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点物体模糊图像的模糊程度 恢复原始图像中相对运动模糊的图像的问题。提取相机和物体场景之间的运动模糊程度对于大量应用中的运动模糊识别具有重要意义。这里提出的解决方案是PSF。Cannon [1] 处理了均匀线性的情况，确定了表征运动模糊的重要参数，该参数由方脉冲PSF和模糊的点扩展函数（PSF）描述，仅给出模糊在谱域图像本身中利用其周期性零点的性质。这种识别方法基于模糊图像的概念。这些零点被强调，因为沿运动方向的图像特征是倒谱域的，并且模糊程度的估计不同于其他方向的特征。取决于测量零点之间的间隔。关于 PSF 形状、谱域中零点的均匀性和平滑性的假设不满足，模糊图像在运动方向上的零点间距大于在其他方向上的零点间距。此外，在这个方向上存在各种运动退化的情况，例如加速原始未模糊运动 [2, 3] 和低频振动 [4]。物体。通过过滤模糊图像，我们强调 PSF 特性，而忽略图像特性。这里提出的是最大似然图像和模糊识别方法 [5–7]。这些方法对原始图像、模糊的PSF进行建模，并评估其形状，这取决于模糊和噪声过程。原始图像被修改为二维自回归（AR）过程，PSF参数允许快速高分辨率恢复模糊图像。 1997 Academic Press 具有有限脉冲响应。最大似然估计用于识别图像和模糊参数。模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。1.介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。成像系统的一个难题是性能下降需要大量计算。由运动引起的图像。当 Savakis 和 Trussell [8] 提出另一种模糊识别方法时，这个问题很常见。使用对原始图像平面的估计，即使相机由人手握住。功率谱（期望值），PSF 估计为 ，通常基于有关恢复残差功率和退化过程之间最佳匹配的信息的准确性。给定理想图像 f (x, y)，相应的候选 PSF 与真实 PSF 相似。分级图像 g (x, y) 通常建模为 在本文中，我们开发了一种从运动模糊图像本身识别模糊参数的新方法。g ( x , y ) � � � h ( x � x � , y � y � ) f ( x � , y � ) dx � dy � � n ( x , y ) 根据对运动模糊对图像影响的研究，从模糊图像中提取方向、程度 (1) 和形状估计等模糊特征。虽然模糊识别的动机通常是其中 h ( x , y ) 是线性平移不变 PSF（点扩散图像恢复，这里提出的方法不起作用）和 n ( x , y ) 是随机噪声。将识别过程与恢复过程联系起来。在运动模糊图像中，模糊程度参数是该方法解决一维模糊类型，这在运动退化的情况下很常见。模糊 1 电子邮件：itzik@newton.bgu.ac.il。2 电子邮件：kopeika@bguee.bgu.ac.il。效果被认为是线性的和空间不变的，并且
从运动模糊图像中识别模糊参数
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