防止数码照片模糊的三种方法

初用数码相机的摄影爱好者,经常会遇到拍摄出的影像模糊发虚的问题,造成这种情况的原因很多,其中最主要的就是对焦不准、相机把持不稳、曝光组合的选择不当这三点。下面我们就来针对上述问题为大家介绍拍摄时应该注意的事项。     

散焦模糊量估计的相机加权标定方法

相机标定在计算机视觉领域中有着至关重要的作用.绝大多数相机标定方法假设相机为针孔模型,且需要良好聚焦的图像来保证相机内外参估计的准确性.然而,这些条件会受到相机景深的影响.在薄透镜相机模型假设下,提出了一种加权相机标定的方法,其权重考虑了控制点的模糊量信息.首先对棋盘格标定物上的每一个角点进行散焦模糊量估计,在标定过程中,将散焦模糊量的大小作为一个权重加入到标定能量函数最小化过程中,使得标定精度得到提高.该方法简单高效,不需要额外的数码设备或者特别定做的标定物.在Intel Core i7处理器的计算机下,使用合成数据以及真实数据上进行的实验结果表明,文中方法能够有效减小重投影误差,提高张正友标定方法的标定精度.     

基于TVGA正则化的室内运动模糊图像恢复

针对室内环境下相机曝光时间长,被摄目标相对相机运动会产生图像模糊的问题,以室内服务移动机器人为研究背景,提出了一种基于Topkis-Veinott梯度法(TVGA)正则化运动的模糊图像恢复方法。此算法首先采用方向导数法估计出运动模糊方向,同时将图像运动模糊方向旋转至水平轴;然后采用自相关函数平均法确定运动模糊长度,并算出运动模糊点扩展函数(PSF);最后采用改进的TVGA最优化正则参数,进而恢复原始图像。与经典的Wiener法和两种正则化恢复方法进行的比较结果表明,用TVGA法正则化恢复的图像效果较好,不仅较接近原始图像,且易于实现。     

卡尔曼滤波与模糊逻辑结合的机械手视觉伺服控制方法研究

针对传统视觉伺服控制方法中视觉伺服控制系统收敛速度慢,需要相机标定等不足,提出了一种基于模糊逻辑与卡尔曼滤波相结合的视觉伺服控制方法.该控制方法使用卡尔曼滤波算法在线估计图像雅可比矩阵,使用模糊逻辑控制算法设计可变的控制系数代替传统的固定控制系数,不仅减少了视觉伺服控制系统的收敛时间,还避免了复杂的相机标定工作,节省了...     

走出拍摄模糊的困扰

在你使用相机拍摄的时候是否会遇到拍摄出来的照片画面模糊的情况呢？今天就让我们一起来简单分析一下造成这种情况的原因，看看是否能够找到合理的方法去解决这个困扰大家许久的问题。造成相机拍摄效果模糊的主要原因相片模糊不清的原因主要有四个：1、对焦不准，造成像平面与胶卷或光电耦合器阵列所在平面产生偏差。2、镜头内部不清洁或成像介质有缺陷（如胶卷刮伤、局部受到照射，或结露）。3、曝光过程中相机机身或者镜头发生晃动，造成所成像在成像介质上发生移动，造成图像模糊。4、被摄物体移动较快。前两个问题可以通过小心操作比较…     

单幅图象去运动模糊的新方法

由相机抖动引起的图象退化是一种常见现象,由于退化函数和隐藏图象均未知所以对单幅模糊图象进行恢复具有很大难度。介绍了一种新的模糊核估计方法和贝叶斯最小均方误差采样反卷积算法,提出了一种同时具有该模糊核估计和贝叶斯最小均方误差采样算法功能的单幅图象去运动模糊方法,并使用由相机抖动引起的运动模糊图象进行了实验验证和分析,实验结果表明,该方法恢复结果中保留了图象重要边缘信息,振铃失真很少,视觉效果较好。     

边缘区域约束引导的运动模糊图像复原

相机在拍摄物体时,物体运动或相机抖动会导致图像模糊.针对此问题,提出一种边缘区域约束引导的运动模糊图像复原算法.通过分析图像中阶跃边缘区域与运动模糊核之间的内在关系,建立了一种新的边缘区域约束;对该约束进一步结合RANSAC算法,可有效地引导运动模糊核的估计.大量对比实验结果表明,该算法简单、估计精度高,能够得到优于传统算法的高质量图像模糊恢复结果.     

