采用双框架生成对抗网络的图像运动模糊盲去除

传统运动模糊盲去除方法需先预测模糊图像的模糊核,再复原清晰图像。而实际 环境中的复杂的模糊核使此方法不能在视觉上很好地减小实际图像和复原后图像的差异,且直 接将现流行的生成对抗模型应用在图像模糊盲去除任务中会有严重的模式崩塌现象。因此,围 绕去模糊任务的特点提出了一种端到端的生成对抗网络模型--双框架生成对抗网络。该方案 不需要预测模糊核,直接实现图片运动模糊的盲去除。双框架生成对抗网络在原有 CycleGan 基础上将其网络结构和损失函数均作出了改进,提高了运动图像盲去除的精度,并且在样本有 限情况下大幅度增强了网络的稳定性。实验采用最小均方差优化网络训练,最后通过生成网络 和判别网络对抗训练获得清晰图像。在 ILSVRC2015 VID 数据集上的实验结果表明,该方法复原 质量更高,且复原结果在后续目标检测任务中达到了更优的效果。     

基于超拉普拉斯模型的运动去模糊算法*

通过分析自然图像梯度统计的长尾分布特性,提出一种基于超拉普拉斯模型的图像运动去模糊算法。该算法使用分步交替迭代最小化办法优化能量方程,并在优化过程中采用了查询表法快速求解图像反卷积。实验结果表明,该算法可以在数秒时间内处理完成一幅中等大小的图像,并获得较优的复原结果,其复原效果和对振铃现象的抑制均优于维纳滤波法和Richardson-Lucy复原法。     

基于多尺度网络的运动模糊图像复原算法

动态场景的非均匀盲去模糊一直是图像复原领域中的一个难题。针对目前的模糊图像复原算法不能很好地解决多样性模糊源的问题,提出了一种端到端的基于多尺度网络的运动模糊图像复原算法。所提算法使用修剪过的残差块作为基本单元,且在每一级尺度上都采用相同的非对称编解码网络。为了更好地提取输入图像特征,在编码端使用引入注意力机制的残差模块,还加入了空间金字塔池化层。编码端和解码端中间的循环单元可以获取图像的空间信息,从而利用图像空间的连续性来进行非均匀运动模糊图像的复原。测试结果显示,在GoPro数据集上所提算法的峰值信噪比（PSNR）达到33.69 dB,结构相似性（SSIM）达到0.953 7,且能够更好地复原模糊图像的细节信息,而在Blur数据集上所提算法的PSNR为31.47 dB,SSIM为0.904 7。实验结果表明,与尺度递归网络和深度层次化多patch网络相比,所提算法取得了更优的模糊图像复原效果。     

密集连接卷积网络图像去模糊

目的 非均匀盲去运动模糊是图像处理和计算机视觉中的基础课题之一。传统去模糊算法有处理模糊种类单一、耗费时间两大缺点,且一直未能有效解决。随着神经网络在图像生成领域的出色表现,本文把去运动模糊视为图像生成的一种特殊问题,提出一种基于神经网络的快速去模糊方法。方法 首先,将图像分类方向表现优异的密集连接卷积网络（dense connected convolutional network, DenseNets）应用到去模糊领域,该网络能充分利用中间层的有用信息。在损失函数方面,采用更符合去模糊目的的感知损失（perceptual loss）,保证生成图像和清晰图像在内容上的一致性。采用生成对抗网络（generative adversarial network,GAN）,使生成的图像在感官上与清晰图像更加接近。结果 通过测试生成图像相对于清晰图像的峰值信噪比 （peak signal to noise ratio,PSNR）,结构相似性 （structural similarity,SSIM）和复原时间来评价算法性能的优劣。相比DeblurGAN（blind motion deblurring using conditional adversarial networks）,本文算法在GOPRO测试集上的平均PSNR提高了0.91,复原时间缩短了0.32 s,能成功恢复出因运动模糊而丢失的细节信息。在Kohler数据集上的性能也优于当前主流算法,能够处理不同的模糊核,鲁棒性强。结论 本文算法网络结构简单,复原效果好,生成图像的速度也明显快于其他方法。同时,该算法鲁棒性强,适合处理各种因运动模糊而导致的图像退化问题。     

