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運動模糊圖像的復(fù)原是圖像復(fù)原中較常見也是較難的一類，在智能交通系統(tǒng)中有著廣泛的應(yīng)用。本文面向車牌識別應(yīng)用，對運動模糊圖像的復(fù)原技術(shù)進行了系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)。
勻速直線運動模糊圖像復(fù)原的關(guān)鍵在于運動模糊方向和長度的自動鑒別兩個方面。將原圖像視為各向同性的一階馬爾科夫過程，通過用雙線性插值來進行方向微分，實現(xiàn)了運動模糊方向的自動鑒別算法；根據(jù)分析模糊圖像的頻譜圖出現(xiàn)黑色條帶的原因、條件以及它的精確位置，實現(xiàn)了運動模糊長度自動鑒別算法。
針對復(fù)雜成像情況下的運動模糊圖像復(fù)原工作，著重解決了含噪運動模糊圖像和局部運動模糊圖像的復(fù)原問題；綜合應(yīng)用椒鹽噪聲檢測器和基于帶可變正則化參數(shù)的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（I也FN）方法，實現(xiàn)了組合濾波器去噪算法，采用改進的局部運動模糊對象提取算法實現(xiàn)局部運動模糊圖像的復(fù)原。
開發(fā)了車牌模糊圖像復(fù)原系統(tǒng)。該系統(tǒng)對模糊長度和模糊角度均具有較高的鑒別精度，對于含有噪聲的運動模糊圖像和局部模糊圖像進行相應(yīng)的去噪處理和對局部模糊對象進行提取，并提供參數(shù)調(diào)整機制以獲得最佳的復(fù)原效果。自動實現(xiàn)各種類型的運動模糊車牌圖像的清晰恢復(fù)，復(fù)原的效果圖可直接應(yīng)用于后續(xù)的車牌識別等工作。
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