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一种提高匀速直线运动参数辨识精度的方法
  • ISSN号:1001-0645
  • 期刊名称:北京理工大学学报
  • 时间:0
  • 页码:818-823
  • 分类:TP751[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室,北京100081, [2]北京印刷学院印刷与包装工程学院,北京102600, [3]装甲兵工程学院基础部,北京100072
  • 相关基金:国家“九七三”计划项目(2009CB72400603);国家自然科学专项基金资助项目(61027002);国家自然科学基金资助项目(60972100)
  • 相关项目:空间场景目标距离选通成像探测与非线性图像反演理论研究
中文摘要:

为找到一种基于匀速直线运动模糊的单帧图像,准确辨识成像点扩散函数中模糊参数的方法,对现有文献提出的倒谱、Radon变换、图像微分、图像自相关性以及检测函数等算法进行了仿真和比较。仿真结果表明,倒频谱算法能够更准确地辨识精度运动方向;像素相关性方法能够更准确地辨识模糊长度。对匀速直线运动模糊的单帧图像进行模糊参数辨识时,结合倒谱辨识运动方向和像素相关性辨识模糊长度的算法,能得到更高精度的辨识结果,利于更好地复原图像的质量。

英文摘要:

To search a parameter identification method with high accuracy for single image blurred by uniform linear motion, a few of available algorithms, such as cepstral analysis, Radon transform, image derivative, autocorrelation-based and detect function-based, were used to simulate the performance of identification and to compare the results of parameter identification, especially for parameters of motion direction and blur length. It was found that cepstral analysis algorithm could identify motion direction with the best accuracy, while autocorrelation-based method could identify blur length with the best accuracy. Based on that analysis, it could be suggested that the scheme combined of cepstral analysis with autocorrelation-based algorithms would get high accurate estimation when single image is just blurred by uniform linear motion.

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期刊信息
  • 《北京理工大学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:北京理工大学
  • 主编:黄风雷
  • 地址:北京海淀区中关村南大街5号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:blgzw@bit.edu.cn
  • 电话:010-68912326 68913988
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-0645
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2596/T
  • 邮发代号:82-502
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀科技期...,首届国家期刊奖提名奖,中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17163