随着计算机技术的发展,计算机的运行速度和运算精度得到进一步提高,其在图像处理领域的应用日见广泛。本论文研究目的在于将传统的光学理论与新兴的数字图像处理方法相结合,利用计算机对离焦模糊图像进行复原,进一步提高离焦模糊图像的复原精度,降低在拍摄中对光学设备精度和拍摄人员的要求。 基于项目的特点及要求,本文主要研究离焦模糊文字图像的复原,但是理论和实践证明本文的方法和结论同样适用于离焦模糊的普通景物图像以及大气湍流等圆对称性模糊图像的复原。文中对传统的离焦模糊图像复原方法加以改进,主要做了以下工作: 首先利用光学理论推导出实际离焦模糊的光学传递函数,并介绍了传统离焦模糊图像复原法中的离焦模糊模型:高斯离焦模型和圆盘离焦模型。指出了虽然利用模型可简化问题,但由于模型不能准确逼近实际的离焦点扩散函数,导致离焦模糊图像复原无法取得预期结果。 其次本文在刃边函数、线扩散函数、点扩散函数以及阿贝尔逆变换等光学知识的基础上,根据离焦模糊的圆对称性,舍弃了具体离焦模型,通过检测刃边函数曲线,直接由模糊图像估算出离焦的点扩散函数,提高了离焦点扩散函数的估算精度。并在求取离焦点扩散函数的基础上,优化了维纳滤波器,很大程度上降低了噪声对离焦模糊图像复原的不良影响。 最后用改进的离焦模糊图像复原法对仿真离焦模糊图像和实际离焦模糊图像进行复原。复原结果表明:相对传统方法,本文方法更准确的估算了离焦的点扩散函数和光学传递函数,能够得到分辨率和对比度明显改善的复原图像。