图像复原技术：噪声滤波与运动模糊参数识别

"邓泽峰的博士学位论文主要探讨了图像复原技术，特别是在处理噪声干扰和运动模糊方面。论文中提出了基于数学形态学的椒盐噪声滤波算法，以及用于识别图像匀速直线运动模糊参数的频域方法和微分方法。这些研究成果在RFID倒装设备飞行视觉系统中得到了实际应用，有助于提升图像质量和匹配精度。" 图像复原是一项关键技术，旨在利用退化模型来恢复因噪声或模糊导致质量下降的图像。邓泽峰的研究特别关注了椒盐噪声和运动模糊这两种常见的图像退化问题。椒盐噪声是一种二值噪声，严重影响图像的清晰度。为解决这一问题，论文提出了一种创新的数学形态学滤波算法。该算法通过开闭运算来检测和分类噪声，然后应用特定的形态学滤波器去除椒噪声和盐噪声，同时采用智能斑点擦除算法处理黑斑和白斑，最后通过加权求和形成开闭序列滤波算法。实验证明，这种方法在保持图像细节的同时能有效滤除噪声。 对于图像的运动模糊问题，邓泽峰研究了匀速直线运动模糊的点扩展函数，并提出了两种关键参数（模糊方向和模糊长度）的识别方法。频域方法依赖于Radon变换，通过分析模糊图像频谱图中的暗条纹特性来确定模糊方向和长度。微分方法则通过计算方向微分和微分自相关间距来识别这些参数。两种方法各有优缺点，频域方法简单但对噪声敏感，而微分方法具有一定的抗噪声能力。 这些理论成果被应用于设计的RFID装备飞行视觉系统中。系统采用了OCS滤波算法去除椒盐噪声，通过频域和微分方法识别运动模糊参数，然后利用维纳滤波进行图像复原，并进行了模板匹配实验。实验结果证实，这些图像复原技术显著提高了图像质量，增强了匹配的准确性和精度。 邓泽峰的博士学位论文深入研究了图像复原领域的核心问题，并提出了有效的解决方案，这些解决方案不仅在理论上具有价值，而且在实际应用中也显示出了良好的效果，特别是在提升RFID装备飞行视觉系统的图像处理能力方面。