为了提升空间变化离焦模糊红外图像的图像质量，提出了一种基于图像质量评价的快速复原算法。本文提出的方法首先对模糊图像采用不同点扩散函数对应的截断约束最小二乘法算法进行复原而获得多幅复原图像，并对复原图像进行去振铃；然后对复原图像中每个像素为中心的区域进行图像质量评价，将采用不同参数复原的图像以图像质量评价的结果进行组合以获得最终的复原图像。由于无需对模糊图像点扩散函数估计，且采用了空间域运算的截断约束最小二乘法算法进行图像复原，实验结果表明，本文提出的算法能够对空间变化离焦模糊红外图像进行快速复原，算法运行速度较基于点扩散函数估计的方法大幅提升。

为了消除相机的场曲给成像带来的空变模糊，提高图像分辨率和检测精度，针对在工业检测中广泛使用的线阵相机，提出了一种消除场曲影响的一维图像复原方法。在分析了空变模糊矩阵结构的基础上，通过估算部分区域的点扩散函数，再由偏移和插值得到全像场范围内的模糊矩阵。由模糊矩阵利用约束最小二乘法得到与观测信号无关的复原矩阵。检测过程中，将采集到的图像信号与复原矩阵相乘，获得复原后的图像。采用检测棉流内异性纤维的异纤检测系统，用含有较细异纤的实际数据对方法进行验证。结果表明，本方法在提高图像边缘处分辨率的同时增强了异常点与背景的差异，异常比增加了10%以上，为进一步提高检测精度创造了条件。

提出一种针对多重模糊图像的恢复算法,以解决航空成像中多重模糊同时作用时的图像恢复问题。对多重模糊的物理模型进行分析,通过分步去模糊对多重模糊图像进行恢复。对空间不变模糊的点扩散函数进行合并,减少多重模糊恢复过程的计算误差累计,通过一次解卷积运算实现多重空间不变模糊图像的恢复。对多重模糊图像在分步恢复过程中所产生的误差噪声进行分析,使用维纳滤波对阶段误差噪声进行抑制,使得恢复图像的峰值信噪比(PSNR)值提高7.76。实验结果表明基于点扩散函数合并的恢复方法能将多重模糊图像的PSNR值提高到28.09,有效地保障了图像的恢复质量。

为了复原由动机座上的相机拍摄运动目标得到的降质图像,提出了基于像素运动模糊特征分割图像的复原方法。根据运动模糊的卷积作用,分析了图像中目标与背景不同的运动特性及像素平移叠加机理,得出了目标背景的叠加区域中相邻像素灰度值的变化程度相似的结论。基于该灰度变化特征检测运动模糊方向上的目标边缘,并利用Canny算子检测平行于模糊方向的边缘,两部分边缘进行求或运算并进行形态学处理,从而分割得到完整的目标模糊图像。剔除该目标图像叠加区的背景灰度信息,并补零扩充为完全卷积的模糊图像,最后利用反卷积复原算法去除模糊。复原实验结果表明,该方法复原得到的目标图像内部纹理清晰,复原图像的信噪比为9.64 dB,即主观和客观评价都表明该方法能够有效处理该类空间移变降质图像的复原问题。

提出了一种旋转运动模糊恢复算法,用来解决航空成像时旋转运动模糊的实时恢复问题。对旋转运动模糊这种具有异速像移的空间变化模糊进行了分析,并推导出旋转运动模糊的数学模型。用基于Bresenham画圆法的坐标转换方法将旋转圆弧上的空间变化模糊转变为常见的线性空间不变模糊,并使用一维维纳滤波对圆弧轨迹上的像素点进行模糊恢复。实验结果显示:本文算法在GPU处理平台下用3.31 ms即能恢复一帧1 024×1 024,8 bit旋转运动模糊图像,且极好地恢复了图像上的细节信息,恢复图像的峰值信噪比(PSNR)为28.76。算法的速度及效果表明本文所提出的算法具有较大的实用价值。