1、隨著數(shù)字攝影技術的普及，圖像增強已經(jīng)成為數(shù)字圖像處理領域研究的熱點。去模糊技術作為圖像增強的分支之一，越來越受到人們的重視。按照導致圖像模糊的模糊核的不同，去模糊技術被分為去失焦模糊和去運動模糊兩類。相機聚焦失敗或者成像場景內(nèi)的目標物體的厚度超過景深將會導致失焦模糊;而運動模糊是在攝像機的曝光時間內(nèi)，由于攝像機的抖動或者鏡頭內(nèi)的景物快速移動導致的。本文關注的重點是由運動導致的運動模糊圖像。
　　運動模糊圖像的數(shù)學模型一般是清晰圖像

2、與模糊核進行卷積再加上隨機噪聲。因此，去運動模糊技術就是從模糊圖像中估計出模糊核，并進行反卷積得到清晰圖像。根據(jù)模糊核的性質不同，可以將去運動模糊技術分為空間不變與空間可變兩大類，其數(shù)學模型分別對應為單核模型與多核模型?？臻g不變的去運動模糊技術是假設整幅圖像中的模糊核是一致的，而空間可變的去運動模糊技術則是隨著像素的不同，其對應的模糊核也不是單一不變的。由此可見，空間可變的模糊圖像的數(shù)學模型更加復雜，其去模糊技術也將更加具有挑戰(zhàn)性。

3、r>　　本文在充分研究和分析各類去運動模糊的方法，并結合目前去模糊領域中的研究熱點與難點，將本文研究重點集中在空間可變的運動模糊圖像。本文提出了基于模糊檢測的去空間可變的運動模糊圖像的新框架。首先檢測局部模糊圖像中的模糊區(qū)域，其次根據(jù)檢測出的模糊區(qū)域映射圖進行模糊區(qū)域分割，最后對分割出來的模糊區(qū)域采用空間不變的去運動模糊技術求解模糊區(qū)域對應的清晰圖像。本文的主要工作點在于四個關鍵步驟:(1)利用模糊圖像的特征對局部模糊圖像的模糊區(qū)域進行

4、檢測;(2)利用檢測出的模糊區(qū)域對應的映射圖，進行模糊區(qū)域分割;(3)利用圖像各區(qū)域內(nèi)部模糊核一致，采用先進的空間不變的去模糊技術，對該模糊區(qū)域去模糊;(4)利用邊緣拓展消除區(qū)域拼接時導致的邊緣效應。實驗結果在人工構造的數(shù)據(jù)集和真實的模糊圖像數(shù)據(jù)集都驗證了本文方法的有效性。在人工構造的數(shù)據(jù)集，本文算法與傳統(tǒng)的單核去模糊算法相比PSNR提高了10dB，RMSE降低0.12;在真實的模糊圖像數(shù)據(jù)集中，相比于其他算法視覺效果有明顯的提升，振鈴