运动模糊的基础知识，和经典方法，初学者很有用，如果需要其他帮助，请留言。

运动模糊车辆的车牌信息的识别与应用，主要应用维纳滤波，逆滤波，在最小二乘滤波方法等算法恢复

针对文字的去运动模糊算法 Title: Matlab code for "Deblurring Text Images via L0-Regularized Intensity and Gradient Prior" Author: Jinshan Pan (sdluran@gmail.com), Zhe Hu (zhu@ucmerced.edu), Zhixun Su (zxsu@dlut.edu.cn), Ming-Hsuan Yang (mhyang@ucmerced.edu). Version: 1.0 Copyright: 2014, Jinshan Pan, Zhe Hu, Zhixun Su, and Ming-Hsuan Yang Matlab code for "Deblurring Text Images via L0-Regularized Intensity and Gradient Prior" ==========================================================

卡尔曼滤波 维纳滤波 运动模糊 图像恢复中 pdf

Matlab制作模糊的图像清晰：分别实现：1。对模糊车牌图像进行清晰处理； 2。对高斯模糊图像进行高斯平滑滤波处理； 3。对椒盐噪声图像进行中值滤波处理； 4。对雾化图像进行直方图均衡化处理； 5。对模糊图像进行垂直拉伸与灰度拉伸处理； 6。对运动模糊图像进行维纳滤波处理；

关于匀速直线运动模糊图像的恢复，主要是求点扩散函数的两个参数

匀速运动模糊作为运动模糊中最基本的模式，在图像复原中一直都倍受关注，其研究成果被广泛应用于其他图像复原以及图像处理中．将图像稀疏表示的思想引入匀速运动模糊图像复原中，提出一种基于l1正则化的复原算法，并利用基追踪算法有效地求解l1正则化的线性规划问题．由于l1在异常值下表现稳健，使得算法对较宽模糊范围下的匀速运动模糊图像都有稳定良好的恢复效果．为了验证算法效果，对该算法与现有算法进行了大量的对比实验，实测结果表明，该算法能准确恢复图像，且有效抑制振铃效应．

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。图像复原是数字图像处理的重要组成部分，而运动模糊图像复原又是图像复原中的重要课题之一。本论文研究目的在于将传统的光学理论与正在发展的数字图像处理方法相结合，利用计算机对运动模糊图像进行复原，进一步提高运动模糊图像的复原精度，降低在拍摄过程中对光学设备精度和拍摄人员的要求。可广泛用于天文、军事、道路交通、医学图像、工业控制及侦破等领域，具有十分重要的现实意义。

摘　要:通过对运动模糊产生原因的分析,提出了一种去运动模糊的新方法。首先应用Hough变换和自相关函数估计出运动模糊的方向和长度,然后应用迭代步长自适应的整体变分模型进行图像恢复。实验结果表明,这样的空间域处理方法,不但可以避免传统的频率域去模糊方法产生的震铃效应,而且该方法具有良好的抗噪性和对运动模糊参数估计误差的低敏感性。

匀速直线运动模糊图像的退化数学模型试验研究