，提高边缘检测的精度和鲁棒性，为后续的模糊核估计和图像复原提供更可靠的依据。

2.提出一种基于边缘锐度的运动模糊核估计方法:利用图像边缘的锐度变化规律来估计模糊核参数，相较于依赖图像全局信息的传统方法，本方法对噪声和模糊程度的敏感性更低，估计结果更为准确。

3.提出一种基于边缘信息的正则化约束:将边缘信息融入到反卷积的目标函数中，引导图像复原过程，在有效去除模糊的同时更好地保留图像细节信息。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 潘宗序,郑文博,赵天云,等.基于边缘特征保持的图像盲复原算法[j].液晶与显示,2019,34(11):1074-1081.

[2] 彭宇,谢维信,张叶,等.基于显著边缘引导的快速图像去模糊算法[j].中国图象图形学报,2020,25(02):296-306.

[3] 陈锐,江巨浪,周芬,等.基于边缘检测的快速图像去运动模糊算法[j].计算机工程与应用,2019,55(16):208-212.