散焦模糊图像复原技术的研究与实现的中期报告.docx

散焦模糊图像复原技术的研究与实现的中期报告 1. 研究背景 针对一些因恶劣环境、摄影技术等因素导致的散焦模糊图像，需要对其进行复原处理。散焦模糊图像一般包含高斯模糊和运动模糊两种情况，因此需要相应的算法对其进行处理。 2. 研究内容 本次研究主要集中在高斯模糊的散焦模糊图像的复原处理，具体内容包括： （1）研究并比较不同的复原算法，包括基于频域的Wiener滤波算法、基于空间域的Lucy-Richardson迭代算法、基于深度学习的卷积神经网络（CNN）算法等。 （2）进行实验验证不同算法的复原效果和性能，比较各自的优缺点，为后续选择适合的算法提供依据。 （3）针对复原算法可能存在的局限性和不足，提出改进思路，并进行相关实验分析。 3. 研究进展 目前，已对不同算法进行了文献综述和理论分析，并初步进行了实验验证。其中，基于频域的Wiener滤波算法虽然复原效果较好，但对噪声敏感；基于空间域的Lucy-Richardson迭代算法可以获得更好的复原效果，但迭代次数多、计算量大；基于深度学习的CNN算法具有自适应性能，并且可以学习出对不同模糊程度的图像进行复原的方法，但需要大量的训练数据和计算资源，难以应用于实时处理场景中。 在实验中，我们使用了公开数据集上的不同模糊程度的图像进行了测试，初步结果表明Lucy-Richardson迭代算法的复原效果最佳，但需要在迭代次数和计算量之间找到平衡点；而CNN算法也可以取得很好的效果，但需要进一步优化。 4. 下一步工作 下一步，我们将继续进行实验，尝试进一步优化不同算法的复原效果和性能；针对算法局限性进行改进并进行实验验证；最终选择适用于实际应用场景的复原算法，并进行进一步的优化和实现，以提高系统的稳定性和实时性能。