深度特征融合注意力与双尺度的运动去模糊

目的 拍摄运动物体时,图像易出现运动模糊,这将影响计算机视觉任务的完成。为提升运动图像去模糊的质量,提出了基于深度特征融合注意力的双尺度去运动模糊网络。方法 首先,设计了双尺度网络,在网络结构上设计高低尺度通路,在低尺度上增加对模糊区域的注意力,在高尺度上提升网络的高频细节恢复能力,增强了模型去模糊效果。其次,设计了深度特征融合注意力模块,通过融合全尺度特征、构建通道注意力,将编码的全尺度特征与解码的同级特征进行拼接融合,进一步增强了网络的去模糊性能和细节恢复能力。最后,在双尺度的基础上,引入多尺度损失,使模型更加关注高频细节的恢复。结果 在3个数据集上,与12种去模糊方法进行了对比实验。在GoPro数据集上得到了最优结果,相比SRN （scale-recurrent network）方法,平均峰值信噪比提升了2.29 dB,能够恢复出更多的细节信息。在Kohler数据集上,得到了最高的峰值信噪比（29.91 dB）。在Lai数据集上,视觉上有最好的去模糊效果。结论 实验结果表明,本文方法可以有效去除运动模糊并恢复细节。     

基于循环神经网络的散焦图像去模糊算法

近年来,基于深度学习的运动模糊去除算法得到了广泛关注,然而单幅散焦图像去模糊算法鲜有研究。为针对性地解决单幅图像的散焦模糊问题,提出一种基于循环神经网络的散焦图像去模糊算法。首先级联两个残差网络,分别完成散焦图估计和图像去模糊;随后,为了保证散焦图和清晰图像的深度特征可以更好地跨阶段传播以及阶段内相互作用,在残差网络中引入LSTM（long short-term memory）循环层;最后,整个残差网络进行了多次迭代,迭代过程中网络参数共享。为了训练网络,制作了一个合成散焦图像数据集,每一张散焦图像都包含对应的清晰图像和散焦图。实验结果表明,该算法相较于对比算法在主客观图像质量评价上均有显著优势,在复原结果中具有更锐利的边缘和清晰的细节。对于真实双像素图像散焦模糊数据集DPD,该算法相比DPDNet-Single在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）上分别提高了0.77 dB、5.6%,因此所提方法可以有效处理真实场景散焦模糊。     

基于多尺度残差的图像去模糊

为有效地提升图像去模糊的效果,论文在残差网络的基础上加入多尺度结构,提出一种基于多尺度残差的图像去模糊算法。该算法由多尺度卷积单元级联而成,并采用残差学习策略提高网络性能。在伯克利数据集BSD500上进行训练,在Set5数据集上进行测试。实验结果表明,提出的这种基于多尺度残差的图像去模糊具有更强的复原能力,且对图像及其模糊类型、噪声水平等更具有稳健性,且能够获得更高的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)。     

基于自适应残差的运动图像去模糊

针对当前运动图像去模糊网络忽略了运动模糊图像的非均匀性,不能有效地恢复图像的高频细节及去除伪影等问题,在对抗网络基础上提出一种基于自适应残差的运动图像去模糊方法.在生成网络中构造由形变卷积模块和通道注意力模块组成的自适应残差模块.其中,形变卷积模块学习运动模糊图像特征的形变量,可以根据图像的形变信息动态调整卷积核的形状和大小,提高网络适应图像形变的能力.通道注意力模块对所提取的形变特征进行通道调整,获取更多的图像高频特征,增强恢复后图像的纹理细节.在公开的GOPRO数据集上进行实验,实验结果表明,该算法的峰值信噪比(PSNR)有较大的提升,能够重建出纹理细节丰富的高质量图像.     

基于边缘先验模型的运动去模糊

从单幅运动模糊图像复原出清晰的图像,一直是数字图像处理领域中富有挑战的问题.基于边缘先验模型和小波分析提出了一种运动模糊退化图像的复原算法.在去模糊之前,对图像进行预处理,将噪声去除,用冲击滤波器增强边缘,并采用canny边缘检测获取清晰边缘作为先验模型,以此估计模糊核;然后在紧小波框架系统下,将清晰图像的稀疏性最大化,采用改进的分裂Bregman方法求解最优化问题,最终得到清晰的图像.实验结果表明,相对于传统的盲复原算法,提出的方法可以有效地去除运动模糊.     

