智能车离焦模糊视觉图像处理方法研究

admin · 发表于 2022-9-16 13:30:47

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离焦模糊复原是图像处理和机器视觉中的重要课题。本文针对已有的智能车平台，研究和探索一种离焦模糊图像复原的方法，并讨论图像复原应用到空间点测距上的可能性。本文首先对智能车视觉图像特点进行分析，并根据图像特点制定畸变校正和图像分块预处理方案；之后通过理论分析和实验，综合考虑算法适用性、复杂度和复原效果，选择模糊核和清晰图像分开估计的方法对智能车离焦模糊图像进行复原，并探索出一种基于贝叶斯参数估计的多尺度方法，能够有效地估计智能车离焦模糊图像的模糊核；最后对常用的五种滤波方法进行分析和实验，根据复原清晰度和振铃抑制等情况，选择Richardson-Lucy (R-L)方法对图像进行复原。实验结果表明，本文多尺度贝叶斯估计模糊核的R-L算法，对人工模拟的离焦模糊图像、普通相机拍摄的离焦模糊图像和智能车离焦模糊图像均适用，主观和客观评价都表明，本文方法比采用传统数学模型的复原算法处理结果更好。之后，本文对离焦模糊复原在单目和双目测距上的应用进行了讨论。实验数据表明，在目前的智能车平台上，采用模糊图像和复原图像作为图像对的单目测距无法得到较好结果；双目测距在近距离测距时，误差通常远大于远距离测距，且图像复原对测距改善不明显。因此，在本实验平台上，需要对成像系统进行改进来提高近距离测量精度。

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