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運動模糊圖像的復原是圖像復原中較常見也是較難的一類，在智能交通系統中有著廣泛的應用。本文面向車牌識別應用，對運動模糊圖像的復原技術進行了系統的研究與實現。
勻速直線運動模糊圖像復原的關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，實現了運動模糊方向的自動鑒別算法；根據分析模糊圖像的頻譜圖出現黑色條帶的原因、條件以及它的精確位置，實現了運動模糊長度自動鑒別算法。
針對復雜成像情況下的運動模糊圖像復原工作，著重解決了含噪運動模糊圖像和局部運動模糊圖像的復原問題；綜合應用椒鹽噪聲檢測器和基于帶可變正則化參數的徑向基神經網絡（I也FN）方法，實現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局部運動模糊圖像的復原。
開發了車牌模糊圖像復原系統。該系統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的去噪處理和對局部模糊對象進行提取，并提供參數調整機制以獲得最佳的復原效果。自動實現各種類型的運動模糊車牌圖像的清晰恢復，復原的效果圖可直接應用于后續的車牌識別等工作。
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