一种运动模糊图像的复原法

被摄物与相机之间的相对运动往往会造成图像的运动模糊，给图像的识别带来不便。为了恢复这些模糊图像，文中提出了一种运动模糊图像的复原法。它利用了双线性插值及模糊方向上微分图像灰度值(绝对值)之和最小的方法来求出运动模糊的方向，其次运用传播波方程对任意方向上的匀速直线运动模糊进行恢复。将此方法应用于一个具体的实例当中，发现效果明显，由此可看出此方法是十分有效的。     

一种运动模糊图像的复原法

被摄物与相机之间的相对运动往往会造成图像的运动模糊,给图像的识别带来不便.为了恢复这些模糊图像,文中提出了一种运动模糊图像的复原法.它利用了双线性插值及模糊方向上微分图像灰度值(绝对值)之和最小的方法来求出运动模糊的方向,其次运用传播波方程对任意方向上的匀速直线运动模糊进行恢复.将此方法应用于一个具体的实例当中,发现效果明显,由此可看出此方法是十分有效的.     

模糊影响感知的交互设计

图像的模糊变化会影响人类视觉对图像的感知。在特定条件下,它能提升人类感知和识别图像的能力。在摄像过程中,图像的清晰度或模糊度是由拍摄相机的参数决定的,需要较为专业的摄像器材,成本太高。论文构造一个图像模糊区域生成交互系统,以便于普通用户生成模糊区域达到特殊效果。具体表现为利用模糊算法,构建相机成像模型,通过操纵成像参数,达到对模糊有效操控,实现交互目的。交互平台内容主要包括,在图像上交互地生成一个与场景中一些平行线方向一致的网格,通过预设参数求出图像特定区域中的每个像素成像后的模糊量,最后合成模糊图像。在交互平台进行了实验,结果验证了算法和交互平台的有效性。     

基于生成对抗网络的运动模糊图像复原

针对相机成像时相机抖动、物体运动等导致图像产生运动模糊这一十分具有挑战性的问题，提出基于生成对抗网络的深度卷积神经网络来复原模糊图像的解决方案。该方案省略了模糊核估计的过程，采用端对端的方式直接获取复原图像；通过引入生成对抗网络思想的对抗损失和对残差网络进行改进，有效地复原了图像的细节信息。最后通过训练此深度卷积神经网络模型并在相关模糊复原基准数据集上测试，证明了该方案取得了较好的结果。     

图像运动模糊还原技术综述

图像作为人类信息交流的载体,包含大量信息元素,图像在获取过程中,会因相机抖动、物体位移等原因产生运动模糊,导致图像无法正确传递信息。图像运动模糊还原技术可将此类退化图像修复还原,是当前计算机视觉及图像处理领域的热点。通过模糊核是否已知将图像运动模糊还原方法分为两类,详细阐述了图像运动模糊还原的概念,归纳梳理了近年来图像运动模糊还原技术的方法及研究现状,总结了各方法的优缺点并对经典方法实验结果进行了对比,对模糊核估计及模糊数据集等关键问题进行了分析并对其发展方向给出了建议,最后对图像运动模糊还原技术发展趋势进行了展望。     

基于事件相机的连续光流估计

事件相机对场景的亮度变化进行成像,输出异步事件流,具有极低的延时,受运动模糊问题影响较少.因此,可以利用事件相机解决高速运动场景下的光流(Optical flow, OF)估计问题.基于亮度恒定假设和事件产生模型,利用事件相机输出事件流的低延时性质,融合存在运动模糊的亮度图像帧,提出基于事件相机的连续光流估计算法,提升了高速运动场景下的光流估计精度.实验结果表明,相比于现有的基于事件相机的光流估计算法,该算法在平均端点误差、平均角度误差和均方误差3个指标上,分别提升11%、45%和8%.在高速运动场景下,该算法能够准确重建出高速运动目标的连续光流,保证了存在运动模糊情况时,光流估计的精度.     