残差注意力与多特征融合的图像去模糊

动态场景下的非均匀盲去模糊是一个极具挑战性的计算机视觉问题。虽然基于深度学习的去模糊算法已经取得很大进展，但仍存在去模糊不彻底和细节丢失等问题。针对这些问题，提出了一种基于残差注意力和多特征融合的去模糊网络。与现有的单分支网络结构不同，所提网络由两个独立的特征提取子网组成。主干网络采用基于U-Net结构的编码器-解码器网络来获取不同层级的图像特征，并使用残差注意力模块对特征进行筛选，从而自适应地学习图像的轮廓特征和空间结构特征。另外，为了补偿主干网络中下采样操作和上采样操作造成的信息损失，进一步利用具有大感受野的深层次加权残差密集子网来提取特征图的细节信息。最后，使用多特征融合模块逐步融合原分辨率模糊图像以及主干网络和加权残差密集子网生成的特征信息，使得网络能够以整体的方式自适应地学习更有效的特征来复原模糊图像。为了评估网络的去模糊效果，在基准数据集GoPro数据集和HIDE数据集上进行了测试，结果表明所提方法能够有效复原模糊图像。与现有方法相比，提出的去模糊算法在视觉效果上和客观评价指标上均取得了很好的去模糊效果。     

基于辐照度的运动模糊图像去模糊

目的 已有的图像运动去模糊研究没有考虑模糊实际上发生在辐照度图像中的问题,也缺少自动检测成块饱和像素的方法。针对这两个问题,提出基于辐照度的运动模糊图像去模糊方法。方法 提出能量累积形成模糊的运动过程与摄像机响应函数相结合的摄像机响应函数求解方法,以及基于块的饱和像素自动检测算法并在此基础上,对辐照度图去除运动模糊和亮度还原,实现清晰原图恢复。结果 对单幅图像的定性去模糊取得了比直接去模糊等前人方法更小的振铃,较好的噪声抑制和清晰图像还原效果;采用信噪比的定量对比也取得较前人方法更高的数值。结论 基于辐照度的方法对图像运动去模糊效率有提升作用。     

结合运动矢量和像素递归的全局运动估计方法

全局运动估计是计算机视觉、视频处理等领域中一项重要研究课题。结合运动矢量和像素递归提出一种新的全局运动估计方法,该方法根据块运动矢量求出运动矢量直方图,找出主要块运动方向作为初始的全局运动方向,并初始化全局运动参数。利用运动矢量间距离及类间方差求出运动矢量分割阈值,自适应地去除外点块区域。根据背景块梯度和值的大小,在每个背景块中选择一到两个特征像素点进行运动参数估计。实验结果表明,该方法具有较快的计算速度,同时也具有较高的计算精度。     

基于运动矢量空间相关性的H.264分像素运动估计

随着整像素运动估计快速算法的发展,分像素运动估计的计算量在运动估计中所占比重越发明显。为了减少分像素运动估计的计算量,提出了一种利用运动矢量空间相关性来预测整像素运动块,对整像素运动块进行分像素搜索过程跳过的分像素运动估计方法。实验结果表明,该算法与全分像素搜索算法结合使用,在基本保持搜索精度不变的情况下,比单纯的全分像素搜索算法减少60%左右的分像素搜索点。该算法可与其他快速分像素搜索算法结合使用,以获得更好的编码性能。     

