刘 彬，薄 华

（上海海事大学 信息工程学院，上海 201306）

舰船在航海中拍摄的视频图像可以广泛应用于船员的人脸识别、表情识别、疲劳检测、舰船安检工作等。图像质量的好坏关系到整个图像处理系统的性能，一幅清晰的图像是这些应用的前提。但在传感器成像过程中，记录介质积分时间内拍摄目标和摄像机之间的相对运动会造成图像的模糊，给后续的图像处理和分析带来一定的困难。

运动模糊的恢复算法研究大部分是针对全局模糊图像的，而有一些时候图像会出现局部模糊的情况，这时需要针对局部模糊区域进行恢复，并将复原的区域无缝合成到整幅图中，因此，对由运动产生的局部模糊区域恢复和合成是一项很有意义的研究。目前针对局部模糊图像的恢复有：非负支持域递归逆滤波算法[1]、维纳滤波法、L-R 算法[2]、基于Z 变换的恢复算法[3]等，图像合成有：基于小波变换的图像融合、基于a 分量的图像合成、基于梯度场的图像合成、基于多分辨率模型的图像合成[4]。为使合成图像在纹理和噪声上具有一致性，Sunkavalli[5]提出了平滑直方图匹配的过采样的拉普拉斯金字塔构建方法，该金字塔中进行子带的平滑直方图匹配能有效的减小边界及周围存在明显的光晕和合成图像的人造痕迹。

在文献[2，5]的基础上提出一种新的局部运动模糊图像恢复与合成算法，把模糊区域从图像中分割出来，把复杂的局部模糊恢复问题转化为前景模糊恢复、前景和背景融合两个子问题来解决，对局部模糊区域进行恢复，最后用基于直方图匹配的小波变换对恢复图像与背景图像无缝的合成。……