并行计算和稀疏存储在模糊积分上的应用

近年来很多学者开展了模糊积分的相关研究,并将模糊积分应用于各种分类问题,而模糊测度的确定则是模糊积分计算的重点和难点。本文将并行计算和稀疏存储应用在模糊积分求解上,分别解决模糊积分计算中的时间复杂度和空间复杂度问题,并提出一种高效率模糊积分算法—基于并行和稀疏框架的模糊积分(Parallel and Sparse Frame Based Fuzzy Integral,简称PSFI)。实验表明,随着计算资源的增加,PSFI算法的加速比和效率下降较低。在变量存储上,PSFI算法在较多特征的数据集上对存储空间减少数千倍。最后,本文提出的PSFI算法相比之前提出的多重模糊积分(Multiple Nonlinear Integral, MNI)算法,有较高的分类准确率。     

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...     

动态模糊关系数据模型研究

数据模型是建立系统的核心、根据我们的研究对象，在我们具体建模时会遇到很多具有动态模糊性的数据存在，基于此，本文给出了一种动态模糊关系数据模型，该模型的建立为人们用计算机处理这类问题提供了理论依据。     

联合优化PSF估计与可逆性编码的去运动模糊

针对传统相机捕获的图像去运动模糊性能不稳定的问题,对编码相机的原理和编码策略进行研究,提出了一种基于相机优化编码和图像有效边缘的点扩展函数(Point spread function,PSF)估计与去运动模糊方法。首先,对传统相机的alpha蒙板去模糊方法进行研究,并将其扩展到编码相机的去运动模糊;然后,对影响去模糊性能的编码因素进行分析,找出适宜于PSF估计和可 逆性的最优化编码;最后,对一种基于有效边缘和最大后验分布的PSF估计方法进行改进,并以有效的边缘梯度为空间先验信息采用由粗到精的迭代方式完成图像的去运动模糊。基于仿真模糊图像与真实模糊图像的实验结果表明,本文方法能够有效地估计PSF,并且去运 动模糊方法的性能优于当前技术条件下的其他方法。     

基于相机运动子空间的人脸图像非均匀去模糊

由于在相机拍摄的人脸中往往会存在较大的模糊,为了有效去除人脸图像的抖动模糊,提出一种基于非均匀去模糊与人脸特殊属性相结合的人脸图像去模糊方法。首先研究非均匀去模糊的原理,并提出通过约束相机运动子空间的方法来估计出相机与人脸之间的相对运动路径。再根据人脸的特殊属性,通过对清晰人脸训练得到一组清晰的人脸字典,建立人脸的先验知识。最后利用得到的非均匀模糊核和人脸字典对模糊人脸图像进行去卷积。实验结果表明,提出的方法相对于现有的去模糊算法可以得到更清晰的人脸图像,对后续的人脸识别有很大的辅助作用。     

青霉素发酵过程中的Type-2模糊预测方法

根据模糊时间序列的模型和算法,本文利用Type-2型模糊隶属度的"宽带"效应具有处理更多信息的特点,给出了基于Type-2模糊时间序列的预测方法,克服了Type-1模糊时间序列模型只用到一个变量进行预测的缺点.避免了只有部分观测值在预测中用到,提高了青霉素发酵过程生物质浓度预测的准确性,实现青霉素发酵过程生物质浓度的测量.     

改进的多层次模糊增强算法应用研究

在工业上由CCD相机拍摄的图像,因一些不利的因素,会产生斑点噪声且使待检测的目标间强度对比比较明显。对这一问题,目前常用的传统边缘检测和基于模糊理论的边缘检测方法存在着各种缺陷,由此提出了一种多层次模糊增强边缘检测算法。该算法首先使用Valley-emphasis算法来计算阈值参数,根据阈值定义的凸非线性隶属函数对待测灰度图进行模糊特征平面映射,再对模糊域进行平滑处理和模糊增强。在此基础上,提出了基于模糊熵的边缘检测方法。实验结果表明该算法有效,检测结果为工业上质量控制提供了重要依据。