基于Gaussian-Hermite矩的旋转运动模糊不变量

目的 模糊图像的分析与识别是图像分析与识别领域的重要方向。有些图像形成过程中成像系统与物体之间存在相对旋转运动,如因导弹高速自旋转造成的制导图像的旋转运动模糊。大多数对于这类图像的识别都需要先对模糊图像进行“去模糊”的预处理,且该类方法存在计算时间复杂度较高及不适定的问题。对此,提出一种直接提取旋转运动模糊图像中的不变特征,用于旋转运动模糊图像目标检索和识别。方法 本文以旋转运动模糊的退化模型为出发点,提出了旋转运动模糊Gaussian-Hermite (GH)矩,构造了一组由5个对旋转变换和旋转运动模糊保持不变性的GH矩不变量组成的特征向量(rotational motion blur Gaussian-Hermite moment invariants,RMB_GHMI-5),可从旋转变换和旋转运动模糊的图像中直接进行目标检索和识别,无需前置复杂的“去模糊”预处理过程。结果 在USC-SIPI (University of Southern California — Signal and Image Processing Institute)数据集上进行不变性实验,对原图进行不同程度的旋转变换叠加旋转运动模糊处理,证明RMB_GHMI-5对于旋转变换和旋转运动模糊具有良好的稳定性和不变性。在两个数据集上与同类4种方法进行图像检索实验比较,在80%召回率下,本文方法维数更少,相比性能第2的特征向量,在Flavia数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高25.89%、39.95%、22.79%和35.80%;在Butterfly Image数据集中,高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声和乘性噪声干扰下的准确率分别提高4.79、7.63%、5.65%和18.31%。同时,在上述8个测试数据集中进行对比实验以验证融合算法的有效性,结果表明本文提出的GH矩和几何矩相融合算法显著改善了图像检索效果。结论 本文提出的RMB_GHMI-5特征向量在旋转变换和旋转运动模糊下具有良好的不变性与稳定性,在图像检索抗噪性能方面表现优异。相比同类方法,本文方法更具实际应用价值。     

单图像盲去模糊方法概述

图像去模糊长期以来一直是计算机视觉和图像处理中的研究热点.由相机抖动、物体运动或失焦引起的运动模糊或焦点模糊图像会严重影响图像的使用和后续处理.传统的盲去模糊方法利用图像运动模糊产生的不同原因,可将运动模糊分为全局运动模糊和局部运动模糊.概述了近年来图像盲去模糊的方法和研究现状.在深度学习图像去模糊方法的基础上,总结了...     

一种适用于H.264的分数像素快速运动估计算法

新的视频标准H.264为了获得更精确的运动向量和更高的压缩比,引入了分数像素运动补偿技术,但同时也增加了运动补偿过程的复杂度.为了克服这一局限,充分利用搜索点失真度随着与全局最小点之间距离的增加而增大的特点,以及运动向量具有中心偏置的特性提出了一种新的快速分数像素运动估计算法.实验表明：该算法在保持图像质量和码率基本不变的情况下大大减少了搜索点的数目,提高了分数像素运动估计的速度,有效地减少了其复杂度.     

H.264中运动搜索的自适应提前退出算法

在视频编码标准H.264中,运动搜索是占用编码时间最多的模块。为降低其运算量,基于4×4整数变换,在运动搜索算法中引入全零块判决机制,通过在整像素和1/2像素运动搜索过程中分别定义自适应的门限值来提前中止最匹配运动矢量的搜索。仿真结果表明,在编码性能损失很小的情况下,该算法可以大大降低运动搜索的复杂度。     

一种基于移动向量的副本受限的路由协议

针对DTN框架应用的车载自组网络, 其节点的快速移动性和网络拓扑动态变化导致数据交付率低。为解决车载高速移动特性造成时延增加及网络吞吐量不公平性问题, 提出一种基于移动向量的副本受限MVC的路由协议。该协议利用节点实时运动方向和速度向量, 通过计算向量夹角来选择最佳下一跳, 并根据转发范围邻居节点数在网络中传播受限副本消息, 最大程度减少存储与网络开销。仿真分析结果表明, 该协议有效地平衡网络吞吐量和延迟性能, 并获得较高的数据交付率。     

一种匀速直线运动模糊参数估计方法

运动模糊恢复就是利用运动模糊退化的某种先验知识来重建或恢复原有图像。在运动模糊的点扩散函数未知的情况下,估计运动模糊的点扩散函数是运动模糊恢复的前提和关键。从傅立叶变换的角度对匀速直线运动模糊图像的点扩散函数在频域中的特点做了理论分析,论证了点扩散函数在频域内的零点特性及模糊图像两次傅立叶同态变换后的方向特性,并提出了利用这些特性进行运动模糊方向估计的方法及两种模糊距离的估计方法。实验结果证明了所提出方法的有效性。